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1，智能電子專業(yè)發(fā)展歷史

一在中國，興起于1995年以后二智能電子專業(yè)是培養(yǎng)德、智、體全面發(fā)展的，具有大專層次文化知識（英語過全國三級、計算機過一級）、能夠用的電子專業(yè)基礎(chǔ)理論知識、較強的分析問題和解決問題的能力、扎實的電子實驗與維修操作技能、較強的匯編語言和C語言編程能力，懂電視技術(shù)、移動通信技術(shù)，計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和多媒體技術(shù)，具備單片機開發(fā)、計算機輔助電路設(shè)計、可編程邏輯器件開發(fā)能力的中高級電子技術(shù)應(yīng)用型人才的專業(yè)。

ai(artificial intelligence，人工智能) 。“人工智能”一詞最初是在1956 年dartmouth學(xué)會上提出的。從那以后,研究者們發(fā)展了眾多理論和原理,人工智能的概念也隨之?dāng)U展。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學(xué)習(xí)，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。例如繁重的科學(xué)和工程計算本來是要人腦來承擔(dān)的, 現(xiàn)在計算機不但能完成這種計算, 而且能夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確, 因之當(dāng)代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”, 可見復(fù)雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術(shù)的進步而變化的, 人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進展, 一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機, 人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機科學(xué)以外, 人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。

智能電子專業(yè)發(fā)展歷史

2，ai

A I就是Adobe Illustrator的縮寫，Illustrator（譯為：“插畫師”）是美國Adobe公司出的一款矢量處理軟件?，F(xiàn)在最新版本為13.0，又稱CS 3版，有官方中文版本的。這款軟件的作用通常用于： 1.卡通造型的設(shè)計； 2.商業(yè)插畫的繪制； 3.設(shè)計VI。人工智能(Artificial Intelligence) ，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。 “人工智能”一詞最初是在1956 年Dartmouth學(xué)會上提出的。從那以后,研究者們發(fā)展了眾多理論和原理,人工智能的概念也隨之?dāng)U展。人工智能是一門極富挑戰(zhàn) 性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學(xué)習(xí)，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。例如繁重的科學(xué)和工程計算本來是要人腦來承擔(dān)的，現(xiàn)在計算機不但能完成這種計算, 而且能夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確，因之當(dāng)代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”, 可見復(fù)雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術(shù)的進步而變化的, 人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進展，一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機, 人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機科學(xué)以外, 人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學(xué)習(xí)和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設(shè)計等方面。 AI是通過觀察或?qū)嶒灚@得的健康人群某種營養(yǎng)素的攝入量。另外籃球巨星AI是艾佛森的綽號之一，其全名叫阿倫.艾弗森，即Allen Iverson，綽號AI就是由他的名和姓的第一個字母得來的，由于簡明，也是對于他用的比較多的綽號之一。艾佛森的其他綽號還有1.答案(The Answer)(名字的英文縮寫組成);2.三趾樹獺(bubba chuck)。

3，關(guān)于人工智能的問題

1。人工智能（Artificial Intelligence）, 計算機科學(xué)與心理學(xué)相結(jié)合而產(chǎn)生的研究用計算機實現(xiàn)人的智能行為和功能的一門學(xué)科。人工智能的智能范疇一般包括人的智能行為，如圖像和聲音識別、學(xué)習(xí)、計劃、決策、解決問題、自然語言理解等；也可指人的內(nèi)部認(rèn)知反映功能和過程，如知覺、記憶、思維等。人工智能研究編制模擬上述行為功能的計算機程序。2?，F(xiàn)在，人工智能專家們面臨的最大挑戰(zhàn)之一是如何構(gòu)造一個系統(tǒng)，可以模仿由上百億個[[神經(jīng)元]]組成的人腦的行為, 去思考宇宙中最復(fù)雜的問題?；蛟S衡量機器智能程度的最好的標(biāo)準(zhǔn)是英國計算機科學(xué)家[[阿倫·圖靈]]的試驗。他認(rèn)為，如果一臺計算機能騙過人，使人相信它是人而不是機器，那么它就應(yīng)當(dāng)被稱作有智能。3。被稱為第六代計算機的生物計算機，其主要原材料是借助生物工程技術(shù)（特別是蛋白質(zhì)工程）生產(chǎn)的蛋白質(zhì)分子，以它作為生物集成電路——生物芯片。在生物芯片中，信息以波的形式傳遞。當(dāng)波沿著蛋白質(zhì)分子鏈傳播時，會引起蛋白質(zhì)分子鏈中單鍵、雙鍵結(jié)構(gòu)順序的改變。因此，當(dāng)一列波傳播到分子鏈的某一部位時，它們就像硅集成電路中的載流子（電流的載體叫做載流子）那樣傳遞信息。由于蛋白質(zhì)分子比硅芯片上的電子元件要小得多，彼此相距很近很近，因此，生物元件可小到幾十億分之一米，元件的密集度可達每平方厘米10——100萬億個，甚至1 000萬億個門電路。生物芯片具有天然的立體化結(jié)構(gòu)，它的密集度比平面型的硅集成電路高3——5個數(shù)量級。這就意味著，生物計算機每完成一項運算，所需的時間僅為目前硅集成電路計算機的萬分之一。與普通計算機不同的是，由于生物芯片的原材料是蛋白質(zhì)分子，所以，生物計算機既有自我修復(fù)的功能，又可直接與生物活體結(jié)合。同時，生物芯片具有發(fā)熱少、功耗低、電路間無信號干擾等優(yōu)點。4，5。不知道最后，建議您去詢問專業(yè)人士，或者查詢相關(guān)書籍。

ai簡介ai(artificial intelligence，人工智能) ?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956 年dartmouth學(xué)會上提出的。從那以后,研究者們發(fā)展了眾多理論和原理,人工智能的概念也隨之?dāng)U展。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學(xué)習(xí)，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。例如繁重的科學(xué)和工程計算本來是要人腦來承擔(dān)的, 現(xiàn)在計算機不但能完成這種計算, 而且能夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確, 因之當(dāng)代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”, 可見復(fù)雜工作的定義是隨著時代的發(fā)展和技術(shù)的進步而變化的, 人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進展, 一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機, 人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計算機科學(xué)以外, 人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學(xué)習(xí)和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設(shè)計等方面。知識表示是人工智能的基本問題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關(guān)。常用的知識表示方法有：邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、語義網(wǎng)絡(luò)表示法和框架表示法等。常識，自然為人們所關(guān)注，已提出多種方法，如非單調(diào)推理、定性推理就是從不同角度來表達常識和處理常識的。問題求解中的自動推理是知識的使用過程，由于有多種知識表示方法，相應(yīng)地有多種推理方法。推理過程一般可分為演繹推理和非演繹推理。謂詞邏輯是演繹推理的基礎(chǔ)。結(jié)構(gòu)化表示下的繼承性能推理是非演繹性的。由于知識處理的需要，近幾年來提出了多種非演澤的推理方法，如連接機制推理、類比推理、基于示例的推理、反繹推理和受限推理等。搜索是人工智能的一種問題求解方法，搜索策略決定著問題求解的一個推理步驟中知識被使用的優(yōu)先關(guān)系?？煞譃闊o信息導(dǎo)引的盲目搜索和利用經(jīng)驗知識導(dǎo)引的啟發(fā)式搜索。啟發(fā)式知識常由啟發(fā)式函數(shù)來表示，啟發(fā)式知識利用得越充分，求解問題的搜索空間就越小。典型的啟發(fā)式搜索方法有a*、ao*算法等。近幾年搜索方法研究開始注意那些具有百萬節(jié)點的超大規(guī)模的搜索問題。機器學(xué)習(xí)是人工智能的另一重要課題。機器學(xué)習(xí)是指在一定的知識表示意義下獲取新知識的過程，按照學(xué)習(xí)機制的不同，主要有歸納學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)、連接機制學(xué)習(xí)和遺傳學(xué)習(xí)等。知識處理系統(tǒng)主要由知識庫和推理機組成。知識庫存儲系統(tǒng)所需要的知識，當(dāng)知識量較大而又有多種表示方法時，知識的合理組織與管理是重要的。推理機在問題求解時，規(guī)定使用知識的基本方法和策略，推理過程中為記錄結(jié)果或通信需設(shè)數(shù)據(jù)庫或采用黑板機制。如果在知識庫中存儲的是某一領(lǐng)域(如醫(yī)療診斷)的專家知識，則這樣的知識系統(tǒng)稱為專家系統(tǒng)。為適應(yīng)復(fù)雜問題的求解需要，單一的專家系統(tǒng)向多主體的分布式人工智能系統(tǒng)發(fā)展，這時知識共享、主體間的協(xié)作、矛盾的出現(xiàn)和處理將是研究的關(guān)鍵問題。 `

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