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人工智能（AI）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。人工智能包括广泛的科学。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，人工智能的目的是使计算机像人一样思考。
1955年，江顿与人一起制定了逻辑理论家计划。这是一个使用树结构的程序。当程序运行时，它将在树中搜索，并找到可能回答最接近树的分支的最接近树的分支。探索以获取正确的答案。
可以说该计划在人工智能史上具有重要的地位。它对学术和社会产生了巨大影响，因此我们使用的许多想法仍然来自1950年代的程序。
1956年，人工智能领域的另一位著名科学家麦基恩（McChien）召集了一次会议，讨论人工智能的未来发展方向。从然后正式建立了人工智能的名称，这次会议并没有取得巨大的成功。人工智能的历史。
但是，在这次会议上与人工智能创始人进行交流的机会在未来为人工智能发展铺平道路方面发挥了作用。随着，人工智能的重点已开始成为一个可以解决的系统本身问题，要求系统具有自我学习能力。
1957年，Kannon和其他人制定了另一个名为“通用推荐求解器”（GPS）的计划。它扩大了维纳的饲料理论，可以解决一些共同的问题。
当其他科学家努力开发系统时，右边的科学家做出了重大贡献。他创建了桌面处理语言LISP，直到许多人工智能程序仍在使用这种语言，并且它几乎已成为人工智能的代名词。直到今天，LISP仍在开发中。
扩展信息：
1.信息技术简介
信息技术（缩写IT）是一般术语，主要用于管理和处理管理和处理信息中使用的各种技术。它主要应用计算机科学和通信技术来设计，开发，安装，安装和实施信息系统和应用程序软件。
它通常也称为信息和通信技术（ICT）。它主要包括传感技术，计算机和智能技术，通信技术和控制技术。
2.社会功能
全世界信息技术的广泛使用不仅会对经济结构和经济效率产生深远影响，而且还代表了先进生产力，这对社会文化和精神文明产生了深远的影响。
信息技术在传统教育方法上引起了深刻的变化。计算机模拟技术的多样性，多媒体技术，虚拟现实技术和长期教育技术以及信息载体使学习者能够克服时间和空间障碍，并积极安排他们的学习时间和速度。
尤其是在互联网的远程教育的帮助下，它将开放一个全球知识传播渠道，以实现来自不同地区的学习者和教学人员之间的相互对话，这不仅可以极大地提高教育效率，而且还提供了学习者。距离丰富的学习环境的内容松散。远程教育的发展将引发传统教育领域的革命，并促进人类知识的总体改善。
互联网已成为科学研究和技术开发的必不可少的工具。互联网拥有600多个大型图书馆，400多个文献图书馆和100万个信息来源。它成为一个宝藏之家，科学研究人员可以随时进入并获得最新的技术动态，从而大大节省了审查文献的时间和成本。
信息网络为各种意识形态和文化的传播提供了更方便的渠道。大量信息已通过网络渗透到社会的各个角落，成为当今文化交流的重要手段。
参考资料：
Baidu Baike-信息技术
1.核心三个元素 - 计算功率，算法，数据（三个基石）：
算法，计算能力和数据用作人工智能（AI）的核心三个要素，它们相互影响并互相支持，在不同行业中形成不同的工业形式。随着算法的创新，计算的增强权力以及数据资源的积累，传统的基础设施将利用Dongfeng智能升级，并有望促进经济发展所有要素的智能创新。
（1）计算能力：
在AI技术中，计算能力是算法和数据的基础架构，支持算法和数据，这会影响AI的开发。计算能力的大小代表数据处理能力的强度。
（2）算法：
该算法是AI背后的“推动器”。
AI算法是数据驱动算法，它是AI的幂。
（3）数据：
在AI技术中，数据等同于AI算法的“ feed”。
机器学习中的监督和学习和半普遍学习必须使用标签数据进行培训，这导致了大量数据标记公司。它们将被转换为不可避免的主要数据中的机器认可的信息。仅在大量培训之后，尽可能多的各种场景可以获得一个好的模型。
2.技术基础：
（1）文艺复兴时期的人工神经网络。
人工神经网络是模仿神经元的功能计算，可以接受外部信息输入的刺激，并根据不同刺激的重量影响转换输出的重量，或更改内部功能的重量结构以适应不同环境的不同环境。数学模型。
（2）具有大量数据的机器学习。
科学家发现，要使机器智慧，没有必要真正赋予其争论的能力。它可以阅读很多阅读，存储材料并具有区分能力的能力，这足以帮助人类工作。
（3）人工智能的重要应用：自然语言处理。
对自然语言治疗的研究是“了解”人类的语言，这是人工智能领域的重要分支之一。
自然语言处理可以简要理解并分为两种类型：进入和计算机：
一个是从人到计算机的计算机，将人类语言转换为可以处理的处理类型。
第二个是从计算机中返回人们 - 计算机计算的结果的过渡到人类可以理解的语言。
，数学基础。数学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重要因素。该模块涵盖了人工智能的基本知识，包括线性代数，概率理论，优化理论，优化理论方法等
2.机器学习。机器学习的作用是从数据中学习算法，然后解决实际问题。它是人工智能的核心内容之一。本模块涵盖了机器学习的主要方法，包括线性回归，决策树，支持向量机，集群等。
3.人工神经网络。作为机器学习的一个分支，神经网络将认知科学引入机器学习，以模拟生物神经系统与现实世界的相互作用，并取得良好的结果。该模块涵盖了神经的基本概念网络，包括多层神经网络，反馈和反向通信以及自组织的神经网络。
4.深度学习。简而言之，深度学习是一个包含多个中间层的神经网络。数据爆炸和计算能力推动了深度学习的兴起。该模块涵盖了深度学习的概念和实施，包括深度反馈网络，深度学习中的正则化和自我编码器。
5.神经网络实例。在深度学习框架下，一些神经网络已在各种应用方案中使用并取得了良好的结果。该模块涵盖了几种类型的神经网络，包括在 - 深度信念网络，卷积神经网络和循环神经网络中网络。
6.深度学习之外的人工智能。深度学习既具有优势和局限性，又有其他方向的人工智能研究是有益的补充剂。该模块涵盖了与深度学习无关的典型学习方法，包括概率图形模型，集群智能，，迁移学习，知识地图等
7.应用程序场景。除了替换重复的劳动而不是人类外，人工智能还提供了许多实际问题的有意义的尝试。本模块涵盖了人工智能技术在几种实际任务中的应用，包括计算机视觉，语音处理，对话，对话，对话系统，等
结论：以上是首席CTO注释的所有内容，每个人都撰写了有关掌握人工智能的技能的内容。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。有关掌握人工智能需要哪些技能的更多信息，请不要忘记在此网站上找到它。