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方法/步骤
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AI(Artificial Intelligence)就是人工智能,它是研究人的智能的,并且进行模拟和延伸的新兴科学技术。
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AI技术的研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。AI的目的就是希望让计算机能像人类一样进行学习和思考。
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AI技术涉及到的学科非常广泛,包含输血、信息论、不定性轮、神经生理学、认知科学、心理学、甚至还有哲学
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说到AI技术就不得不提下深度学习(Deep Learning)。所有AI的研究都离不开深度学习。深度学习是一种机器学习的方法,是一种试图使用复杂结构的神经网络对数据进行高级抽象的算法。
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神经网络是一套模拟人脑构造和涉及的算法,能够通过感知系统对外界的输入信息进行标记和聚类。
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神经网络模拟人类的神经结构,有一级级、众多的神经节点。深度学习就是通过神经网络进行学习,每一个神经网络的节点在前一层节点的学习基础上再进行学习随着学习的一步步深入,越深的节点学习到经验就越多。
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上图简单说明了,深度学习通过神经网络如何识别一张图片是否是一条狗。理论上只要计算机计算能力足够强、深度学习的算法足够科学高效、样本数据梳理足够多,就可以不断增加神经网络的层数和节点数。通过海量样本的深度学习,AI就能接近甚至远远超越人类的学习能力。
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AI的知识博大精深,这里只是简单给大家普及下AI的基础知识。希望这篇经验能帮到您,谢谢
注意事项
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