指南：本文的首席执行官注释将介绍人工智能操作逻辑的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
人工智能的原则是简单的描述：
人工智能=数学计算。
机器的智能取决于“算法”。从本质上讲，人们发现电路已打开和关闭，可以用1和0表示。不同的安排更改可以代表许多事物，例如颜色，形状和字母。与逻辑组件（Triode）结合，“输入（按Switch Button）-down（当前通过该线路） - 输出（轻度输出）开启）”
这个模型。
想象一下在家中的双控制开关。
为了实现更复杂的计算，它最终成为“大型集成电路” -Chip。
电路逻辑逐层嵌套。将图层封装后，更改当前状态的当前状态的方法已成为“编写编程语言”。程序员正在这样做。
程序员让计算机执行，并执行。该程序将整个过程固定为死亡。
因此，要允许计算机执行特定任务，程序员必须首先完全找出任务过程。
以Lianji电梯为例：
不要低估这台电梯，它是“智能的”。考虑它需要做什么判断：向上和向下的方向，无论是全部员工，高峰时间，停车时间是否足够，单层和双层楼等，您都需要提前考虑所有可能性，否则您将成为错误。
在某种程度上，程序员控制着世界。但是总是要亲吻这个东西。程序员太累了。您会看到他们在加时赛中有红眼睛。
因此，我想：我可以让计算机自己学习并遇到问题来解决它吗？我们只需要告诉它一套学习方法即可。
每个人都记得1997年，IBM用专门设计的计算机赢得了国际象棋冠军。实际上，它的方法是愚蠢的 - 暴力计算，该术语称为“糟糕”（实际上，为了节省计算能力，IBM手动修剪了A许多不必要的计算，例如那些明显的愚蠢国际象棋，以及针对卡的卡片的目标。Siparov的样式得到了优化）。计算机计算出每一步的每个方法，然后比较人类的国际象棋记录以找到最佳解决方案。
一句话：剧烈的奇迹！
但是当我到达这里时，我做不到。无关，力量有多么强大，有一个限制。GO的可能性远远超过宇宙中原子的总和（已知）。即使当前最强大的超级计算使用当前最强大的超级计算，它也是数万年的。在量子计算机成熟之前，不可能进行电子计算机。
因此，程序员向Alpha Dog添加了额外的算法层：
A.首先计算：在哪里计算，忽略哪里。
B.然后，以目标方式进行计算。
- 从本质上讲，仍然可以计算。如何有“感知”！
在步骤A中，如何判断“在哪里计算”？
这是“人工智能”的核心问题：“学习”的过程。
想想人类如何学习？
所有人类认知都来自观察到的现象的摘要，并根据摘要规则预测未来。
当您看到一条四腿，短发，中等大小，嘴巴和吠叫动物时。如果您是狗，您将对后来看到的所有类似物体进行分类。
但是，机器的学习方法与人类不同：
人们可以通过观察少数特征来推动最未知的人。制定者和反击。
该机器必须观察很多狗才能知道跑步。是狗吗？
如此愚蠢的机器可以期望它统治人类吗？
它只是依靠计算能力！
具体而言，其“学习”算法是“神经网络”（更多虚张声势）。
（功能提取器，总结对象的特征，然后将功能放入池中以集成，连接神经网络输出的完整连接的结束结论）
它需要两个先决条件：
1.吃很多数据以尝试和错误，并逐渐调整您的准确性；
2.神经网络层的数量越多，计算越准确（限制），所需的计算能力就越大。
因此，尽管它在多年前可用（当时称为“感知机”），但神经网络的方法。但是，由于数据和计算能力的量，它尚未开发。
神经网络听起来不仅仅是意识机的感觉。我不知道高端的去向！这再次告诉我们一个好名字对研究（BI）有多重要！
现在，两个条件都可以使用-big数据和云计算。
目前AI公共应用领域：
图像识别（安全识别，指纹，美容，图片搜索，医学图像诊断），使用“卷积神经网络（CNN）”，主要是提取空间维度的特征来识别图像。
自然语言处理（人机对话，翻译）使用“环状神经网络（RNN）”，它主要提取时间维度的特征。因为前后有一个顺序，因此单词的时间决定语义。
神经网络算法的设计水平决定了其描绘现实的能力。顶级公牛Wu Enda曾经设计了超过100层的卷积层（太多的层容易容易过度拟合问题）。
当我们深入了解计算的含义时：有一个明确的数学定律。
这个世界具有量子（随机）功能，它决定了计算机的理论局限性。实际上，计算机甚至无法产生真实的随机数。
- 机器仍然很愚蠢。
对于更多人工智能的知识，如果您想知道，您可以私下询问。
知识表示。它的目标是允许机器存储相应的知识，并可以根据某些规则获得新知识。需要解决的许多问题需要有关世界的大量知识。这些知识包括事先存储的先验知识以及通过智能推理获得的知识。
提前存储的优先知识意味着人类以某种方式向机器讲述知识。通过智能推理获得的知识是指优先知识和特定推理规则（逻辑推理）获得的知识。首先，对所有知识，首先是对知识的知识。优先级可以指目标，特征，类型和对象之间的关系知识。它还可以描述事件，时间，状态，原因和结果以及您想要机器存储的任何知识。
例如：今天没有阳光，没有太阳是多云的。通过推理的知识：今天云。
从这个示例可以看出，优先知识的正确性非常重要。在此示例中，云中没有太阳。这个主张并不严格和普遍，因为没有太阳或雪可能会下雨。此外，如果人工智能可以看到太阳，除了如何判断这个问题之外，在这个前提下，多云和阳光之间的差异应该应该也可以判断。
逻辑命题在知识表示中非常重要，逻辑推理规则当前是主要的推理规则。自然要合理。
目前，知识表达中有许多困境无法解决。例如，几乎不可能创建一个完整的知识库，因此知识库的资源是有限的；对还是错误的选择。
学习
机器学习的主要目的是允许机器从用户和输入数据中获取知识，以便机器自动评判和输出相应的结果。该方法可以帮助解决更多问题，减少错误并提高解决问题的效率。
对于人工智能，机器学习从一开始就很重要。在1956年，在最初的datmouth夏季会议上，雷蒙德·索洛莫诺夫（Raymond Solomonov）写了一本关于非监视的概率机器学习：一种诱导和合理的机器。
机器学习的方法有多种方法，主要分为两类：监督学习和非佩斯维斯学习。
监督和学习是指提前给出的一些培训样本并告诉样本类别，然后根据这些样品的类别进行训练，提取这些样品的共同属性或训练分类器。专业或分类器以确定样本类别。
监督学习分为两类：基于输出结果的离散性和连续性的分类和回归。
非主人学习不是给定的培训样本。某些样本和某些规则是直接给出的，允许机器根据某些规则自动进行分类。无论如何，将执行错误分析，以便知道理论错误中提到的方法是否有限。
问题1：关于人工智能的实现，核心问题是是否可以实现人工智能。实际上，核心为p = np。
在计算机复杂性理论中，P问题是指在多项式时可以解决的问题。NP问题是指可以验证解决方案在多项式时期是否正确的问题。尽管人们最认为P问题不等于NP问题，但人们既不能证明它或推翻它。等于NP是计算机科学领域中最突出的问题，在千年的七个问题中排名第一。科学家普遍认为，P np有一个原因。
问题2：人工智能的核心是什么？
问题3：自动化的核心是什么？（原理）refersObject）工作状态或参数（即控制量）自动根据预定的法律自动运行。
问题4：记录人工智能增长的核心逻辑所观察到的事件，将自己替换为事件，然后使用存储的知识来分析自我保护的优先选择，拒绝无用的项目，然后优先考虑评分这个事件。
差异的真实经验和想象力的概念，现实的经验是替代想象力。
如果您不理解自己的经验，请选择不确定事物的学习记录，然后使用存储的知识来分析比较自我保护的优先选择，拒绝无用的项目，然后对事件进行优先级。上述周期以上是在一段时间后出生的，在一段时间后，自我意识诞生了。
只有在自我意识之后，才有能力发明和创造。
问题5：多媒体技术的核心是人工智能，为什么多媒体技术的核心？
由于其定义：多媒体技术是指全面处理文本，图形，图像，视频和动画，例如对计算机的全面处理，并通过计算机有效地控制它以建立逻辑连接以使此信息更加表达更多的性能，更复杂信息技术和方法。
问题6：人工智能和人工智能是什么是对人们意识和思维的信息过程的模拟。主要核心是计算机系统。
人工智能不是人类的智力，而是像人一样学习，并且可能会超越人类的智慧，超越人类的思维。
但是人工智能更难学习，人类情感。
问题7：在人工智能技术成熟的人工智能技术之后，哪种人工智能是为了帮助人类并完成一些人类做到这一点，或者风险系数很高。极限元素将这些技术应用于语音识别领域。其他人并不容易就可能，将来您可以在不学习外语的情况下了解外国人。
问题8：人工智能中情报的定义是在人工智能发展中形成的三所大学。
问题9：什么是人工智能？AI
人工智能（人工智能），英语缩写是AI。这是一门新的技术科学，研究并开发了用于模拟，扩展和扩展的智能理论，方法，技术和应用系统。ArtherticeIntellioncence是计算机科学的分支。它试图理解智力的本质，并生产一种可以响应人类智能的新智能机器。自然语言处理和专家系统。由于人工智能的诞生，理论和技术的诞生已经越来越成熟，并且申请领域仍在继续扩张。可以想象，未来人工智能带来的技术产品将是人类智慧的“容器”。
人工智能是对人类意识和思维的信息过程的模拟。官方智能不是人类的智力，而是像人类一样思考，并且可能超越人类的智力。
人工智能是一门具有挑战性的科学。那些从事这项工作的人必须了解计算机知识，心理学和哲学。人工智能包括一门非常广泛的科学科学。它由不同的领域组成，例如机器学习，计算机视觉等。总的来说，人工智能研究的主要目标之一是使机器能够竞争一些通常需要人类智能才能完成工作的人类智能。但是不同的时代。不同的人对这项“复杂工作”有不同的理解。
问题10：人工智能使用哪些专业？
系统设计移动通信系统概率理论操作策略策略分析离散数学计算机网络基本网络安全操作系统网络和分布式计算微量算法和编程计算机系统。
人工智能大学之前的学术准备
具有良好的逻辑推理能力和细致的思维，具有良好的数学基础，沟通和团队合作能力。为研究生课程申请该方向，更高的数学，离散数学的基础以及编程，算法和数据库的应用是最重要的基础。
人工智能研究和教育方向
除了这个专业外，我们还建议申请：通信系统，管理信息系统，计算机科学，金融工程和其他领域。
经常对人工智能的组装职业
信息管理员网络工程师Internet技术经理安全工程师。
人工智能近似专业精神
计算机工程/技术人工智能，信息技术，信息系统，信息系统安全，编程语言和软件工程，计算机科学，网络和电信，数据建模/数据库管理，通信工程信息科学，数学和计算机科学，计算机视觉。
AI无法由Psycho分析。人工智能的工作原理是计算机使用传感器（或人造输入），该传感器将收集有关场景的事实。计算机将将此信息与已存储的信息进行比较以确定其含义。计算机将计算各种计算基于收集的信息的可能操作，然后预测哪种操作是最佳的。computer只能解决该程序允许其解决的问题，并且没有能力从一般意义上进行分析。
心理分析是一种有争议的心理治疗方法。关于人工智能也有许多争议。将这些包装在自己身上，您可能会发现负面因素。您可以首先尝试找到具有心理分析的AI。如果人工智能使大部分人认为这是人类的人，您可以认为人工智能已经通过图灵测试，您可以看一下您可以看一下的故事。AI已经有意识”，在2022年已经很热了一段时间。
人工智能的演变具有一定的逻辑关系。从认知，到逻辑训练和深度学习，它已经发展成为神经网络的自我学习过程。这个过程非常长，从PC的诞生到当前的移动互联网。半个世纪，基于通信技术的开发，我们进入了第四代传播和半导体的GPU时代。这种现象可以高速发展。我们知道Baidu在2019年发布了1.版本，将于2019年实现无人驾驶。
人工智能是研究人类智能行动，建造具有一定程度智能的人造系统的定律，并研究如何使计算机完成以前完成人类智能的任务，即研究如何使用计算机硬件和软件模拟人工智力行为，方法和方法和技术的人工智能行为。夫人人工情报是模拟人类思维和用机器判断的过程。通常，人工智能包括两个部分：算法和培训数据。通过算法和培训数据，可以使用一系列思维和判断来根据on -on -on -on -on -on -ot on -tos。人工智能的一般内容。
结论：以上是首席CTO注释给所有人介绍的操作逻辑的全部内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您想进一步了解这一点，请记住收集并关注此网站。