人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。是计算机科学的一个分支。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具。
人工智能实际应用：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。人工智能目前也分为：强人工智能(BOTTOM-UPAI)和弱人工智能(TOP-DOWNAI)，有兴趣大家可以自行查看下区别。
机器学习(MachineLearning,ML)，是人工智能的核心，属于人工智能的一个分支。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。所以机器学习的核心就是数据，算法（模型），算力（计算机运算能力）。机器学习应用领域十分广泛，例如：数据挖掘、数据分类、计算机视觉、自然语言处理(NLP)、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用等。
机器学习就是设计一个算法模型来处理数据，输出我们想要的结果，我们可以针对算法模型进行不断的调优，形成更准确的数据处理能力。但这种学习不会让机器产生意识。
选择数据：将你的数据分成三组：训练数据、验证数据和测试数据。
验证模型：使用你的验证数据接入你的模型。
测试模型：使用你的测试数据检查被验证的模型的表现。
使用模型：使用完全训练好的模型在新数据上做预测。
调优模型：使用更多数据、不同的特征或调整过的参数来提升算法的性能表现。
1、机械学习(Rotelearning)
2、示教学习(Learningfrominstruction或Learningbybeingtold)
3、演绎学习(Learningbydeduction)
4、类比学习(Learningbyanalogy)
5、基于解释的学习(Explanation-basedlearning,EBL)
6、归纳学习(Learningfrominduction)
1、代数表达式参数
2、决策树
3、形式文法
4、产生式规则
5、形式逻辑表达式
6、图和网络
7、框架和模式（schema）
8、计算机程序和其它的过程编码
9、神经网络
10、多种表示形式的组合
1、经验性归纳学习(empiricalinductivelearning)
2、分析学习（analyticlearning）
3、类比学习
4、遗传算法（geneticalgorithm）
5、联接学习
6、增强学习（reinforcementlearning）
1、监督学习(supervisedlearning)
2、非监督学习(unsupervisedlearning)
注：细分的话还有半监督学习和强化学习。当然，后面的深度学习也有监督学习、半监督学习和非监督学习的区分。
监督学习（SupervisedLearning）是指利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。也就是我们输入的数据是有标签的样本数据（有一个明确的标识或结果、分类）。例如我们输入了50000套房子的数据，这些数据都具有房价这个属性标签。
监督学习就是人们常说的分类，通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最佳的）。再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的。就像我输入了一个人的信息，他是有性别属性的。我们输入我们的模型后，我们就明确的知道了输出的结果，也可以验证模型的对错。
举个例子，我们从小并不知道什么是手机、电视、鸟、猪，那么这些东西就是输入数据，而家长会根据他的经验指点告诉我们哪些是手机、电视、鸟、猪。这就是通过模型判断分类。当我们掌握了这些数据分类模型，我们就可以对这些数据进行自己的判断和分类了。
在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。
监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见监督式学习算法有决策树（ID3，C4.5算法等），朴素贝叶斯分类器，最小二乘法，逻辑回归（LogisticRegression），支持向量机（SVM），K最近邻算法（KNN，K-NearestNeighbor），线性回归（LR，LinearRegreesion），人工神经网络（ANN，ArtificialNeuralNetwork），集成学习以及反向传递神经网络（BackPropagationNeuralNetwork）等等。
非监督学习（UnsupervisedLearing）是另一种研究的比较多的学习方法，它与监督学习的不同之处，在于我们事先没有任何训练样本，而需要直接对数据进行建模。是否有监督（Supervised），就看输入数据是否有标签（Label）。输入数据有标签（即数据有标识分类），则为有监督学习，没标签则为无监督学习（非监督学习）。在很多实际应用中，并没有大量的标识数据进行使用，并且标识数据需要大量的人工工作量，非常困难。我们就需要非监督学习根据数据的相似度，特征及相关联系进行模糊判断分类。
半监督学习（Semi-supervisedLearning）是有标签数据的标签不是确定的，类似于：肯定不是某某某，很可能是某某某。是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习使用大量的未标记数据，以及同时使用标记数据，来进行模式识别工作。当使用半监督学习时，将会要求尽量少的人员来从事工作，同时，又能够带来比较高的准确性。
单独使用有标记样本,我们能够生成有监督分类算法
单独使用无标记样本,我们能够生成无监督聚类算法
两者都使用,我们希望在1中加入无标记样本,增强有监督分类的效果;同样的,我们希望在2中加入有标记样本,增强无监督聚类的效果
一般而言,半监督学习侧重于在有监督的分类算法中加入无标记样本来实现半监督分类，也就是在1中加入无标记样本，增强分类效果。
应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。如自训练算法(self-training)、多视角算法(Multi-View)、生成模型（EnerativeModels）、图论推理算法（GraphInference）或者拉普拉斯支持向量机（LaplacianSVM）等。
简介在程序员编程的过程中，产生Bug是一件稀松平常的事情，以前在编码的过程中提前找出Bug，需要通过单元测试、CodeReview等各种方式。当今，人工智能技术的发展给软件开发和测试带来了许多机会。利用人工智能技术，可以开发出自动化的 bug 检测工具，从而提高软件质量和可靠性。除了Bug 检测，人工智能甚至还能根据需求说明，自动编写代码，这都是目前基于大语言模型的编程工具能做到的事情。但是在使用
最近大半年以来，开始逐渐养成了阅读、听讲座以及做研究的时候做笔记的习惯，就想着在学习的过程中给自己以及以后的自己留下点东西。这篇文章是在博客园的第一篇随笔，说说关于最近几年非常非常火的人工智能吧。之前，我一直比较好奇，人工智能这个概念的提出好像很久了，但为什么在最近几年里才逐渐被大众所熟知呢。于是我去我去读了一些关于机器学习起源以及发展的文章，这也就导致我在研究生学习开始选择研究方向的时候偏向于这
AIGC的模型发展AIGC的模型通过学习已有数据的特征，利用随机数生成、概率预测等方式来生成新的内容。AIGC的模型发展可以说是一个漫长且不断进化的过程。 关于AIGC是根据已有数据进行猜测这一点，数学家陶哲轩曾表示：人工智能是一项了不起的技术，会加速科学和数学，但它不是一种“魔法”，有时有点被夸大了。人工智能基本上是一台猜测机器，是一个可以让你输入信息的软件，实现方式在数学上是相当普通
在当今快速发展的数字时代，人工智能已经成为各行各业的重要组件。而“人工智能三层架构”作为实现智能系统的基础架构，分为数据层、算法层和应用层。这种架构不仅给我们提供了理解和设计智能系统的框架，还为实现各类智能应用奠定了基础。理解这一架构的内在逻辑和技术细节对构建高效的智能系统至关重要。## 1. 背景描述人工智能的普及与发展离不开良好的架构设计。以下是人工智能三层架构的基本流程图，展示了数据
## 人工智能三层基本架构解析人工智能（AI）已经在我们的生活中扮演了越来越重要的角色，从语音识别到图像处理，再到推荐系统，AI技术正在逐步渗透各个领域。理解人工智能的基本架构有助于我们更好地利用和发展这一技术。本文将通过人工智能的三层基本架构——感知层、推理层和应用层来进行阐释，并提供一些代码示例以帮助理解。### 一、感知层感知层是人工智能架构的第一层，主要负责采集和感知数据。这一
1.知识图谱和人工智能人工智能可分层次：感知层次 感知层次的主要代表：视觉嗅觉听觉等。认知层次 而认知层次的代表则是知识图谱的需求。 任何知识存储在人类的大脑中作为经验知识，再次碰到类似的东西，人就会马上从记忆中想起该物体的特征，对号入座
冷静审视人工智能技术的本质 吴妙芸人工智能的发展离不开基础支持层和技术层，基础支持层包括大数据、计算力和算法；技术层包括计算机视觉、语音识别和自然语言处理。在过去的2016年人工智能风风火火了一把，到目前为止，还在大力向前发展，研究机构、企业、投资机构和政府都对人工智能投入了很多关注，并陆续出台了一些政策。人工智能的技术本质是什么，本文会详细分析。总览人工智能技术图谱基础支撑层的算法创新发生在20
目录一、人工智能学习思维导图二、算法小结三、机器学习知识脉络四、人工智能论文合集五、相关主页网址六、应用领域一、人工智能学习思维导图Tips:神经网络和深度学习是什么关系？1、从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。 传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。而深度学习中最著名的卷
前言，AI知识图谱人工智能分为强人工智能和弱人工智能。强人工智能是通过计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器，它有着我们所有的感知（甚至比人更多），我们所有的理性，可以像我们一样思考，也就是电影里面的机器人。弱人工智能 (ANI) 是指擅长于单个方面的人工智能。垃圾邮件的自动识别，iPhone的助手siri，Pinterest上的图像分类，Facebook的人脸识别都属于弱人工智能，
一、应用层面。人工智能主要分三层，最底层是基础架构，例如芯片、云计算、TensorFlow之类的框架，中层是通用的人工智能技术，例如图像识别，语音识别，NLP技术，最上层是行业应用。贝业斯做的事情是利用中层的通用技术加以改良，最后拿产生的技术成果服务中医健康行业。具体来说，利用贝业斯积累的中医行业数据，对数据进行训练，最后得到的模型再服务中医行业的B端客户，一方面从B端收取费用，另一方面从B端获取
1 知识图谱和人工智能说起知识图谱，可能很多人不太了解，但要说到人工智能，大家就耳熟能详了。人工智能是指机器要像人一样可以思考，具有智慧。现在这个阶段，人工智能研究的人越来越多，在很多行业也实现了部分的人工智能，让机器代替了人进行简单重复性的工作。 在这里我们可以把人工智呢分为两个层次，一个是感知层次，也就是听觉、视觉、嗅觉、味觉等等，目前人工智能在听觉和视觉方面做的比较好，语音识别，图像识别，研
2021年的12大人工智能工具和框架 2021年吗?这是2021年优秀AI工具和框架的汇编。 Grand View Research所做的一项研究，“到2025年，人工智能市场规模将达到3,909亿美元。” 人工智能已在各个行业中普及，并在很大程度上简化了我们的生活。 除了这些应用程序之外，它还产生了许多工具框架。 AI使我们的个人生活和职业生活变得一样。 2021年将会发生什
何为人工智能？数据科学？深度学习？高级算法？数据挖掘？神经网络？数学问题？数据分析……其实这些问题都太专业化了。我们能不能用一张简图勾勒出人工智能的范畴？答案是肯定的。首先我们可以将目光聚焦于下图的中间——人工智能，我们将它的能力延伸通过横纵两个轴进行辐射。向上：代表人的脑力，对应的行业术语叫做神经网络（机器学习跟恰当）向下：代表人的体力，对应的行业术语叫做“机器人”向左：可以代替人，对应的行业术
2016年，人工智能成为产业界和学术界的大热词。年初，李世石与Alpha Go的人机围棋大战吸睛无数，人工智能的话题始料未及地席卷了世界每处。此外，今年也恰逢人工智能学科诞生一甲子，Alpha Go再一次打败人类，受到全世界的瞩目，历经波折的人工智能发展终于掀起全球热潮，各国政府纷纷提出人工智能发展研究相关计划，苹果、谷歌等国际IT产业也相继推出一系列人工智能应用，希望在新一轮人工智能技术竞争中取
环境背景当下大环境的背景之下，大到企业集团小到公司门店都离不开销售与客服这俩种业务类型；传统的销售与客服又分为线上和线下俩种模式，线下销售与客户都以销售人的身份面对线下客户去成交客户，而线上销售是以电话销售、客服、文字对话三种服务为主，我们主要来对比一下线上销售中电话机器人与人工坐席的优劣势。 人工坐席的优势与劣势成熟的人工坐席优势在于与客户随机应变的能力及对客户观点的响应速度可以灵活把
《当产品经理遇到人工智能》 第一章、洞察力：从产品经理角度认识人工智能全球人工智能（AI）产业链结构人工智能产业链结构分为基础层（计算基础设施）、技术层（软件算法及平台）与应用层（行业应用及产品）。（1）基础层：整个产业的基础，主要是研发硬件及软件，如芯片、传感器、数据资源、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑。（2）技术层：产业的核心，主要是研究
1、什么是人工智能？人工智能（Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能（比如，计算的能力）的理论、方法、技术以及应用系统的一门新的技术科学。它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理、和专家系统等。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模
深度学习技术是人工智能(AI)的一个重要实现方法，在语音识别、图像识别、自然语言处理和搜索广告预估等领域的应用都取得了惊人的进展。缘其如此，谷歌、微软、阿里、腾讯、百度等全球著名的高科技公司争相投入资源，占领深度学习的技术制高点。各大公司以深度学习为主要研究方向的研究院所纷纷成立，大量技术人员涉足深度学习领域，大量以深度学习为核心技术的创业公司涌现。可以想象在不久的未来，以深度学习为代表的人工
随着社会的发展，宠物早已成为许多家庭的重要成员，宠物医院数量不断增加。随着宠物主人对宠物健康的关注度不断提高，他们对宠物医院的要求也越来越高，尤其是希望实时了解宠物在医院治疗和托管的实时过程。 此外，宠物医院也需要通过视频监控管理相关人员的操作流程，来避免纠纷的发生。因此，宠物医院的视频监控系统不仅 ...
本文深入解析C# WinForm开发中的程序、进程、线程概念及其协作关系。重点阐述了主程序、窗体、UI和后台线程的分工：主线程转换为UI线程处理用户交互，后台线程执行耗时任务。提供了四种线程协作方案：基础跨线程调用、async/await异步编程、进度报告和取消操作。强调UI线程轻量化、后台线程负重化的原则，通过合理线程分工和通信机制，确保应用流畅性。文末附项目GitHub/Gitee源码地址，为开发者提供高性能WinForm应用的实现参考。
精析NDK UI API（节点增删和属性设置）〇、前言一、UI 节点的增删1、挂载节点2、OH_ArkUI_NodeContent_AddNode3、移除节点二、节点属性的设置1、ArkUI_NodeAttributeType2、ArkUI_AttributeItem〇、前言在上一篇，重点是案例的完 ...