简介：今天，首席CTO注释要与您分享如何获得有关机器学习的人工智能。如果您可以添加以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
随着计算机的快速开发，人工智能变得更热。
1.人工智能
人工智能，英语缩写是AI。它是计算机科学的一个分支。人工智能是对人类意识和思维的信息过程的模拟。人工智能不是系统。它可以在系统内部运行，使机器能够具有执行任务的逻辑能力。Artionical旨在创建可以像人类一样工作和反应的智能机器。
2.机器学习 - 一种实现人工智能的方法
机器学习（机械学习），机器学习可以定义为人工智能或人工智能的特定应用。在机器学习中，机器具有独立学习的能力，不需要明确编程。在真实时间方案中的数据。机器学习的最基本方法是使用算法来分析数据，从中学习，然后对现实世界中的事件做出决策和预测。与解决特定任务的传统软件程序一样，和硬编码，机器学习使用大量数据来“训练”，并学习如何通过各种算法从数据中完成任务。
3.深度学习 - 实现机器学习的技术
一种基于神经网络的学习方法。深度学习使机器学习能够实现许多应用并扩大人工智能的范围。
为了更好地理解，作者绘制了下面的图片以表达它们之间的关系。
人工智能包括机器学习和深度学习，机器学习包括深度学习。它们是子类别和父级之间的关系。
人工智能技术与是否可以平稳地应用我们的生活场景有关。，生物识别识别和AR/VR。
1.机器学习
机器学习（机器学习）是一门跨学科，涉及统计，系统识别，近似理论，神经网络，优化理论，计算机科学，脑科学和许多其他领域。知识或技能，重新组织现有的知识结构，以不断改善他们的知识结构性能是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术的重要方法之一。从观察数据（样本）中研究发现，以查找规则，并使用这些法律来预测未来的数据或难以言喻的数据。在学习模式，学习方法和算法上取得依据，机器学习有不同的分类方法。
根据学习模式将机器学习分类为监督学习，无监督的学习和加强学习。
根据学习方法，机器学习可以分为传统的机器学习和深度学习。
2.知识图
知识图本质上是一个结构化的语义知识基础。它是由节点和边缘组成的数据结构。它以符号的形式描述了物理世界中的概念和相互关系。知识图，每个节点代表现实世界的“实体”，每个边缘都是实体与实体之间的“关系”。在外行的语言中，知识图是通过将各种信息连接在一起，获得的关系网络，提供从“关系”的角度分析问题的能力。
知识图可以用于公共安全保证领域，例如反犯罪，不一致验证和团体欺诈。需要数据挖掘方法，例如异常分析，静态分析和动态分析。尤其是，知识图在搜索引擎，视觉显示和精确营销方面具有很大的优势，并且已成为行业的流行工具。知识图仍然存在很多挑战，例如数据的噪声问题，即数据本身具有错误或数据是冗余的。随着知识图的连续加深，一系列关键技术需要是破碎的。
第三，自然语言处理
自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的重要方向。研究各种可以通过自然语言和计算机之间实现有效沟通的理论和方法，其中涉及许多领域，主要包括机器翻译，机械，机械，机械磁理解和问答系统。
机器翻译
机器翻译技术是指使用计算机技术实现从一种自然语言到另一种自然语言的翻译过程。基于统计学的机器翻译方法突破了先前规则和实例翻译方法的局限性，并且翻译性能得到了极大的改进。成功地应用了一些场景，例如每日口语中的深层神经网络已经显示出巨大的潜力。随着上下文特征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图不断扩展，并且机械翻译将在多个回合中取得更大的进步对话翻译和章节翻译。
语义理解
语义理解技术是指使用计算机技术来实现对文本章节的理解并回答与章节有关的问题。语义理解更多地关注对上下文的理解和答案的准确性。数据集，语义理解已受到更多关注，并取得了快速发展。相关的数据集和相应的神经网络模型已无休止地出现。道义理解技术将在相关领域中发挥重要作用，例如智能客户服务，产品自动问题和答案，并进一步提高了Q＆A和对话系统的准确性。
问答系统
问答系统分为开放场和特定字段中的问答系统。以自然语言的问答系统，该系统将以更高的相关性返回答案。尽管许多应用程序都出现在Q＆A系统中，但其中大多数是实际信息服务系统和智能手机助理领域的应用程序，并且问题和答案系统的鲁棒性仍然存在问题和挑战。
自然语言处理面临四个主要挑战：
首先，在不同层面上存在不确定性，例如短语，语法，语义，哲学和声音。
其次，新的词汇，术语，语法和语法会导致不明语言现象的不可预测性。
第三，数据资源不足使得很难涵盖复杂的语言现象。
第四，语义知识和复杂关联的模糊性很难用简单的数学模型来描述，语义计算需要具有巨大参数的非线性计算
第四，人类计算机交互
人与计算机之间的信息交换主要包括从计算机和计算机到人之间的人之间的两个信息交换。它是人工智能领域的重要外围技术。人类 - 机器互动是一项全面的学科，与认知心理学，人类 - 机器工程，多媒体技术，虚拟现实技术等密切相关。传统人物与传统人物之间的信息交换计算机主要取决于交互式设备，包括键盘，鼠标，操作杆，数据服，眼睛跟踪器，位置跟踪，数据手套，压力笔和其他输入设备，以及打印机，绘图，绘图，绘图，绘图，绘图，绘图，绘图，显示，头盔，头盔，头盔，头盔显示，扬声器和其他输出设备。除了传统的基本互动和图形互动外，人类计算机交互技术还包括语音互动，情感互动，体感相互作用和大脑脑相互作用等技术。
5.计算机视觉
计算机视觉是一门使用计算机模仿人类视觉系统的科学，因此计算机具有对图像和图像序列的人类提取，处理，理解和分析的能力。自治，机器人，机器人，智能医疗和其他领域需要提取从视觉信号到计算机视觉技术的处理信息。随着深度学习，预处理，功能提取和算法处理的开发，逐渐融合，形成端 - 端 - 端 - 端 - 端 - 端的人工智能算法技术。根据解决方案，计算机，计算机，计算机视觉可以分为五类：计算成像，图像理解，三维视觉，动态视觉和视频编解码器。
目前，计算机视觉技术已经迅速发展，并且具有初步的工业规模。未来，计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：
首先是如何在不同的应用领域和其他技术中更好地组合。在解决某些问题时，计算机视觉可广泛用于使用大数据。它逐渐成熟并且可以超越人类。准确性；
第二是如何减少计算机视觉算法的开发时间和人工成本。目前，计算机视觉算法需要大量数据和手动标签，并且需要更长的研发周期来实现应用程序领域所需的准确性和耗时；
第三，如何加快新算法的设计和开发。随着新成像硬件和人工智能芯片的出现，针对不同芯片和数据收集设备的计算机视觉算法的设计和开发也是挑战之一。
6.生物学特征鉴定
生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征识别身份验证的技术。从应用程序的角度来看，生物学特征通常分为两个阶段：注册和识别。人体是通过传感器收集的。例如，使用图像传感器收集声学信息，例如指纹和人脸等，请使用数据预处理和功能提取技术来处理收集的数据。为存储的相应功能。
识别过程采用信息收集方法与注册过程一致，以治疗其他人以收集信息，数据预处理和特征提取，然后将提取功能与存储的特征进行比较以完成标识。从应用程序任务的角度来看，生物学特征识别通常分为两个任务：识别和确认。标识是指确定要从替代品确定的身份的过程。比较库中的特定单人信息以确定身份的过程。
生物学特征识别技术涉及广泛的内容，包括指纹，棕榈线，面部，面部，虹膜，手指静脉，声音图案，步态和其他生物学特征。识别过程涉及图像处理，计算机视觉，语音识别，MachineLearn许多技术。在目前，作为重要的智能身份身份验证技术，生物识别识别已被广泛用于金融，公共安全，教育和运输领域。
7. VR/AR
虚拟现实（VR）/增强现实（AR）是一种以计算机为中心的新型视听技术某个范围。用户可以与数字环境对象相互作用和相互影响，并获得大致真实环境的感觉和体验。通过显示设备，跟踪定位设备，强制传感交互设备，数据采集设备，特殊芯片等。
从技术特征的角度来看，虚拟现实/增强现实可以分为五个方面：获取和建模技术，分析和利用技术，交换和分销技术，显示和交互技术以及技术标准和评估系统。如何数字化和建模物理世界或人类的创造力是三维物理世界的数字化和建模技术；分析和利用技术研究来分析，理解，搜索和知识化数字内容的难度是对内容的语义表示和分析；交换和分销技术主要强调各种网络环境中不同最终用户的大型数字内容流通，转换，集成和个性化服务。展示和交换技术着重于符合符合人类习惯数量的数字内容的各种展示技术和交互方法，以提高人们的认知能力，以实现复杂信息。困难是建立自然而和谐的人类计算机交互环境；标准和评估系统的重点是虚拟现实/增强现实基本资源，内容目录，源代码和相应评估技术的标准标准。
目前，虚拟现实/增强现实面临的挑战主要反映在四个方面：智能获取，通用设备，自由互动和感知集成。在硬件平台和设备中，有一系列科学和技术问题，核心芯片和设备，软件平台和工具，相关标准和规格。从一般角度来看，虚拟现实/增强现实介绍了智能现实系统智能，无缝集成虚拟真实环境对象，全面且舒适的自然互动的发展趋势。
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早期人工智能研究人员的解释，推理和解决问题直接模仿人类的逐步推理，就像玩棋盘游戏或逻辑推理模式一样。1980年代和1990年代的使用，概率和经济学概念，人工智能研究也发展得非常非常处理不确定或不完整信息的成功方法。
对于困难的问题，可能需要大量计算资源，即“爆炸的可能组合增加”：当问题超过一定规模时，计算机将需要天文数量的内存或操作时间。算法是人工智能研究项目。
人们
解决问题的方式通常是最快，最直观的判断，而不是意识。逐步推导，早期人工智能研究通常会逐渐衍生。夫人人工智能研究一直在“第二桌”中
符号“”解决方案问题的解决方案：实体药物的研究强调了感知的重要性。神经网络研究试图通过人类和动物的大脑结构来重现这一技能。
[编辑]知识表示的主要文章：知识表示和常识知识基础
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候选人]
规划智能代理必须能够设定目标并实现这些目标。他们需要一种建立可预测世界模型的方法（在数学模型中显示整个世界状态并预测他们的界限
为了改变这个世界），您可以选择最有效（或“价值”）行为。
在传统的计划问题中，假定智能代理在世界上具有影响力，因此它决定要做什么。但是，如果不是这样，它必须定期定期检查世界
该模型的状态是否与其自身的预测一致。如果它不符合，则必须更改其计划。因此，智能代理必须具有在不确定结果下推理的能力。
在多代理中，多代理计划使用合作和竞争来实现某些目标。使用进化算法和小组智慧可以实现总体紧急行为目标。
[编辑]研究主要文章：机器学习
[编辑]自然语言处理的主要文章：自然语言处理
[编辑]主要文章练习和控制：机器人技术
[编辑]感知的主要文章：机器感知，计算机视觉和语音识别
机器感知是指传感器输入的数据（例如摄像机，麦克风，声音和其他特殊传感器），然后推断world.computer愿景可以分析图像输入。也有语音识别，面部识别和面部识别和对象识别。
[编辑]社会主要文章：情感计算
感情
感觉和社交技能对聪明的代理人很重要。首先，通过了解他们的动机和情感状态，代理可以预测他人的行为（这涉及要素
可以创建游戏理论，决策理论以及对人情感和情感感知能力的检测）。此外，对于良好的人类计算机互动，智慧推动者需要表现出情感。至少必须有礼貌地与人类打交道
道路。至少，它应该具有正常的情绪。
[编辑]创造力的主要文章：计算机创造力
人工智能的子领域代表理论的创造力（从哲学和心理学的角度来看）和现实（可以考虑特定实施系统的输出，或者是系统的识别和评估创造力）。效果包括人工直觉和人工直觉和人造想象力。
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候选人]
大多数具有多种智慧的研究人员都希望他们的研究最终将被包括在多元化的情报中（称为强大的人工智能），并结合上述所有技能并超过大多数人类能力。
为了实现上述目标，它可能需要拟人化特征，例如人造意识或人造大脑。
以上许多问题被认为是人工智能的完整性：为了解决其中一个问题，您必须解决所有问题。（推
原因），知道什么是（知识）并忠实地再现作者的意图（情感计算）。因此，机器翻译被认为是人工智能集成
相同的。
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强大的人工智能和虚弱人工智能人工智能的更为流行的定义也是该领域的早期定义。它是由约翰·麦卡锡（John McCarthy）在马萨诸塞理工学院当时在1956年的Dart Spear会议上提出的：
人工智能是为了使机器的行为看起来像是人们所显示的智能行为。但是，这种定义似乎忽略了强大的人工智能的可能性（见下文）。另一个定义是将人工智能作为人造机器的人工智能
智能所表明的。从通常的角度来看，人工智能的大部分定义可以分为四类，即机器“像人一样思考”，“像人”，“理性思维”和“理性行动”和“理性行动”。
在对行动或决策的广泛理解中，应该理解“行动”，而不是物理运动。
[编辑]强大的人工智能和强大的人工智能观点认为，可以创建可以真正推理和解决问题的智能机器。此外，这种机器可以被认为是有意识的和自我意识的。有两种强大的人工智能类型：
人们的人工智能，即机器的思维和推理就像人们的思想。
非类人的人工智能，即机器作为一个人具有完全不同的意识和意识，并使用完全不同的推理方式作为人类。
[编辑]虚弱的人工智能，虚弱的人工智能视图，认为不可能创建能够真正推理和解决问题的智能机器。这些机器看起来很聪明，但是它们并没有真正的智慧，也不会具有自主意识
目前，强大人工智能的研究目前停滞不前。研究人员不一定同意虚弱的人工智能，也不关心强大的人工智能和虚弱的人工智能之间的内容和差异。研究人员创造了大量看起来像聪明的机器，并取得了相当大的理论和实质性结果。
[编辑]强大人工智能的“强人人工智能”一词最初是由约翰·罗杰斯·希勒（John Rogers Hilller）为计算机和其他信息处理机创建的。它被定义为：
“强大的
人工智能认为，计算机不仅是研究人们思维的工具；相反，只要运行适当的程序，计算机本身就在思考。
大脑和程序。行为和脑科学，第1卷。3，1980）
关闭
Yu Qiang的人工智能的争议与一个 - -le是理论和双重理论的更广泛的意义不同。辩论的要点是：如果机器的唯一工作原理是转换编码数据，它在考虑这台计算机吗？
Verler认为这是不可能的。。
在爱之间的对应关系的前提下，机器无法理解其处理的数据。基于此论点，Hilller认为，即使机器已经通过了图灵测试，也可能不会表明机器真的像一个人一样
思维和意识。
丹尼尔·C·丹内特（Daniel C. Dennett
人们认为人们只是一台灵魂机器。我们为什么认为：“人们可以拥有智力，而普通的机器不能”？他认为上述数据转换机可能具有思维和意识。
有
哲学家认为，如果有弱的人工智能，那么也可以实现强大的人工智能。例如，西蒙·布莱克本（Simon Blackburn）在其哲学教科书中思考
据说一个人看似“聪明”的动作并没有真正表明这个人真的很聪明。我永远不知道另一个人是否像我一样很聪明，或者只是她 /他只是看着
基于这个论点，起身是聪明的。
认为这是一个主观问题。
应该指出的是，虚弱的人工智能并没有完全反对强大的人工智能，也就是说，即使强大的人工智能可能是可能的，弱的人工智能仍然有意义。至少，当今的计算机可以做一些事情，例如算术操作，算术操作，等等，一百多年前，它们被认为是聪明的。
1.找到一些免费书籍。
当Shival Gupta分享了他在学习AI方面的经验时，他强调了熟悉基本AI术语和方法的重要性。这是找到一些免费的AI书籍作为学习人工智能的开始的正确方法。
彼得·诺维格（Peter Norvig）和斯图尔特（Stuart J.，但还包括基本知识，例如贝叶斯推理，第一阶逻辑，语言建模等。
对于那些对深度学习感兴趣的人，由Ian Goodfellow，Yoshua Bengio和Aaron Courville撰写的《深度学习》（自适应计算和机器学习系列）是一个不错的选择。
此外，您可以查看免费的书“计算机科学逻辑”，该书解释了计算机科学的数学逻辑，并强调了解决证书的算法方法。
2.熟悉Python，（C / C ++）和数据结构。
人工智能从业者认为，任何主流语言和非主流语言都可以应用于AI / ML。最大的区别是图书馆 /工具的性能和可用性。
例如，C ++的所有设置都比Java或Python更好，并帮助开发人员最大化硬件功能。另一方面，Python具有非常好的FFI，并且经常与C或C ++一起使用。Octave / Matlab，R，Python，C ++，Java，R和其他语言具有高质量的库。如何使用取决于您想做什么。
一般共识是，它必须熟悉一些具有良好工具箱/库的Python，例如Python。
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。
结论：以上是首席CTO的全部内容，请注意机器学习如何获得人工智能。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。关于机器学习如何获得人工智能的更多信息，不要忘记在此网站上找到它。