分布式人工智能技术-

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于分布式人工智能技术的问题，于是小编就整理了5个相关介绍分布式人工智能技术的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能算法新发展及主要应用领域？
2. 人工智能导论新版课后答案？
3. 大数据如何提升人工智能应用？
4. 人工智能包括哪些行业？
5. 人工智能的发展从低至高依次经历机器感知？

人工智能算法新发展及主要应用领域？

问题求解 (下棋程序)，逻辑推理与定理证明 (四色定理证明)，自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器学习，神经网络，机器人学 (星际探索机器人)，模式识别 (手写识别，汽车牌照识别，指纹识别)，机器视觉 (机器装配，卫星图像处理)，智能控制，智能检索，智能调度与指挥 (汽车运输高度，列车编组指挥)，系统与语言工具 新的研究热点： 分布式人工智能与Agent，计算智能与进化计算，数据挖掘与知识发现 (超市市场商品数据分析)，人工生命

人工智能导论新版课后答案？

1956年正式提出人工智能

20世纪三大科学技术成就

人工智能

原子能技术

空间技术

智能的特征

（1）感知能力

（2）记忆与思维能力（会思考）【逻辑思维】【形象思维】【动物思维】（灵感思维）

（3）学习能力

（4）行为能力（输出能力）

大数据如何提升人工智能应用？

大数据为人工智能提供数据基础，包括量，质，数据种类全方位支持人工智能应用。经常会提到“好算法不如数据量大”，可见大数据量对人工智能作用之大。

大数据为人工智能应用提供分布式执行环境。这使人工智能应用直接运行在大数据集群上，数百台甚至数千数万台服务器为其提供庞大的算力。这使人工智能算法巨大cpu、内存需求得到解决。

大数据为人工智能提供算法基础库，可以直接使用这些算法库构建应用而无需自行开发算法。Apache spark mllib，Apache mahout，apache mxnet（深度学习）。可以说各种算法应有尽有。

人工智能包括哪些行业？

人工智能行业可以概括为以下几大类：

计算机视觉：利用深度学习技术实现图像识别，包括安防监控、自动驾驶、图像搜索、机器人等。

自然语言处理：利用深度学习技术实现对文本的理解，包括翻译、问答系统、智能对话、聊天机器人等。

机器学习：利用深度学习技术实现机器的智能化，包括语音识别、个性化推荐、智能工厂、物联网、[_a***_]等。

数据挖掘：利用深度学习技术实现大数据的分析，包括分布式存储、链接分析、网络安全分析、智能市场营销等。

人工智能的发展从低至高依次经历机器感知？

(1)萌芽阶稷，上世纪50年代，以申农为首砂科学

家共同研究了机器模纵的相英问题，人工智能正式

诞生；

(2)第一发展期，上世纪60年代是人工智能的第一

个发展黄金阶登，该阶段的人工智能主要以语言翻

泽、证明等研究为主；（3）瓶颈阶饕，上世纪70年

伐经过科学家深入的研究，发现机器模仿人类思维

是一个十分庞大的系统工程，难以用现有的理论成

果构建模型；

(4)第二发展期，已有人工智能研究成果逐步应

到此，以上就是小编对于分布式人工智能技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于分布式人工智能技术的5点解答对大家有用。

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