应用层人工智能分类方法-人工智能应用层 数据使用

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于应用层人工智能分类方法的问题，于是小编就整理了4个相关介绍应用层人工智能分类方法的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能知识的分类方法？
2. 人工智能两个分支是什么？
3. 人工智能概论中BP是什么意思？
4. 人工智能语音识别系统可分为哪几类？

人工智能知识的分类方法？

人工智能领域的分类包括，研究包括机器人、图像识别、语言识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人，必须懂得计算机知识、心理学和哲学。人工智能主要有三个分支：

1) 认知AI （cognitive AI）

认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。

a) 数据，大量的数据2) 机器学习AI （Machine Learning AI）

机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。

人工智能两个分支是什么？

1、分支一：计算机视觉

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。物体检测和人脸识别是其比较成功的研究领域。

2、分支二：语音识别

语音识别是指识别语音(说出的语言)并将其转换成对应文本的技术。相反的任务(文本转语音/TTS)也是这一领域内一个类似的研究主题。

3、分支三：文本挖掘/分类

这里的文本挖掘主要是指文本分类，该技术可用于理解、组织和分类结构化或非结构化文本文档。其涵盖的主要任务有句法分析、情绪分析和垃圾信息检测。

4、分支四：机器翻译

机器翻译(MT)是利用机器的力量自动将一种自然语言(源语言)的文本翻译成另一种语言(目标语言)。

5、分支五：机器人

机器人学(Robotics)研究的是机器人的设计、制造、运作和应用，以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理。

人工智能概论中BP是什么意思？

BP是人工神经网络

人工神经网络可以分为很多种类型，BP（Back Propagation）神经网络就是其中应用比较广泛的一种，全称为“后向传播学习的前馈型神经网络”。BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，信号是前向传播的，而误差是反向传播的。在BP神经网络中，后向传播是一种学习算法，体现为训练过程，该过程是需要监督学习的；前馈型网络是一种结构，体现为网络框架。

人工智能的第二次***始于上世纪80[_a***_]。BP(Back Propagation)算法被提出,用于多层神经网络的参数计算,以解决非线性分类和学习的问题。

另外,针对特定领域的专家系统也在商业上获得成功应用,人工智能迎来了又一轮***。然而,人工神经网络的设计一直缺少相应的严格的数学理论支持,之后BP算法更被指出存在梯度消失问题,因此无法对前层进行有效的学习。

专家系统也暴露出应用领域狭窄、知识获取困难等问题。人工智能的研究进入第二次低谷。

人工智能语音识别系统可分为哪几类？

可以将识别系统分为3类: (1)特定人语音识别系统:仅考虑对于专人的话音进行识别; (2)非特定人语音系统:识别的语音与人无关,通常要用大量不同人的语音数据库对识别系统进行学习; (3)多人的识别系统:通常能识别一组人的语音,或者成为特定组语音识别系统,该系统仅要求对要识别的那组人的语音进行训练。

从说话的方式考虑: 也可以将识别系统分为3类: (1)孤立词语音识别系统:孤立词识别系统要求输入每个词后要停顿; (2)连接词语音识别系统:连接词输入系统要求对每个词都清楚发音,一些连音现象开始出现; (3)连续语音识别系统:连续语音输入是自然流利的连续语音输入,大量连音和变音会出现。

到此，以上就是小编对于应用层人工智能分类方法的问题就介绍到这了，希望介绍关于应用层人工智能分类方法的4点解答对大家有用。

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