人工智能技术产生原因-人工智能技术产生原因有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术产生原因的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能技术产生原因的解答，让我们一起看看吧。

1. 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？
2. 人工智能主要是哪几个应用部分？
3. 人工智能主要是学什么的？

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？

两张图说明一切

例子

机器学习

基于机器学习的汽车发动机工况识别方法

最大离散重叠小波变换MODWT和支持向量回归 SVR的金融时间序列预测

基于小波变换和机器学习的地震信号处理和识别

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。

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、自动推理、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！

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，[_a***_]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!

人工智能主要是哪几个应用部分？

目前人工智能主要应用在以下七个领域：

1、个人助理（智能手机上的语音助理、语音输入、家庭管家和陪护机器人） 产品举例：微软小冰、百度度秘、科大讯飞等、Amazon Echo、Google Home等。

2、安防（智能监控、安保机器人） 产品举例：商汤科技、格灵深瞳、神州云海。

3、自驾领域（智能汽车、公共交通、快递用车、工业应用） 产品举例：Google、Uber、特斯拉、亚马逊、奔驰、京东等。

4、医疗健康（医疗健康的监测诊断、智能医疗设备） 产品举例： Enlitic、Intuitive Sirgical、碳云智能、Promontory等。

5、电商零售（仓储物流、智能导购和客服） 产品举例：阿里、京东、亚马逊。

6、金融（智能投顾、智能客服、安防监控、金融监管） 产品举例：蚂蚁金服、交通银行、大华股份、kensho。

7、教育（智能评测、个性化辅导、儿童陪伴） 产品举例：学吧课堂、科大讯飞、云知声。

人工智能学科研究的主要内容包括：

知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

人工智能具有广阔的前景，日前AI+已经成为公司，发展至今，下面是人工智能应用最多的几大场景。 家居 智能家居主要是基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。

用户可以进行远程控制设备，设备间可以互联互通，并进行自我学习等，来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。

值得一提的是，近两年随着智能语音技术的发展，智能音箱成为一个爆发点。

人工智能主要是学什么的？

一、人工智能是一个综合学科

而其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。一个人想自学所有人工智能方面并不是很容易的一件事。对于你想知道人工智能在编程方面需要多深的要求。怎么说好呢无论C++还是汇编他都是一门语言主要会灵活运用。大多机器人仿真都用的混合编程模式，也就是运用多种编程软件及语言组合使用。之所以这样是为了弥补语言间的不足。prolog在逻辑演绎方面比突出。C++在硬件接口及windos衔接方面比较突出，MATLAB在数学模型计算方面比较突出。如果单学人工智能算法的话prolog足以，如果想开发机器仿真程序的话VC++ MATLAB应该多学习点。对于你想买什么书学习。我只能对我看过的书给你介绍一下，你再自己酌量一下。

• 1.人工智能算法方面:《人工智能及其应用》第三版、人工智能与知识工程。这两本感觉买一本就可以了。第一本感觉能简单并且全面点。这类书其实很多可是。大多内容都是重复的所以买一到两本即可。
• 2.机器视觉算法方面:《机器视觉算法与应用》这本书讲的大多都是工业化生产中机器视觉应用。从内容来说并不是很简单，建议不要当入门教材来学习。
• 3.机器人方面：新版《机器人技术手册》日译的书，可能这是我当初在当当网里找到唯一一本比较全面实用的机器人方面的书。这本书由基础到应用以及一些机器人实际问题上讲述得很全面。强烈建议买一本。

二、学习人工智能AI需要下列最基础的知识：

• 1.需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。

• 2.需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累。

• 3.需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。

• 人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。

到此，以上就是小编对于人工智能技术产生原因的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术产生原因的3点解答对大家有用。

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