人工智能技术概述摘要-人工智能技术概述摘要怎么写

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概述摘要的问题，于是小编就整理了1个相关介绍人工智能技术概述摘要的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能技术有哪些？

人工智能技术有哪些？

首先，人工智能是计算机科学的一个分支，简单的说，就是让机器代替人类完成人类不能做或者没时间做的任务，不能用有哪些来衡量吧。其次，人工智能不好学。最后，零基础能不能学会要看是什么的零基础，努力不努力，学人工智能的哪一部分。下面且听我一一道来。

现在的人工智能还基本处在概念性阶段，实际的产品还很少，比较有名的就是谷歌推出的打败围棋冠军无敌手的阿尔法狗。这个阶段研发性质的工作比较多，需要掌握的知识就比较繁多复杂了。比如数学，计算机编程，人体神经网络，画图等等，听听都头疼的。

如果以后到了人工智能产品生产阶段，可能需要的知识就柔和多了。就像研发电子元件很难，但是电子厂流水线工人确相对简单一样。不过就算简单，对学历专业应该也有要求吧。

所以个人觉着，想学人工智能，比较正统的路子还是通过求学途径。如果是相关专业毕业生而且不想继续在学校深造，可以参加培训，虽然不知道能学到什么程度，起码找工作时有个敲门砖。不知道你的零基础是什么基础上的零基础，我想说，努力肯定能学会，只不过起点高过程容易一些，起点低过程艰难一些。

1、大数据

　　大数据，或者称之为巨量资料，指的是需要全新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。也就是说，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据是AI智能化程度升级和进化的基础，拥有大数据，AI才能够不断的进行模拟演练，不断向着真正的人工智能靠拢。

2、计算机视觉

　　计算机视觉顾名思义，就是让计算机具备像人眼一样观察和识别的能力，更进一步的说，就是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

3、语音识别

　　语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别是人机交互的基础，主要解决让机器听清楚人说什么的难题。人工智能目前落地最成功的就是语音识别技术。

　　语音识别目前主要应用在车联网、智能翻译、智能家居、自动驾驶方面，国内最具代表性的企业是科大讯飞，此外还有云知声、普强信息、声智科技、GMEMS通用微科技等初创企业。

4、自然语言处理

　　自然[_a***_]处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分，实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等，前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。自然语言处理的终极目标是用自然语言与计算机进行通信，使人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而无需再花大量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言。

　　针对一定应用，具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现，典型的例子有：多语种数据库和专家系统的自然语言接口、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。国内BAT、京东、科大讯飞都有涉及自然语言处理的业务，另外还出现了爱特曼、出门问问、思必驰、蓦然认知、三角兽科技、森亿智能、乂学教育、智齿客服等新兴企业。

人工智能（AI）AI目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。研究机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和机器学习等。每一个分支都很复杂，譬如机器视觉：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。有时我们也把譬如《论人工智能未来发展趋势》《人工智能的应用》等文章也作为知识。我们把这些称为道理类，只讲是什么，用来干什么，有多重要等，不会讲如何去落地实现。

我们来看一下具体技能类的知识，讲讲如何实现：

以机器视觉来讲，用机器来模拟人类的视觉。人类视觉系统是大自然的一大奇迹，从最简单的数字识别来看，人类能够毫不费力的识别出数字，我们可能会觉得很简单，其实这是一个幻觉。在我们大脑各半球，有一个主要的视觉皮层，即V1，它包含1.4亿个神经元以及数以百亿的神经元连接。而且人类不只是有V1，还有一系列的视觉皮层——V2,V3,V4和V5，它们能够执行更加复杂的图像处理。通过计算机实现的人工神经元，思路与这个有一点相像。

譬如让计算机程序识别数字，如“9头上有一个圆圈，右下角有一笔竖线”——看起来好像规则明确， 但是识别算法却不是那么简单，因为这些规则会被大量的例外、警告和特殊案例打破，不再像我们严谨的If A then B elese C end if所处理的抽象模型。神经网络思想是利用大量的手写数字（训练样本），开发出一套从训练样本中进行学习的系统。换句话说，神经网络使用样本来自动推理出识别手写数字的规则。通过增加训练样本规模，神经网络能学到手写体的更多规则从而提升它的识别精度。

为了便于理解先看一种人工的神经元，即感知器(perceptron)的基本运作原理。现代的神经网络工作中， 主要的神经网络模型是sigmoid神经元。

一个感知器获取几个二进制输入x1,x2,…x1,x2,…，并且产生一个二进制输出。如下例子：

这个感知器具有三个输入x1,x2,x3x1,x2,x3。通过一个规则来计算最后输出，即权重(weights)w1,w2,…w1,w2,…，这些实数表示各个输入对输出的重要性。这个神经元输出(output) 0或者 1是由这些输入的加权求和

到此，以上就是小编对于人工智能技术概述摘要的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术概述摘要的1点解答对大家有用。

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