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第1章 人工智能概述
1.1 人工智能的起源与定义
1.1.1 人工智能的起源
1.1.2 人工智能的定义
1.1.3 人工智能的分类及特征
1.2 人工智能的流派
1.2.1 符号主义
1.2.2 连接主义
1.2.3 行为主义
1.3 人工智能的技术构成
1.3.1 基础设施
1.3.2 基础技术
1.3.3 AI要素
1.3.4 AI技术
1.3.5 AI应用
1.4 人工智能的进展与发展趋势
1.4.1 知识表示
1.4.2 知识获取
1.4.3 知识应用
1.5 人工智能的应用领域
1.5.1 AI在农业方面的应用
1.5.2 AI在工业方面的应用
1.5.3 AI在商业方面的应用
1.5.4 AI在医疗方面的应用
1.5.5 AI在教育方面的应用
第2章 人工智能与大数据、云计算
2.1 大数据—AI发展的能量源
2.1.1 大数据简介
2.1.2 大数据的特征
2.1.3 大数据技术生态圈
2.2 云计算—AI发展的发动机
2.2.1 云计算简介
2.2.2 云计算的基础架构
2.2.3 云计算的特点
2.3 人工智能、大数据与云计算的关系
2.3.1 大数据与云计算的关系
2.3.2 人工智能=云计算+大数据
第3章 人工智能的技术基础
3.1 知识表示和图谱
3.1.1 知识与知识表示的概念
3.1.2 知识表示方法
3.1.3 知识图谱的概念
3.1.4 本体知识表示、万维网知识表示
3.2 知识图谱的现状及发展
3.3 自动推理
3.4 专家系统
3.4.1 专家系统的概念及特点
3.4.2 专家系统的结构及类型
3.4.3 专家系统工具与环境
3.5 群智能算法
3.5.1 群智能算法的发展历程
3.5.2 遗传算法
3.5.3 粒子群算法
3.5.4 蚁群算法
3.6 搜索技术
3.6.1 搜索的概念
3.6.2 搜索算法
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人工智能原理、技术及应用(上)
小册名称:人工智能原理、技术及应用(上)
### 第1章 人工智能概述 #### 1.1 引言 在21世纪的科技浪潮中,人工智能(Artificial Intelligence, AI)作为最具颠覆性的技术之一,正以前所未有的速度改变着我们的生活、工作和思维方式。从智能家居的温馨陪伴,到自动驾驶汽车的安全出行,再到医疗诊断的精准辅助,人工智能的触角已深入社会的每一个角落。本章旨在为读者揭开人工智能的神秘面纱,通过概述其基本概念、发展历程、核心要素以及广泛应用领域,为后续深入探讨人工智能原理、技术及应用打下坚实的基础。 #### 1.2 人工智能的定义与范畴 **定义**:人工智能是一个宽泛的概念,通常指由计算机系统所表现出的智能行为,这些行为在某种程度上与人类智能相似,包括但不限于学习、推理、自我修正、解决问题、理解复杂概念、从经验中学习以及自然语言处理等能力。值得注意的是,人工智能并非真正的“智能”,而是人类为了特定目的而设计和实现的复杂算法和模型的集合。 **范畴**:人工智能领域广泛,可分为多个子领域,包括但不限于: - **机器学习**:通过数据驱动的方式,使计算机系统能够自动从数据中学习并改进其性能,而无需进行显式编程。 - **深度学习**:作为机器学习的一个分支,利用神经网络结构,通过多层非线性变换对数据进行高层抽象,从而实现复杂的模式识别和数据表示。 - **自然语言处理**:研究如何使计算机理解和生成人类自然语言的技术,包括文本分析、信息抽取、机器翻译等。 - **计算机视觉**:赋予计算机识别、分析和理解图像及视频内容的能力,广泛应用于图像识别、目标检测、场景理解等领域。 - **专家系统**:基于某一领域专家知识构建的计算机系统,能够模拟专家决策过程,解决特定领域内的复杂问题。 #### 1.3 人工智能的发展历程 人工智能的发展历史可以追溯到20世纪中叶,其发展历程大致可分为以下几个阶段: **萌芽期(1943-1956)**:以“图灵测试”的提出和“人工智能”概念的正式诞生为标志。这一时期,人们开始探索如何通过机器模拟人类的智能行为。 **黄金期(1956-1974)**:随着“达特茅斯会议”的召开,人工智能作为一门学科正式诞生。在此期间,出现了诸如LISP编程语言、启发式搜索算法、专家系统等重要成果,但由于计算能力的限制和算法的不成熟,许多项目未能达到预期效果,导致AI领域进入寒冬期。 **知识工程期(1974-1990)**:随着专家系统的兴起,人们开始注重将领域知识编码到计算机系统中,以提高系统的智能水平。然而,知识获取和表示的困难限制了这一方法的发展。 **复兴期(1990年至今)**:随着互联网技术的飞速发展、计算能力的提升以及大数据的涌现,人工智能迎来了新的发展机遇。特别是机器学习,尤其是深度学习的兴起,极大地推动了AI技术的进步和应用领域的拓展。 #### 1.4 人工智能的核心要素 **数据**:数据是人工智能发展的基石。高质量、大规模的数据集是训练出高效、准确的人工智能模型的关键。 **算法**:算法是人工智能系统的灵魂。通过设计和优化算法,可以使计算机系统具备学习、推理、决策等能力。 **计算力**:强大的计算能力是实现复杂人工智能应用的基础。云计算、边缘计算等技术的发展为AI模型的训练和推理提供了强有力的支持。 **应用场景**:人工智能的价值在于其广泛的应用场景。从智能客服到自动驾驶,从智能制造到智慧城市,AI正在不断渗透到各行各业,推动社会进步。 #### 1.5 人工智能的伦理与法律挑战 随着人工智能技术的广泛应用,其带来的伦理和法律问题也日益凸显。这些问题包括但不限于: - **隐私保护**:如何在利用个人数据训练AI模型的同时,保护个人隐私不被侵犯? - **算法偏见**:如何确保AI系统的决策过程公平、公正,避免算法歧视? - **责任归属**:当AI系统出现错误或造成损害时,责任应如何界定和分配? - **就业影响**:AI技术的普及是否会导致大量岗位被取代,进而引发社会就业问题? 面对这些挑战,需要政府、企业、学术界以及社会各界共同努力,制定和完善相关法律法规,加强伦理审查和监督,确保人工智能技术的健康发展。 #### 1.6 展望未来 展望未来,人工智能将继续在技术创新和应用拓展上取得突破性进展。随着量子计算、脑机接口等新兴技术的融合,AI系统的智能水平将进一步提升。同时,随着人工智能技术的普及和深入应用,我们将迎来一个更加智能、便捷、高效的社会。然而,这也要求我们在享受AI技术带来便利的同时,积极应对其带来的挑战和问题,共同推动人工智能技术的可持续发展。 总之,人工智能作为21世纪的核心技术之一,正以前所未有的速度改变着世界。通过本章的概述,我们希望能够激发读者对人工智能的兴趣和热情,为后续深入学习人工智能技术及应用打下坚实的基础。
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1.1 人工智能的起源与定义
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