人工智能技术应用的基础-人工智能技术应用的基础是什么
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应用的基础的问题,于是小编就整理了4个相关介绍人工智能技术应用的基础的解答,让我们一起看看吧。
人工智能的基础理论是谁提出的?
1956年,在由达特茅斯学院举办的一次会议上,计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词。
后来,这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。就在这次会议后不久,麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年,明斯基也搬到了这里,之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MIT AI LAB实验室。值得追的是,茅斯会议正式确立了AI这一术语,并且开始从学术角度对AI展开了严肃而精专的研究。在那之后不久,最早的一批人工智能学者和技术开始涌现。
达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志,从此人工智能走上了快速发展的道路。
人工智能的技术基础是什么?
人工智能其实是一项复杂的技术,需要的基础技术尤其是数学方面非常多。
- 概率论以及信息论:各种概率分布,离散、连续、质量函数、密度函数,香农熵,交叉熵等等。
- 机器学习基础知识:拟合、估计、监督、无监督、梯度下降等等。
- 卷积网络,各种神经网络,CNN,RNN...
- 编程语言,比如python
- 机器学习库:tensorflow、pytorch
综上,要学的东西真的非常多。
我认为5G才是撑起人工智能的技术基础。
5G具有更大的带宽、更快的传输速度、更低的通讯延时、更高的可靠性。
对于人工智能,需要机器具备学习能力,并可以对数据进行过滤、整理甚至深度分析!
刚好5G以她更宽、更高速、精准的数据传输,像一条信息高速公路一样,为人工智能的发展提供了肥沃的土壤。比如无人驾驶、大型的仓储场所,阿尔法狗等等,都是需要快速精准的收集数据、处理数据,并且对数据进行深度分析加工!这些都是在5G基础上的发展和应用。
人工智能:顾名思义就是指利用计算机技术,通过对人的意识、思维过程模拟,来生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
由此可见,人工智能的基础技术是对人类的意识和思维过程的模拟,并利用大数据和云计算等一系列现代技术来生产出能与人类智能相似的智能机器。
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。
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。
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。
人工智能技术的核心是什么?一个智能产品,从研发到[_a***_]实际落地应用要经过哪些流程?
先上结论:
人工智能技术目前核心是数据,一个智能产品从研发到落地需要经过:
1.项目需求分析。
2.ai算法调研。
3.数据搜集标注。
4.ai算法建模。
5.ai算法检验。
6.ai算法工程化。
7.前后端联调。
8.工程测试。
人工智能是从图灵提出图灵测试开始的,图灵是英国著名的数学家和逻辑学家,被称为计算机科学之父,人工智能之父,是计算机逻辑的奠基者,曾经帮助过英国的军方破解德国著名的密码系统帮助盟军取得了二战的胜利,当然这也是还有一部电影专门来讲图灵。
图灵提出的图灵机和图灵测试这些概念是计算机科学和人工智能发展的重要的基础。
人工智能是一个比较大的概念,它表现在很多具体的方方面面,比如说从声音当中来辨别出相同的规律来模拟人对声音的判别能力,比如说语音识别,音乐识别,这是我们比较用到的一些功能。
还有就是模仿人的图像识别。主要是从视频中来识别行为。还有就是从图片中来识别出一些具体的事物。
所有这些,最核心的就是算法。
至于一个项目的流程,其实无论是一个人工智能的项目。还是其他软硬件的综合性项目,其流程大致上都是差不多的。
人工智能的目的是提高速度及效率及效益等,人工智能的应用范围太多了,例如客服机器人软件,天猫促销时90%的客服是智能软件自动回答的;例如杀毒软件也涉及了人工智能技术,用人工智能技术来提高对新病毒的识别率;例如智能摄像头监控设备也涉及人工智能技术等等。
人工智能的具体产品要看涉及哪个方面,有的可以闭门造车,有的必须涉及实际数据及实际设备,有的研发周期短,有的研发难度大,周期长。自动驾驶也涉及人工智能,研发好多年了,没有哪个车敢纯自动驾驶跑长途。
华为的手机芯片也涉及人工智能,阿里也有人工智能芯片叫平头哥芯片。餐厅也有客服机器人,可以辅助送菜,也有一点点人工智能技术,电动削面条的机器也涉及一点点人工智能,也有提高效率及效益的作用
关于人工智能,你了解多少?
1、什么是人工智能
随着人工智能在对特征背后规则的了解方面的突破,并结合强化的计算能力和大量数据的可得,它在对专业知识的记忆、总结和学习能力上都体现出非常吸引人的投资价值,换句话说,它可以在短期内创造大量低成本的具有足够知识水平的专业人士,避免了人的长期培养、对遗忘知识的不断对抗,以及学习总结能力的差异到来的问题。即便出于当前伦理、规则约束或能力的不完全,尚无法代替人做决策,但已经可以作为人类决策的很好***和补充。
郁培文(复旦大学管理学院副教授):
人工智能这一波的进步在于,科学家们找到了更聪明和有效的方法来建立输入数据和输出之间的联系,从而大大提升了预测的准确度。然而,能用这类方法解决的预测问题至少要满足如下几个条件:一,可量化。比如需要有明确的可量化的输入和输出。二,问题的结构比较平稳。比如输入的极微小变化不会引起结果的巨大差异。三,合适的数据。
2、人工智能的应用场景
胥正川(复旦大学管理学院副教授):
以前说中国“缺芯少屏”,今天“屏”的问题,我们基本解决了,但“芯”的问题仍然没解决,是比较糟糕的事情。下面的基础支撑、上面的核心技术,最后都要用在应用场景上。
中国要想发展人工智能,要做到几点:1、要建立完善的AI应用的生态系统;2、***要率先***用AI;3、要推动人工智能和传统行业的融合;4、对劳动力大军进行再培训,让他们承担新的工作,同时要构建完善的人才体系;5、建立***和法律的共识。
复旦大学管理学院联•首 CxO Talk:
到此,以上就是小编对于人工智能技术应用的基础的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能技术应用的基础的4点解答对大家有用。
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