简介：本文的首席执行官注释将根据人工智能技术介绍人工智能技术的相关内容。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。
人工智能包括五个核心技术：
1.计算机视觉：计算机视觉技术使用一系列图像处理操作和机器学习技术将图像分析任务分解为小型块任务，以方便管理。
2.机器学习：机器学习将自动从数据中发现。一旦找到模式，就可以预测。处理的数据越多，预测越准确。
3.自然语言处理：自然语言文本的处理是指通过计算机处理与人类类似文本的能力。。
4.机器人技术：近年来，随着算法等核心技术的改进，机器人取得了重要突破。例如，无人机，家务机器人，医疗机器人等。
5.生物识别技术：生物识别技术可以与计算机，光学，声学，生物传感器，生物统计数据集成，并使用人体的身体特征，例如指纹，脸部，虹膜，虹膜，静脉，声音，步态等。用于司法评估。
目前，人工智能已成为新时代的强制性课程。它不需要重复重要性，但是作为跨学科的产品，它包含的内容是巨大的，各种复杂的模型和算法更加艰巨。对于大多数新手来说，如何从人工智能开始实际上是雾蒙蒙的，例如需要哪种数学基础，是否有工程经验，在深度学习框架中应注意什么等等。
那么，我应该从哪里学习人工智能？人工智能的学习路径是什么？
Wang Tianyi教授在Ji You Time应用程序已授权的“人工智能基础课程”已获得授权。有关更多相关文章，请下载Geek Time App并订阅该列以获取它。
数学的基本知识包含处理智能问题的基本思想和方法，它也是理解复杂算法的基本要素。在对各种人工智能技术的最终分析中，各种人工智能技术基于数学模型。要了解人工智能，我们必须首先掌握必要的数学基础知识。具体来说，它包括：
线性代数：如何形成研究对象？
概率理论：如何描述统计定律？
数学统计：如何看大？
优化理论：如何找到最佳解决方案？
信息理论：如何量化不确定性？
表格逻辑：如何实现抽象推理？
线性代数：如何形成研究对象？
实际上，线性代数不仅是人工智能的基础，而且是现代数学和现代数学作为主要分析方法的基础。，线性代数的核心意义是提供一种抽象的观点来对待世界：所有事物都可以抽象成某些特征的组合，并在预设规则定义的框架下，obvers保留动态方式。
从对抽象概念而不是特定数学公式的解释中，线性代数的要点如下：线性代数的本质是将特定的事物抽象成数学对象，并描述静态和动态的特征；矢量的本质是介质中的n维线性空位点；线性转换将矢量或坐标系的变化描述为参考系统，可以由矩阵表示。矩阵的特征值和特征向量描述了变化的速度和方向。
简而言之，线性代数是用于人工智能的基本工具集，例如为高数学添加方法。
概率理论：如何描述统计定律？
除线性代数外，概率理论也是人工智能研究的必要数学基础。随着连通性学校的兴起，概率统计数据已取代了数学逻辑，并成为人工智能研究的主流工具。数据爆炸，数据爆炸-Type的增长-Type增长计算功率指数得到了增强，概率理论在机器学习中起着核心作用。
像相同的线性代数一样，概率理论也代表着一种观察世界的方式，注意力的重点是无处不在的可能性。频率学校认为优先级分布是固定的，并且模型参数必须由最大值计算。轻度估计；贝叶斯学校认为优先级分布是随机的，并且必须通过后测试概率最大化模型参数。正态分布是最重要的。随机变量分布。
数学统计：如何看大？
在人工智能的研究中，数学统计学也是必不可少的。基本统计理论有助于解释机器学习算法和数据挖掘的结果。只有做出合理的解释才能反映数据的价值。数学统计研究基于获得的数据或实验的随机现象，并对研究对象的客观定律做出合理的估计和判断。
尽管数学统计数据将概率理论用作理论基础，但两者之间的方法存在基本差异。概率理论的前提是，随机变量的分布是已知的，并且根据随机变量的特征和定律，根据该变量的特征和定律。已知分布；数学和物理统计的研究对象是未知分布的随机变量。研究方法是独立重复随机变量并重复独立观察，并根据获得的观察结果推断原始分布。
在严格但直观的事物中：可治愈的统计数据可以被视为反向概率理论。数学统计的任务是根据观察到的样本推断总体性质。推论工具是统计数据，统计数据是样本的函数，它是一个随机变量；包括点估计和间隔估计值；假设测试被随机提取的样品接受或拒绝，则通常用于估计机器学习模型的概括错误率。
优化理论：如何找到最佳解决方案？
本质上，人工智能的目标是优化：在复杂的环境和多体互动中制定最佳决策。几乎所有人工智能问题都将最终用于解决优化问题的解决方案，因此优化理论也是基本的。人工智能所需的知识。优化理论研究的问题是确定给定目标函数的最大值（最小值）是否存在，并找到目标函数的值为最大值（最小值）。如果给定目标功能被视为山脉，优化的过程是判断峰的位置并找到达到峰值路径的过程。
在正常情况下，优化问题是解决目标函数的最小值而没有约束。在在线搜索中，在寻找最小值时确定搜索方向需要使用目标函数的第一阶和第二阶指南；该算法的想法是首先确定搜索步骤，然后确定搜索方向;人工神经网络代表的灵感算法是另一种重要的优化方法。
信息理论：如何量化不确定性？
近年来，科学研究不断确认不确定性是客观世界的基本属性。换句话说，上帝确实掷骰子。不确定的世界只能由概率模型描述，这有助于信息的诞生理论。
“信息熵”的概念使用“信息熵”来解释通信源中传递的信息量的数量和效率以及通信中传递的信息数量。
简而言之，信息理论在客观世界中以不确定性处理。条件熵和信息增益是分类的重要参数；KL分散程度用于描述两个不同概率分布之间的差异。最大熵原则是分类问题的摘要。
表格逻辑：如何实现抽象推理？
1956年举行的Datmouth会议宣布了人工智能的诞生。在人工智能时期，创始人，包括约翰·麦卡锡，赫伯特·西蒙，马尔文主义者和其他未来的图灵奖奖得主，包括人类的思想。“通常，理想的人工智能应该具有抽象的学习，推理和归纳能力，并且其一般性将比解决特定问题（例如国际象棋或往事）要强得多。
如果将认知过程定义为符号的逻辑操作，则人工智能的基础是逻辑的。谓词逻辑是知识表示的主要方法；基于谓词逻辑系统可以通过自动推理能力实现人工智能；认知的本质是计算人工智能的基本概念。
“人工智能基础课程”完整的目录
本专栏将重点关注诸如机器学习和神经网络之类的核心概念，并结合当前的热学习技术来概述人工智能开发的基本轮廓和主要道路。单击我获得了学习资源
请单击输入图片说明
让我们看一下人工智能，机器学习和大数据技术应用程序的联系和差异
大数据和人工智能目前正在谈论许多主题。他们的应用变得越来越广泛，他们与我们生活的关系越来越深刻。他们中的许多人进入了普通百姓的家，例如Asuav，在线汽车租赁，自动导航，智能家居电器，E-商业建议，人类 - 机器人对话机器人等。
大数据是人工智能的基础，将大数据转化为知识或生产力。它与机器学习密不可分。可以说，机器学习是人工智能的核心，也是使机器聪明的基本方法。
本文主要介绍机器的概念，大数据，人工智能，常见架构和机器学习算法等之间的关系等，如下：
机器学习的定义
大数据和机器学习
机器学习和人工智能和深度学习
机器学习的基本任务
如何选择正确的算法
火花在机器学习方面的优势
01机器学习的定义
什么是机器学习？是否有统一或标准的定义？目前，似乎没有机器学习中的专业人员，似乎没有广泛认可的定义。关于Wikipedia机器学习的一些定义：Wikipedia：
“机器学习是人工智能的科学。该领域的主要研究对象是人工智能，尤其是如何改善经验学习中特定算法的性能。”
“机器学习是对可以通过经验自动改善的计算机算法的研究。”
“机器学习使用数据或过去的经验来优化计算机程序的性能标准。”
经常引用的英语定义是：据说计算机程序可以从经验（e）方面学习一些类别的任务（t）和绩效（P）度量，如果其在T，Asmeas的表现会随着经验E的改善而提高。
可以看出，机器学习强调了三个关键字：算法，经验和性能。处理过程如图所示。
▲机器学习处理过程
上图显示，机器学习是通过算法使数据构建模型，然后评估模型的性能。如果您满足要求，则评估指标将用于测试新数据。再次进行此类周期，并最终获得令人满意的结果。
02大数据和机器学习
我们已经进入了大数据时代，生成数据的能力是前所未有的，例如互联网，移动网络，物联网，数千个传感器，可穿戴设备，GPS，GPS等，例如Hadoop和Spark Technology存储和处理大数据以提供有效的方法。
数据是信息和基础，并且有大量的信息，知识，法律不容易被我们的感官等识别。如何揭示这些信息，规则和趋势正在成为企业带来高回报的热点。
机器学习的任务是根据大数据量发现和有用的信息。它处理的数据越多，机器学习就能显示出优势的越多。过去，许多无法解决或处理机器学习处理的问题。通过提供大数据，它是解决或大大提高性能的绝佳解决方案。用于测试，天气预测等。
03机器学习，人工智能和深度学习
人工智能和机器学习的两个技术术语现在已广泛流传，已成为当前的热门单词。但是，它们之间有什么区别？什么是相同或相似的地方？尽管人工智能与机器学习高度相关，但这并不相同。
人工智能是计算机科学的一个分支。目的是开发具有智能行为的机器。目前，许多大型公司正在努力开发这种机器学习技术。他们都在试图让计算机学习人类行为模式，以在许多人眼中促进下一次技术革命 - 像人类一样“思考”。
在过去的10年中，机器学习为我们带来了无人驾驶汽车，实用的语音认可，有效的在线搜索等等。
对于许多机器学习，功能提取并不是一个简单的问题。在一些复杂的问题上，在手动方法中设计有效的功能通常需要大量时间和精力。
深度学习解决方案的核心问题之一是将简单的功能自动结合到更复杂的功能中，并使用这些组合的功能来解决问题。深度学习是机器学习的分支。除了学习特征和任务之间的关联外，它还可以自动从简单特征中提取更复杂的特征。下图显示了深度学习与传统机器学习之间的差异。如图所示，深度学习算法可以学习更复杂的功能从数据中表达出来，使最后一步的重量学习更加容易有效。
▲比较机器学习和深度学习过程
请单击输入图片说明
早些时候，我们引入了机器学习，人工智能和深度学习。他们之间有什么关系？
▲人工智能，机器学习与深度学习之间的关系
请单击输入图片说明
人工智能，机器学习和深度学习是非常相关的领域。上图说明了它们之间的一般关系。人工智能是一个非常广泛的问题。机器学习是解决此类问题的重要手段。深度学习是机器学习的一个分支。在许多人工智能问题上，通过传统机器学习方法的瓶颈打破了深度学习方法，并促进了人工智能的快速发展。
04机器学习的基本任务
机器学习基于数据并获得新知识和新技能。有许多任务，分类是其基本任务之一。类别是将新数据分为适当的类别。它通常用于类别的目标特征。如果目标特性是连续的，则经常使用回归方法。返回是对新目标特征的预测，它是使用机器学习的广泛方法之一。
分类和回归首先是基于标签值或目标值建立的模型或规则，然后使用这些目标值形成的这些模型或规则来识别或预测新的数据。任何方法都是监督和学习。通过监督学习，学习，无监督的学习，无监督的学习不会指定目标值或目标值未提前知道。
点击我获得学习资源
除了两种最常见的监督和学习方法，无监督的学习之外，还有一些方法，例如半学者和学习，加强学习，我们将不会在这里发展。下图显示了这些基本任务之间的关系。
▲机器学习的基本任务之间的关系
请单击输入图片说明
05如何选择正确的算法
当我们收到数据分析或采矿的任务或需要时，如果要使用机器学习来处理，则第一个任务是根据任务或需求选择适当的算法。哪种算法更合适？分析的一般步骤是：
▲选择算法的一般步骤
请单击输入图片说明
充分了解数据及其特征有助于我们更有效地选择机器学习算法。使用上述步骤，可以在一定程度上减少算法的范围，以便我们选择更少的弯路，但是就哪种算法选择了哪种算法，通常没有最好的算法或算法可以给出最好的结果。在执行项目的过程中，此过程通常需要多次尝试，有时需要不同的算法。方法，然后继续在此基础上进行优化，您通常会产生意外的效果。
使用计算存储资源池和智能算法为应用各行业的应用提供智能服务。
在计算机科学中，人工智能（AI）有时被称为机器智能。它是由人类和动物展示的机器和自然智力形式展示的。在外行的术语中，“人工智能”一词用于描述模仿与人类思维相关的人类思维的机器，例如“学习”和“解决问题）”。
随着机器变得越来越有能力，通常从人工智能的定义中删除了被视为“智能”的任务。这种现象称为人工智能效应。
例如，光学特征识别通常被排除在人工智能之外，并已成为一项常规技术。现代的机械功能通常被归类为人工智能，包括对人类语言的成功理解。它处于战略游戏系统（例如国际象棋和GO）中的最高竞争。自动驾驶汽车，内容传输网络中的智能路由以及军事模拟。
智能计算机部门试图解释智力的本质并产生新的能源 - 智能类似类型以反映智能机器。该现场研究包括机器，语言识别，图像识别和自我语言处理专家系统。
Artifically_intelligence，英语缩写是AI。这是一门新的技术科学，研究和开发智能理论，方法，技术和应用系统，用于模拟，扩展和扩展。
说到人工智能，我们熟悉各种人工智能概念。AI概念层并不差。如果您考虑智能扬声器，智能打印机，智能销售机器等。“ AI印象”，例如：终结器，机器人，Alpha Dog，自主驾驶和其他技术都非常不同。
目前，人工智能的研究始于1956年的迪特茅斯会议。在人工智能的早期，如何定义人工智能是一个令人讨厌的问题，但这种基调总是：决定 - 像人一样制定像人一样，像人一样，像人一样，像人一样的理性理性，理性理性研究方向，例如决策，理性行动。
结论：以上是基于首席执行官注释的人工智能技术的全部内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您仍然想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并关注此网站。