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最简单的模型肯定是智能扬声器。这应该很简单。否则，智能摄像机可以是对话，这是非常先进的。
目前，人工智能的主要学院是以下三个：
（1）象征主义，也称为逻辑学，心理学（心理学）或计算机主义。
（2）连接主义，也称为生物学或生理学，是神经网络和神经网络之间联系机制和学习算法的主要原理。
（3）行动主义，也称为进化论或控制论，是控制理论行动控制系统的原则。
他们对人工智能的历史有不同的看法。
1.象征主义认为人工智能来自数学逻辑。数学逻辑从19世纪末开始迅速发展，并开始描述1930年的智能行为。计算机出现后，计算机上实现了逻辑解释系统。它的代表性结果是鼓舞人心的计划LT逻辑理论家，证明了38个数学定理，该定理表明计算机可用于研究人类思维并模拟人类的智能活动。这些象征主义者最早被用作“人工智能”一词，最早被采用。1956年。莱特（Later），一种启发式算法 - 专家系统知识工程理论和技术，并在1980年做出了巨大的发展。Symbolism持续了很长时间，为人工智能的发展做出了重要贡献，尤其是成功的发展和应用专家系统的意义特别重要人工智能申请工程应用并实现理论联系。出现其他人工智能流派后，象征主义仍然是人工智能的主流。该学校的代表任务包括纽维尔，西蒙和尼尔森。
2.连接主义认为人工智能来自仿生学，尤其是对人脑模型的研究。它的代表性结果是由生理学家麦卡洛克（McCulloch）和数学逻辑学家创立的脑模型，即MP模型，创造了一种模仿人类脑结构和人类脑结构和的新方法。具有电子设备的功能来模仿人的大脑结构和功能。效果从神经元开始，然后研究神经网络模型和大脑模型，并为1960年代和1970年代的另一个发展道路开辟了另一个发展路径。由Perceptron（Perceptron）代表的脑模型的增长。由于对理论模型的限制，当时的生物学原型和技术条件，大脑模型研究在1970年代末至1980年代初的20时为20，它陷入了低潮。直到霍普菲尔德教授发表了两篇重要论文之前在1982年和1984年。在提出了硬件模拟神经网络之后，连接主义再次被重新审视。在1986年，Rumelhart和其他人提出了多层网络中的反向通信算法（BP）算法。从理论分析到工程实施，从模型到算法都振动，WEI的神经网络计算机进入市场以奠定基础。在目前，对人工神经网络（ANN）的研究热情仍然很高，但研究结果仍然很高不如预期。
3.行为主义认为人工智能来自控制理论。控制理论早在1940年代到1940年代就成为了时代的重要一部分，该理论影响了早期人工智能工人。控制理论和自组织的系统提出了。Wiener和McCulloch，以及Qian Xuesen等人提出的工程控制和生物控制理论，影响了许多领域。Control理论将神经系统的工作原理与信息理论，控制理论，逻辑和计算机联系起来。工作重点关注模拟人员在控制过程中的智能行为和作用，例如对自我预防，自适应，自我付出，自我组织，自组织和自我学习等控制系统的研究，并进行控制理论”动物。广播，智能控制和智能机器人技术系统出生于1980年。行为主义仅在20世纪后期出现，并以新的人工智能学校的面孔出现，引起了许多人的兴趣。布鲁克斯的腿机器人。
人工智能有：
1.自然语言产生
使用计算机数据生成文本。目前，它适用于客户服务，报告生成并总结商业智能洞察。代表性制造商包括：Attivio，Attivio，剑桥语义，数字原因，Lucidworks，Lucidworks，Lucidworks，Nordate Science和SAS。
2.语音识别
将人的语音转录和转换为计算机应用程序软件的有用格式。它目前适用于交互式语音响应系统和移动应用程序。代表性制造商包括：NICE，NUANCE COMLACONATIONS，OPENTEXT和VERINT系统。
3.虚拟代理
Frester声称“可以将虚拟代理描述为媒体中媒体的目标”。从简单的聊天机器人到可以与人类通信的高级系统。它目前适用于客户服务和支持，并担任智能家庭经理。代表性制造商包括：亚马逊，苹果，人工解决方案，Assist AII，Creative AI，Creative Virtual，Creative Virtual，创意虚拟，Google，IBM，Ipsoft，Microsoft和Essafti。
4.机器学习平台
它不仅提供设计和培训模型，而且还将模型部署到应用程序软件，流程和其他机器的计算功能中，而且还提供算法，应用程序编程接口（API），开发工具包和培训工具包。对于一系列广泛的企业应用程序，主要涉及预测或分类。代表性制造商包括：亚马逊，分形分析，Google，H2O.AI，Microsoft，SAS，SAS和Skytree。
对于通过人工智能优化的硬件：这是一个专门设计的图形处理单元（GPU）和设备。它的架构旨在有效地运行人工智能的计算任务。它目前正在深度学习应用程序中。代表性制造商包括：冲积，CRE，Google，Google，IBM，IBM，Intel和Nvidia。
5.决策管理
该发动机将规则和逻辑嵌入人工智能系统中，用于初始设置 /培训以及日常维护和调整。这是一项成熟的技术，用于一系列广泛的企业应用程序，以协助或执行自动决策-Making.presentate。制造商包括：高级系统概念，信息，MAANA，PEGASYSTEMS和UIPAT。
人工智能是一种用于模拟，扩展和扩展智能的研发的新技术，方法，技术和应用系统。人工智能领域的研究包括机器人，语言识别，图像识别，自然语言处理和专家系统。
人工智能（人工智能），英语缩写是AI。它是一种新技术，方法，技术和应用系统，用于智能理论，方法，技术和应用系统，用于模拟，扩展和扩展。
人工智能是计算机科学的一个分支。它试图理解智力的本质，并可以生产一种可以响应人类智力的新智能机器。自然语言处理和专家系统。
由于人工智能的诞生，理论和技术变得越来越成熟，并且应用领域正在不断扩展。可以想象，人工智能在未来带来的科学和技术产品将是人类智慧的“容器”。人工智能可以模拟人类意识和思维的信息过程。尽管人工智能不是人工智能，但它不是人类的智能，它可以像人类一样思考，最终超越人类的智慧。
优势：
1.在生产方面，机械和人工智能实体具有较高的效率和低成本，取代了人们的各种能力，人工劳动将被大大解放。
2.人类的环境问题将在一定程度上得到改善，更少的资源可以满足更大的需求。
3.人工智能可以提高人类了解世界并适应世界的能力。
缺点：
1.人工智能取代了人类做各种事情。人类失业率将大大增加，人类将处于无依赖生存状态。
2.如果不能合理地使用人工智能，那么坏人可能会使用它来犯罪，那么人类将感到恐慌。
3.如果我们不能很好地控制和使用人工智能，我们将受到人工智能的控制和利用，那么人类将死亡，世界将变得恐慌。
人工智能领域中的分类包括研究，包括机器人，图像识别，语言识别，自然语言处理和专家系统。人工智能是一门具有挑战性的科学。从事这项工作的人必须了解计算机知识，心理学和哲学。
人工智能有三个主要分支：
1）认知AI（认知AI）
认知计算是最受欢迎的人工智能分支，它负责所有感觉“像人”的互动。认知AI必须能够轻松地处理复杂性和二元性，同时，它将继续学习数据挖掘，NLP（自然语言处理）和智能自动化。
如今，人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最佳决定和人工的决定，以监控更困难或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并产生更快，更可靠的答案。
2）机器学习AI（机器学习AI）
机器学习（ML）AI是在高速公路上推动特斯拉的人工智能。它也处于计算机科学的最前沿，但预计将来会对日常工作场所产生重大影响。模式“在大数据中，然后使用这些模式在没有过多解释的情况下预测结果，并且这些模型在普通统计分析中是看不见的。
但是，机器学习需要三个关键因素才能有效：
a）数据，很多数据
为了教授人工智能的新技术，需要向模型输入大量数据以获得可靠的输出分数。例如，特斯拉已将自动转向功能部署到其汽车上，同时发送所有数据收集了驾驶员的干预措施，成功的逃逸，错误警报等，以向总部，以学习并逐渐解释感官。通过传感器来生成大量输入的好方法：是否构建了硬件- 在雷达，摄像头，方向盘等（如果是汽车），或者您倾向于使用物联网。Bluetooth标签，健康跟踪器，智能家居传感器，公共数据库等只是很小的传感器的一部分通过互联网连接。这些传感器可以生成大量数据（比任何正常人要处理的数据还要多）。
高级实际战斗的深度学习原则，高级实际战斗的图像识别原则，图像识别项目，自然语言处理原理，高级实际战斗，自然语言处理和数据挖掘。
Python基金会和科学计算模块主要包括：
Python基本语法
科学计算模块numpy
数据处理分析模块熊猫
数据可视化模块
AI数学知识主要包括：
微积分基础
线性代数
多函数显然
线性代数
概率理论
优化
线性回归算法主要包括：
各种线性回归
梯度下降方法
归一化
正则化
拉索回报，山脊返回，多项式返回
线性分类算法主要包括：
逻辑回归
SoftMax返回
SVM支持向量机
SMO优化算法
无监督的学习算法主要包括：
群集系列算法
PCA还原算法
EM算法
GMM算法
主要决策树系列算法是：
决策树算法
随机森林算法
adaboost算法
GBDT算法
XGBoost算法
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Gongzhi是计算机科学的分支。它试图理解智力的本质，并产生一种新的智能机器，该机器可以对人类智能类似的人类智能做出反应。该领域的研究包括机器人，语言识别，图像识别和图像识别，图像识别和图像识别，图像识别以及图像识别，图像识别和图像识别，图像识别，图像识别和图像识别，图像识别，图像识别和图像识别，图像识别和图像识别，图像识别和图像识别，图像识别和图像识别以及图像识别，图像识别和图像识别。自然语言处理和专家系统。在人工智能的诞生之后，理论技术已经越来越成熟，应用领域仍在继续扩展。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”。兵工智能可以模拟人类意识和思维的信息过程。人工智能不是人类的智力，但它可以像人类的智力一样思考。人类，可能会超越人类的智力。
人工智能的主要应用领域是：
深度学习
深度学习是人工智能领域的重要应用领域。当它进行深度学习时，您想到的第一件事就是Alphago。通过一次又一次的学习和更新算法，他最终击败了人类机动战争中的GO大师。
对于智能系统，深度学习能够确定它可以达到用户对其的期望的程度。
深度学习的技术原则：1。建立网络并随机初始化所有连接的权重；2.向该网络输出大量数据；3.网络处理这些动作和学习；4.如果此操作符合指定的指定行动，则指定的行为将增加权重。如果他们不满足，他们将减轻体重；5.系统通过相同的过程调节重量；6.经过成千上万的研究，它超出了人类的表现；
计算机视觉
计算机视觉是指计算机从Image.com vision识别对象，场景和活动的能力，其中包括成像分析，面部识别，公共关系安全性，安全性监控等。
计算机视觉的技术原理：计算机视觉技术使用一系列图像处理和其他技术将图像分析任务分解为小型块任务，以方便管理。
语音识别
语音识别是将语音转换为文本并识别，认知和处理。语音识别的主要应用包括呼叫外部呼叫，听力和写作，语音写作，计算机系统语音控制，电话客户服务等。
语音识别技术的原则：1。对声音的处理，使用运动功能来划分声音；2.将声音分为框架后，它变成了许多波形，并且需要将波形作为声符号提取；3.声音提取后，声音ISIT变成了矩阵。然后通过语音组合形成单词；
虚拟个人助理
Apple手机的Siri和小米手机上的Little Love都是虚拟个人助理的应用。
虚拟个人助理技术原则：（以小爱作为示例）1。用户与xiaoai交谈后，声音将立即编码并转换为压缩数字文件，其中包含有关用户声音的信息；用户的手机是在声明中，语音信号将转移到用户使用的移动操作员的基站，然后通过一系列固定电线发送到用户的Internet服务提供商（ISP）。ISP具有云计算服务器；3. 3.服务器中的构建系列模块将通过技术方式确定用户刚才所说的内容。
自然语言处理
自然语言处理（NLP），例如计算机视觉技术，整合了各种技术，这些技术有助于实现目标，并实现人类机器人自然语言之间的沟通。
自然语言处理的原则技术：1。汉字编码短语的分析；2.分析句子；3.语义分析；4.文字生成；5.语音识别；
智能机器人
智能机器人可以在生活中到处看到。扫描机器人，配套机器人...这些机器人与人工智能技术的支持密不可分，无论他们是与人交谈，还是自定义导航步行，安全监控等。
智能机器人技术原则：人工智能技术将诸如机器视觉和自动计划以及各种传感器等认知技术集成到机器人中，以便机器人能够在各种环境中进行判断和决定，并且可以在各种环境中处理不同的任务。电器，智能旅行或无人机设备实际上是类似的原理。
引擎建议
TAOBAO，JD.com和其他购物中心以及36氪的信息网站将根据您以前查看过的产品，页面和搜索关键字，向您推荐一些相关产品或网站内容。这实际上是一种表现。发动机推荐技术。
Google为什么要进行免费的搜索引擎，目的是收集大量的自然搜索数据，丰富他的大数据库，并为后来的人工智能数据库做准备。
引擎建议技术原理：推荐的引擎基于用户行为和属性（用户浏览行为生成的数据）。通过算法分析和处理，积极发现用户的当前或潜在需求，并积极将信息推向用户的浏览页面。
结论：以上是首席CTO注释为每个人编制的人工智能主要模型的全部内容。感谢您花时间阅读此网站。我希望这对您有帮助。有关人工智能的主要模型的更多信息。不要忘记在此站点上找到它。