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人工智能的英文概念是啥-人工智能的英文概念是啥啊
C0f3d30c8时间2024-04-08 18:00:10分类AI认识浏览101
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能的英文概念是啥的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能的英文概念是啥的解答，让我们一起看看吧。
人工智能主要是学什么的？
您好啊，学习人工智能前要具备三个部分的基础知识，具体包括数学基础、英语基础和编程技术。下面详细剖析每部分的要求。
第一点数学基础
作为计算机科学的一个分支，人工智能的本质还是处理的数据信息，所以数学的基础知识是必备的。
主要掌握的数学知识包括如下内容:
第二点英语基础
因为目前人工智能行业在国外发展的也比较好，很多技术文献资料都是外文的，如果想在这个方面有所成绩，就必须能够读懂英语资料。虽然英语水平不一定要达到四六级，但是要具备计算机英语基础，以后再慢慢学习专业的名词术语。
第三点编程技术
想学好人工智能，需要具备基础的编程能力，现在主流的J***A/python语都是要求掌握的，尤其Python语言在人工智能、网络爬虫、桌面界面开发、科学计算和统计方面都有广泛应用。
Python语言的特点就是“优雅”、“明确”、“简单”，是完全面向对象的语言，本身扩展性很强，目前提供了丰富的API和工具，可以很方便的编写扩展模块。所以上手比较快速。
万事开头难，首先把各方面的基础知识打牢了，在后面的学习和工作中才能事半功倍，游刃有余，如果还有什么不明白的，可以继续交流。
人工智能是一个多技术交叉学科
人工智能不是哪个学科深度细分的学科，它是计算机科学、数学、电子学、统计学、信息处理技术、传感技术等发展到一定成都后，解决用机器代替人类的感觉器官感知环境变化，并对收集到的信息按照人类的需要进行自动、高效的处理的技术。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步，有些预测则认为人类的无数[_a***_]也逐渐被人工智能取代。
理工科的基础学科，包括：
外语，通常是英语：看懂资料以及编程的需要
数学，包括：高等数学、线性代数、概率论、统计学、逻辑代数、模糊数学，根据专业方向不同，还要学习其他数学课程
计算机专业课程：计算机原理（微机原理、计算机组成原理、计算机系统原理、编译原理、操作系统原理）、计算机网络、软件工程、数据库
计算机语言：汇编语言、高级语言、人工智能高级语言、计算机仿真与计算语言
计算机算法：数据结构、信号分析、模式识别、神经网络算法、深度学习算法
现在人工智能已经成为越来越火的一个方向。AI，即人工智能，但又不限于机器学习。曾经，符号与逻辑被认为是人工智能实现的关键，而如今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。目前可以说，学习AI主要的是学习机器学习。
但是，人工智能并不等同于机器学习，这点在进入这个领域时一定要认识清楚。在学习过程中，你会面对大量复杂的公式，在实际项目中会面对数据的缺乏，以及艰辛的调参等。
应用就是把人工智能应用到业务中，对自己的问题，收集数据，建立模型，可以用传统模型或深度学习模型。这一块程序员去做还是有一定优势的， 做到这一步需要对机器学习和深度学习有一定了解， 熟悉python， 能用tensorflow做一些模型训练。
优化是学习的第二步,需要对卷积神经网络的原理和计算过程很清楚，对tensorflow，caffe，pyTorch等框架比较熟悉，对Inception，Resnet等经典模型的结构有一定研究，能够看懂论文和代码，并能够结合数据进行分析和实验，对模型结构，参数等不断进行优化，达到提高识别率等目的， 这个优化过程需要耗费大量的时间。
定义问题，能够做到这一步应该是大神级的存在了，例如谷歌大脑，AlphaGO等顶级团队和学术界的科学家和资深工程师等。难点是如果用数学语言定义清楚问题，并能够用工程上可行的机器学习算法进行优化求解。
作为程序员可以在掌握了数学、python的基础上多了解机器学习等，并通过项目实操多参与实践。
知识体系
首先要做到应用。这对于熟练python的程序员有一定优势， 同时需要对机器学习和深度学习有一定了解，能用tensorflow做一些模型训练。
什么是人工智能
人工智能，英文名为Artificial Intelligence，也就是人们口中的AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。
人工智能的主旨是研究和开发出智能实体，在这一点上它属于工程学。由于覆盖的领域非常广泛，所以这是一门集众多学科精华的尖端技术。
人工智能涉及的学科包括：计算机科学、信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、医学等多门学科。
目前国内高校本科生阶段的专业目录中并没有设置人工智能专业，在研究生阶段才开设相应的研究方向。但是本科阶段有很多专业是与人工智能相关的，比如计算机类、电子信息类、自动化类、数学类。
计算机类包含：计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、物联网工程、集成电路设计与集成系统等学科
自动化类包含：自动化、轨道交通信号与控制等
数学类包含：数学与应用数学、信息与计算科学、数理基础科学、数据科学与大数据技术等
作为新一轮产业变革的核心驱动力和引领未来发展的战略技术，国家高度重视人工智能产业的发展。
人工智能主要是学习数学、算法、编程语言等内容，以及其他相关的学科，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。需要学习一些基础课程，如高等数学、线性代数、概率统计、数值分析、离散数学等。同时也需要学习一些编程语言和算法，如Python、C++、J***a、MATLAB等，以及电子信息类的课程，如信号与系统、数字信号处理、通信原理等。
学习人工智能可以从以下几个方面入手：
- 数学基础：包括高中数学和大学微积分，这是人工智能的基础。需要掌握线性代数、概率论与数理统计等知识。
- 编程语言：Python是一种流行的编程语言，也是AI开发的主流语言，因此学习Python是必须的。如果有C++或J***a基础，则会更好。另外，R语言、MATLAB也是常用的编程语言，熟悉这些语言的基本语法和常用库也很重要。
- 机器学习算法：机器学习算法是人工智能的核心，需要学习各种算法，如回归、分类、聚类、降维等。推荐使用《Python深度学习》作为入门教材。
- 深度学习框架：选择一个适合自己的深度学习框架，比如TensorFlow、PyTorch等。同时，了解神经网络的原理和应用也很重要。
- 数据科学和机器学习工具：熟悉常用的数据科学和机器学习工具，如Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn等。
何为人工智能、机器学习和深度学习？三者间的关系又是如何？
- 人工智能 (Artificial Intelligence, AI)：它是一个广泛的领域，目的是创建能够执行通常需要人类智能的任务的机器。这涵盖了从简单的计算器到复杂的自动驾驶汽车的所有内容。例子：想象一个自动扫地机器人。你不需要告诉它如何移动或避开障碍，它自己就知道。这就是 AI 的一种形式。
- 机器学习 (Machine Learning, ML)：机器学习是 AI 的一个分支，核心思想是，不是直接编程机器去执行某个任务，而是让机器从大量的数据中学习如何执行任务。例子：***设你有很多关于房屋的数据（例如大小、位置、卧室数量等）和它们的售价。使用机器学习，你可以“教”一个计算机模型预测给定数据下的房屋售价。
- 深度学习 (Deep Learning)：深度学习是机器学习的一个子领域，它使用所谓的“深度神经网络”从大量数据中学习复杂模式。例子：当你说“这是一只猫”的时候，你怎么知道那是一只猫呢？因为你从小看到了很多猫，你的大脑学会了识别猫的特征。深度学习的网络也是这样——例如，通过看成千上万的猫的图片，它可以学会识别新的猫的图片。
- 三者间的关系：可以想象一个套娃。人工智能是最大的娃，机器学习是中间的娃，而深度学习则是最里面的娃。机器学习是实现 AI 的方法之一，而深度学习是实现机器学习的方法之一。
谢谢邀请。三者的关系可以说是层层递进的关系，就象一个普通人，一个大学生，一个科学家一样的关系。
任何事物的出现都有一个产生、发展、乃至繁荣的过程，人工智能也不例外。最初人工智能的先驱们，想着依据刚刚出现的计算机来构造象人类一样有理性，有思考的机器来代替人类，但他短时间内能实现吗？不能。这就需要给机器"学习”。
一个成材的大学生，需要从小努力，十几年的克苦，方能成功。现在的人工智能，只能说是弱的人工智能，象一个刚出生的娃娃。通过机器学习，使用算法来分析数据，从中学习然后对真实世界中的事物做出预测，决策。当然这种学习还没有实现通用的人工智能的最终目的，还需要深度学习。
深度学习，是实现机器学习的一种技术，赋予人工智能美好的未来，使得任何机器的协助看上去成为可能，在深度学习的帮助下，人工智能可能甚至达到我们一直以来幻想的科幻状态。
以上是个人浅见。谢谢。
这么给你举个栗子吧，你认识一个姑娘，想把她追到手，你所***用的方法叫人工智能。
方法很多，其中一个就叫做欲擒故纵，那这个就称之为机器学习。
欲擒故纵又会有很多实施方式，那其中一个实施方式就叫深度学习。
再进一步说，深度学习算法有多种语言来实现，常用的有Python，J***a等，这就相当于你是送朵花，还是买个包。
J***a和Python也只是一种工具，核心还是算法思想，也就是你追女孩子的思路。
所以你该明白，学习人工智能，需要从总体上了解人工智能的全貌，然后选准一个方向，深入研究，人工智能面太广了，一个人不可能全部搞明白，需要深入到某个分支细细研究，足以!
深度学习是机器学习的一个分支，机器学习是人工智能的主要研究内容之一。下面对这三个概念做一个概括性的描述，阐述这三个概念之间的内部联系。
首先从人工智能开始说起。人工智能简单的说就是具备自主学习能力和决策能力的智能体，人工智能的概念是在1956年被提出的，经过60多年的发展，目前人工智能的研究领域被集中在自然语言处理、知识表示、自动[_a1***_]、机器学习、计算机视觉和机器人学六个大的方面。这些内容之间即联系密切又各成体系，共同描述了人工智能的概念。随着大数据的发展，人工智能在近些年也得到了一定程度上的发展，在很多特定场景下，已经有越来越多的智能体参与到劳动分工当中。
其次看一下机器学习。目前机器学习的研发是人工智能领域的一个热门方向，简单的说机器学习就是从一堆杂乱无章的数据中找到其背后的规律（Machine Learning in Action）。机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、训练算法、验证算法和使用算法，机器学习的一个重点是算法的设计和实现，机器学习中常见的算法包括决策树、朴素贝叶斯、kNN、Apriori、支持向量机等，目前在机器学习领域***用Python做算法实现是比较常见的选择。
最后看一下深度学习，深度学习是机器学习的一个分支，深度学习是基于人工神经网络的一种研究，与机器学习一样，深度学习也分为监督式学习和无监督式学习两种情况。深度学习有一个重要的特点就是“深”，这个“深”代表一种多层次的概念，也就是说深度学习会模拟人脑在考虑问题的时候将问题分解成多个抽象层去处理。简单的说，深度学习在输入层和输出层之间有多个处理层，每个层次代表一种抽象分析过程。
人工智能是我的主要研究方向之一，目前我也在做机器学习方面的落地项目，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有人工智能方面的问题，也可以咨询我。
谢谢！
人工智能是一个大的领域，而实现这个领域的功能需要技术。
机器学习就是其中之一。
而深度学习是机器学习的子集，在硬件设施计算能力等方面有了大幅度提高后，得到了快速发展。
大概就是这样。
人工智能和人类智能的区别有哪些？
感谢邀约，喜欢请点关注~
在回答“人工智能和人类智能的区别”时，我们先来看看什么是“人工智能”，什么是“人类智能”。
人工智能：人工智能又叫“AI”，是计算机科学的一个分支，是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科。
人类智能：是人类认识世界和改造世界的才智和本领。
人工智能可以看成是人类智能的继承和发展。“君子性非异也，善***于物也”，人类研究和开发人工智能也是为了更好的探索和征服世界。
追踪君认为，两者有如下几点区别：
现在已是未来，我们所处的时代，已经与过去完全不同。现在正处的人工智能可能已经正在悄然改变我们人类几千年来的生活习惯和工作环境！
人工智能的定义是让机器变得和人有一样的理解能力，但是目前的技术看来，暂时还无法达到，现在的人工智能只能是基于深度学习上的智能，也就是说，需要有人工给它进行学习所取得的效果，而不是真正机器自己去学习去思考，这是和人不一样的地方之一。
再者，能量的来源是一方面，人可以由身体去判断是否应该喝水，人可以意识到多做运动可以保持身体健康，但是机器不会，***如机器没电了，或者哪里坏了，是不会自己去修好自己的。
人类的智能比机器的智能要高得多，也许哪一天，就像霍金预言说的那样：
如果有人设计计算机病毒，那么就有人设计不断自我完善、直到最终超越人类的人工智能，其结果将是一种新的生命形式。
人工智能的定义
人工智能（artificial intelligence），从英文词源上其实更好精确的理解。artificial：人造的东西，intelligence：这其实是一个心理学术语，译做智能虽然没错，但未免略微将这个词的范畴广义化了一点，根据wiki的解释：capacity of logic，understanding，self-awareness，learning，emotional knowledge，reasoning，planning，creativity and problem solving。
根据这个解释，显然是将理性和感性分离了，所以人工智能在最初的定义上，就不包括“感受痛苦”的能力，“拥有欲望”的能力（我相信这是大多数人对人工智能恐惧的根源。
人工智能与人的区别
人工智能是且仅是一个思考工具，他和人类的区别是很明显的
1.人工智能不以存在和延续自身为目的，他们不会有怕死，只是想活下去，想要得到快乐和幸福，想要被尊重等等无聊的需求。甚至可以说，他们没有需求
2.人工智能没有自由意志，至少在cpu/gpu结构下没有，至多拥有一个热噪音随机生成器。至于未来引入qpu（量子处理器）甚至更先进的硬件后会不会有，此时无法断言，毕竟，更根本的问题在于我们无法知道人类是否真的有自由意志，如果有，自由意志的来源是什么
3.人工智能极大可能是一个群体智慧，没有个体的概念。古典科幻中的“x个机器人”对话的情况很可能是不存在的，按照目前的技术方向，智能很可能在云上，机器人只是终端。当然，不排除未来的云计算是全网p2p的情况，那么每个终端就会有独立的想法。
机器人和人工智能有什么区别，他们有什么内在联系？
这个问题我在其他的问题上回答过，现***过来如下：
这是两个关系很紧密的事物，很多人分不太清，我尝试给大家解释一下。
人工智能和机器人的关系就相当于生命和人的关系差不多。
首先，机器人是有形的，是硬件。人工智能一般指的是软件，是算法，是无形的。
其次，没有人工智能的机器人，基本上是不可能的。因为机器人要运转，就需要有算法。比如，机器人要行走要有行走的算法，要抓取要有抓取的算法，要识别要有识别的算法等等，离开的人工智能的机器人，基本就相当于没有生命的人一样。
第三，从专业的角度，这两个专业的方向是有比较大的差异的。机器人一般偏向于机械和电子方面。要涉及到机械设计，传感器，电子控制等内容。而人工智能则偏向于计算机软件方面，要设计到算法，程序等内容。在大学里，这两个专业还是有比较明确的划分的。
第四，现在这两个内容都有很多互相交叉的方面，基本上是你中有我我中有你
首先，机器人和人工智能的含义不同。机器人是一种具备感知、思考和行动能力的自动化机械设备，也可以简单理解为一个“可以代替人类完成某些工作的电子装置”。而人工智能则是指计算机科学中研究如何使机器能够像人一样地进行推理、学习和决策的技术，即是一门实现智能化的科学。
其次，在技术实现上，机器人通常***用传感器控制和模式匹配等技术来完成一定规模的任务，这需要它具备操作手段并且能够通过传感器来获取外部环境信息。而人工智能则是通过算法和数据进行训练和学习，使得机器能够获取更高级的认知和处理能力，独立做出决策。因此，相比于机器人，人工智能更依赖于数据量及模型的质量。
最后，在应用场景上，机器人通常被广泛应用于工业、军事等领域，如生产线上的装配和搬运、危险区域的勘测与探索等。相比之下，人工智能则被更多地应用在日常的生活与社交场景中，如智能家居设备、智能客服、人脸识别、自然语言处理等。
综合来看，机器人和人工智能虽然有共性，但它们更侧重的方向不同，通过以上三个角度的比较，我们可以看到二者的明显差异以及各自适宜的应用场景。在未来科技发展的大趋势下，我们也期待更多高效、智能化的机器人与人工智能产品将服务于人类的社会生活中，为我们创造更美好的未来。
智能机器人是人工智能的一种表现形式，但不是唯一表现形式。说白了机器人就是人类为了适应符合人类自身审美标准而造出来的辅助人类工作的工具。人类可以把他造成机器人的样子，也可以造成机器狗的样子，甚至可以把他造成机器怪的样子。他可以有实体的机器人，也可以是虚拟的程序（如阿尔法狗）。
谢邀！机器人和人工智能，两者还是有区别的，拿目前的水平定义不好，说得太远又太虚，说5G情形下的吧。机器人主要是指机械或物理执行部分，除机械部分外，电子主要是最底层的实时自控和信号***集，功能对应人中枢神经部分，了不起带点小脑功能。大脑部分功能由人工智能完成，学习、任务、策略、步骤、方法级别的判断，运算量较大，万不得已不放在机器人上，由云完成，通过短延时传给机器人。很快，机器人应用将无需面对过程的编程，像***弟一样示范一下就好了，它会越做越好，后面支撑这些的就是人工智能。
到此，以上就是小编对于人工智能的英文概念是啥的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能的英文概念是啥的4点解答对大家有用。
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