首頁(yè) > 資訊 > 知識(shí) > 人工智能的分類(lèi)，人工智能包括哪幾個(gè)領(lǐng)域

人工智能的分類(lèi)，人工智能包括哪幾個(gè)領(lǐng)域

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-09-06 10:50:22 編輯：智能門(mén)戶手機(jī)版

本文目錄一覽

1，人工智能包括哪幾個(gè)領(lǐng)域
2，人工智能包括哪些方面
3，常見(jiàn)的人工智能機(jī)器人類(lèi)型有哪些
4，人工智能產(chǎn)品的種類(lèi)
5，人工智都包含哪些方面應(yīng)該怎么學(xué)習(xí)
6，人工智能多類(lèi)分類(lèi)問(wèn)題

1，人工智能包括哪幾個(gè)領(lǐng)域

計(jì)算機(jī).信息論、控制論、自動(dòng)化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語(yǔ)言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門(mén)學(xué)

人工智能包括哪幾個(gè)領(lǐng)域

2，人工智能包括哪些方面

“人工智能領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、圖像識(shí)別、語(yǔ)言識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等。人工智能是一門(mén)極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人，必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)、心理學(xué)和哲學(xué)。”

人工智能包括哪些方面

3，常見(jiàn)的人工智能機(jī)器人類(lèi)型有哪些

無(wú)人駕駛，智能家居，人工智能仿生眼，微軟人工智能Torque，智能客服，不過(guò)現(xiàn)在很多都是人工智能。

我就是學(xué)這個(gè)的，機(jī)械設(shè)計(jì) 機(jī)械自動(dòng)化電氣自動(dòng)化無(wú)縫焊接尖端計(jì)算機(jī)等等。哈工大吉大浙大武漢理工

常見(jiàn)的人工智能機(jī)器人類(lèi)型有哪些

4，人工智能產(chǎn)品的種類(lèi)

有很多，比如人臉識(shí)別、圖片識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、圖片文字識(shí)別（包手寫(xiě)文檔識(shí)別）、自然語(yǔ)言處理、行為識(shí)別、交通違識(shí)別....................

svm算法，粒子群算法，免疫算法，種類(lèi)太多了，各種算法還有改進(jìn)版，比如說(shuō)遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。從某本書(shū)上介紹，各種算法性能、效力等各不同，應(yīng)依據(jù)具體問(wèn)題選擇算法。

5，人工智都包含哪些方面應(yīng)該怎么學(xué)習(xí)

從事人工智能，需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：高等數(shù)學(xué)，線性代數(shù)，概率論數(shù)理統(tǒng)計(jì)和隨機(jī)過(guò)程，離散數(shù)學(xué)，數(shù)值分析。需要算法的積累：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，遺傳算法等等算法;當(dāng)然還有各個(gè)領(lǐng)域需要的算法，比如要讓機(jī)器人自己在位置環(huán)境導(dǎo)航和建圖就需要研究SLAM;總之算法很多需要時(shí)間的積累。需要掌握至少一門(mén)編程語(yǔ)言：畢竟算法的實(shí)現(xiàn)還是要編程的;如果深入到硬件的話，一些電類(lèi)基礎(chǔ)課必不可少。

隨著互聯(lián)網(wǎng)越來(lái)越普及，電腦相關(guān)的行業(yè)人才也越來(lái)越稀缺，就業(yè)崗位逐年增多，人才供不應(yīng)求。因此從事互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的行業(yè)，是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。至于想學(xué)的專(zhuān)業(yè)，就看個(gè)人的愛(ài)好和本身的素質(zhì)來(lái)看，建設(shè)藝術(shù)設(shè)計(jì)，電子商務(wù)，新媒體UI設(shè)計(jì)，影視后期等等都是近兩年發(fā)展很快的專(zhuān)業(yè)，就業(yè)前景不錯(cuò)。

人工智能主要應(yīng)用的編程語(yǔ)言就是python，因此想要入行人工智能的可以先從daopython學(xué)起，相對(duì)于其他編程來(lái)說(shuō)，python比較簡(jiǎn)單易學(xué)。數(shù)據(jù)庫(kù)的學(xué)習(xí)也是不可忽視的，不管你是想入行人工智能還是其他編程，數(shù)據(jù)庫(kù)的學(xué)習(xí)是必不可少的。實(shí)踐，畢竟我們學(xué)習(xí)人工智能并不只是想要單純的掌握這個(gè)理論，而是為了找一份好工作，所以真實(shí)的商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)也是非常重要的。

編程，機(jī)械，工業(yè)設(shè)計(jì)

6，人工智能多類(lèi)分類(lèi)問(wèn)題

可以參照人臉識(shí)別里面的經(jīng)典算法AdaBoost，可以先針對(duì)不同的屬性訓(xùn)練幾個(gè)不同的弱分類(lèi)器，然后將它們集成為一個(gè)強(qiáng)分類(lèi)器。

ai簡(jiǎn)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(huì)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(mén)極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，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(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)等等，總的說(shuō)來(lái)，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類(lèi)智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時(shí)代、不同的人對(duì)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(jì)算本來(lái)是要人腦來(lái)承擔(dān)的, 現(xiàn)在計(jì)算機(jī)不但能完成這種計(jì)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(jì)算看作是“需要人類(lèi)智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”, 可見(jiàn)復(fù)雜工作的定義是隨著時(shí)代的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步而變化的, 人工智能這門(mén)科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時(shí)代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進(jìn)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(lái)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(jī)器就是計(jì)算機(jī), 人工智能的發(fā)展歷史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計(jì)算機(jī)科學(xué)以外, 人工智能還涉及信息論、控制論、自動(dòng)化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語(yǔ)言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門(mén)學(xué)科。人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識(shí)表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面。知識(shí)表示是人工智能的基本問(wèn)題之一，推理和搜索都與表示方法密切相關(guān)。常用的知識(shí)表示方法有：邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法和框架表示法等。常識(shí)，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(lái)表達(dá)常識(shí)和處理常識(shí)的。問(wèn)題求解中的自動(dòng)推理是知識(shí)的使用過(guò)程，由于有多種知識(shí)表示方法，相應(yīng)地有多種推理方法。推理過(guò)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(shí)處理的需要，近幾年來(lái)提出了多種非演澤的推理方法，如連接機(jī)制推理、類(lèi)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(wèn)題求解方法，搜索策略決定著問(wèn)題求解的一個(gè)推理步驟中知識(shí)被使用的優(yōu)先關(guān)系。可分為無(wú)信息導(dǎo)引的盲目搜索和利用經(jīng)驗(yàn)知識(shí)導(dǎo)引的啟發(fā)式搜索。啟發(fā)式知識(shí)常由啟發(fā)式函數(shù)來(lái)表示，啟發(fā)式知識(shí)利用得越充分，求解問(wèn)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(kāi)始注意那些具有百萬(wàn)節(jié)點(diǎn)的超大規(guī)模的搜索問(wèn)題。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的另一重要課題。機(jī)器學(xué)習(xí)是指在一定的知識(shí)表示意義下獲取新知識(shí)的過(guò)程，按照學(xué)習(xí)機(jī)制的不同，主要有歸納學(xué)習(xí)、分析學(xué)習(xí)、連接機(jī)制學(xué)習(xí)和遺傳學(xué)習(xí)等。知識(shí)處理系統(tǒng)主要由知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)組成。知識(shí)庫(kù)存儲(chǔ)系統(tǒng)所需要的知識(shí)，當(dāng)知識(shí)量較大而又有多種表示方法時(shí)，知識(shí)的合理組織與管理是重要的。推理機(jī)在問(wèn)題求解時(shí)，規(guī)定使用知識(shí)的基本方法和策略，推理過(guò)程中為記錄結(jié)果或通信需設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)或采用黑板機(jī)制。如果在知識(shí)庫(kù)中存儲(chǔ)的是某一領(lǐng)域(如醫(yī)療診斷)的專(zhuān)家知識(shí)，則這樣的知識(shí)系統(tǒng)稱(chēng)為專(zhuān)家系統(tǒng)。為適應(yīng)復(fù)雜問(wèn)題的求解需要，單一的專(zhuān)家系統(tǒng)向多主體的分布式人工智能系統(tǒng)發(fā)展，這時(shí)知識(shí)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(wèn)題。 `

多類(lèi)問(wèn)題第一種情況：每一個(gè)模式類(lèi)與其他模式類(lèi)間可用單個(gè)判別平面分開(kāi)。例如有三個(gè)類(lèi)，則會(huì)有4個(gè)拒絕區(qū)域第二種情況：每個(gè)模式類(lèi)間可分別用判別平面分開(kāi)。例如有三個(gè)類(lèi)，則會(huì)有1個(gè)拒絕區(qū)域第三種情況：每類(lèi)都有一個(gè)判別函數(shù)，幾個(gè)類(lèi)就有幾個(gè)判別函數(shù)。例如有三個(gè)類(lèi)，則會(huì)有0個(gè)拒絕區(qū)域

文章TAG：人工智能的分類(lèi)人工智能包括哪幾個(gè)領(lǐng)域