简介：本文的首席执行官注释将向您介绍人工智能学校的哪些相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
如下：
智能模拟
模拟机器视觉，听力，触摸，感觉和思维的模拟：指纹识别，面部识别，视网膜识别，虹膜识别，棕榈线识别，专家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，游戏，信息感，信息感和综合症处理处理，
纪律
人工智能是自然科学，社会科学和技术科学的三路内部。
纪律
哲学与认知科学，数学，神经病学，心理学，计算机科学，信息理论，控制理论，不规则理论，仿生主义，社会结构和科学发展概念。
类别
神经网络，复杂系统和遗传算法的最关键问题是机器自我创造思维能力的形状和改进。
应用程序字段
机器翻译，智能控制，专家系统，机器人技术，语言和图像理解，基因编程机器人工厂，自动编程，航空航天应用，庞大的信息处理，存储和管理，复杂或复杂或大规模的执行和执行，未执行按照生命形式，大型或大型的任务等等。
值得一提的是，机器翻译是人工智能和第一个应用程序字段的重要分支。但是，就现有的机器翻译成就而言，翻译系统的质量仍然远非最终目标；机器翻译的质量是机器翻译系统成功或失败的关键。中国数学家和语言学家周长海报公司在论文“机器翻译五十年”中指出：提高机器翻译的质量，要解决的第一件事是语言本身的问题，而不是编程问题；机器翻译系统不得提高机器翻译的质量；此外，当人类尚未了解大脑如何模糊和合乎逻辑的判断时，机器翻译不可能达到“信仰，触及和优雅”的程度。
这是在人工智能发展过程中形成的三个大学派系。
人工智能研究学院有以下内容：
1.象征主义学校
象征主义学校，也称为逻辑，心理学学校或计算机学校，基于两个点：物理符号系统和有限的理性原则。
象征主义人工智能研究在自动推理，定理认证，机器游戏，自然语言处理，知识工程和专家系统方面取得了显着的成果。符合声称可以从功能中模拟人脑，表达问题，知识和逻辑形式以及逻辑形式，以及使用符号扣除来实现推理，学习，搜索和其他功能。
第二，连接学校
基于神经元和神经元之间的网络连接机制的人工智能，连接学校，也称为仿生学院或生理学。，连接主义使用人工神经网络来研究人工智能。
第三，行为主义学校
行为主义学校，也称为进化论和控制理论，是基于控制理论和“感知行动”控制系统的人工智能学校。长演化，真正的智能软件也应遵循进化步骤。
您想问的是三个不是人工智能的大学派系。这是机会主义学校。
从学术的角度来看，人工智能主要分为三所大学，即象征主义学校，连通性学校和行为主义学校。机会不属于人工智能的三所大学。
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。
人工智能的主要学校是以下5：
（1）象征主义，也称为逻辑学，心理学（心理学）或计算机主义。创始人是Simon（CMU），象征主义，主要成就代表是上个世纪的专家体系。
（2）连接主义，也称为仿生学者或生理学，主要是神经网络和神经网络之间的连接机制和学习算法。创始人是MIT（MIT）。最受欢迎的发展是深度学习，深度神经网络，属于联系主义。
（3）行动主义，也称为进化论或控制论，这是控制理论行动控制系统的原理。创始人是麻省理工学院，行为主义的贡献，隐藏在机器人控制系统中。
现在，
（4）贝叶斯学校，这是基于概率统计的贝叶斯算法的最常见应用是抗SPAM功能。贝叶斯分类的操作是与使用标记和非SPAM的连接。
（5）类似物，
Wuzhen智囊团“全球人工智能发展报告”的三个主要领域：
机器视觉
自然语言
聪明的驾驶
风险扫描仪将人工智能行业分为13个类别：
1.深度学习/机器学习（通用）：这些公司主要建立依赖现有数据学习的算法。典型示例包括用于预测数据模型和行为数据分析的软件平台。
2.深度学习/机器学习（应用程序）：这些公司还使用计算机算法，但它们基于基于非常垂直的特殊情况的数据操作。典型示例用于调查财务欺诈或通过机器学习识别的最佳销售线索技术。
3.自然语言处理（通用）：此类公司构建的算法可以处理输入自然语言并将其转换为可理解的表达式。例证包括自动纹理和文本数据。
4.自然语言处理（语音识别）：公司的产品可以处理人的语音，准确地识别单词并推测含义。典型的示例是检测语音说明并将其转换为可执行数据的示例。
5.计算机视觉/图像识别（通用）：此类公司开发的技术主要是图像处理和分析，可以在图像中提取对象并在图像中识别对象。典型示例包括图像标签应用程序应用程序接口图像搜索平台和研究和开发人员。
6.计算机视觉/图像识别（应用程序）：这些公司在非常垂直的情况下使用图像处理技术。典型案例包括面部识别软件和软件，使用户可以通过拍照来搜索产品。
7.手势控制：该公司的产品允许用户通过手势与计算机进行交互或与计算机进行交流。示例包括允许人们通过身体动作和可以控制手势的计算机和电视的软件来控制游戏角色的软件。
8.虚拟私人助理：这是一种软件助手，可根据反馈和说明完成为个人完成日常任务和服务。典型示例包括在线客户服务助理和个人助理应用程序，管理个人日程安排等。
9.智能机器人：可以根据周围环境进行学习并积极积极地进行体验的机器人。典型的例子是家庭机器人，可以根据互动中的情绪做出反应，以及帮助人们找到产品的销售机器人。
10.推荐的引擎和协助过滤算法：软件可以预测用户对电影，餐厅等的偏好，并推荐个性化内容。典型示例包括音乐推荐应用程序和基于选择推销的用户的食品推荐网站。
11.情况感知的计算：软件可以自动感知周围的环境并使用背景，例如位置，方向和光线，并调整行为。典型示例包括感知环境的黑暗的应用以及亮度的应用。
12.语音翻译：识别人类语音并立即从一种语言转换为另一种语言的软件。典型示例是将视频对话或在线研讨会转换为多种语言的软件，自动并实时地转换为多种语言。
什么是聪明的？
一种能力。包括：理解，计划，解决问题，抽象思维，表达思想，语言和学习能力
三个因素智力理论
1.成分智能，是指解决依赖的思维过程和问题的过程
2.经验智能是指在两种极端情况下处理问题的能力
3.情况智能是指日常事务的处理，包括适应新的和不同的环境，选择合适的环境并有效地改变环境以满足您的需求。
艾伦·图灵（Alan Turing）
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。
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