我对人工智能的理解与看法
人工智能
研究让计算机具备模拟、延伸和扩展人的智能的一门技术科学。主要是来源于大量的数据来使机器学习能比人更快的计算出结果,这可能就是我眼中的大数据.
或许大数据分析出结果,再往上一个级别的建模就叫做人工智能吧!鄙人理解尚浅,还请多多指教,自学总结笔记不易.
机器学习
是利用算法或逻辑，在大量的数据上进行运算（从数据中学习如何完成任务即学习训练的过程），产生模型，通过模型对真实事件做出决策和预测。
1.机器学习从方法上来分，机器学习算法可以分为监督学习（如分类问题）、无监督学习（如聚类问题）、半监督学习。
2.传统的算法包括k-邻近算法、决策树、贝叶斯分类、聚类、支持向量机等。
深度学习
是利用包含多个隐含层的神经网络结构的人工神经网络（深度神经网络），通过优化神经元的连接方法和激活函数等方面，来提高训练效果，产生模型后，通过模型对真实事件作出决策和预测。
机器学习与深度学习的关系
机器学习是一种实现人工智能的方法。深度学习是一种实现机器学习的技术（新算法）。
机器学习与深度学习的对比
1、应用场景：应用场景
机器学习在指纹识别、特征物体，检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。
深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。目前在智能硬件、教育、医疗等行业也在快速布局。
2、数据依赖性
机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。在这种情况下，传统的机器学习算法使用制定的规则，性能会比较好。
深度学习的精准度，需要大量的数据来训练，当数据量很少时，深度学习算法的性能并不好。
3、硬件依赖
深度学习算法需要进行大量的矩阵运算，GPU主要用来高效优化矩阵运算，所以GPU是深度学习正常工作的必须硬件。
机器学习对硬件配置要求相对，深度学习没有那么高！
4、训练算法时间
深度学习算法，因为包含有很多参数，需要大量时间进行训练，完整地训练一次可能需要消耗两周的时间或更长时间！
机器学习的训练会消耗的时间相对较少，只需要几秒钟到几小时的时间。
5、预测时间
深度学习算法的预测时间，相比机器学习，只需要很少的时间去运行。
6、解决问题的方法
机器学习算法遵循标准程序解决问题。它将问题拆分成数个部分，对其进行分别解决，而后再将结果结合起来以获得所需的答案。
深度学习则以集中方式解决问题，而不必进行问题拆分，提倡直接的端到端的解决问题。
7、可解释性
深度学习可以达到接近人的标准，但是这仍然有个问题。在数学的角度上，你可以找出来哪一个深度神经网络节点被激活了。但是我们不知道神经元应该是什么模型，我们也不知道这些神经单元层要共同做什么。所以无法解释结果是如何产生的。
机器学习算法给出了明确的规则，所以解释背后的推理是很容易的。
8、特征处理
机器学习算法的性能依赖于所提取的特征的准确度，而特征数据的处理，需要更专业的知识，且很耗时。
深度学习尝试从数据中直接获取高等级的特征，深度学习削减了对每一个问题设计特征提取器的工作。
机器学习和深度学习应用领域
1、计算机视觉用于车牌识别和面部识别等的应用。
2、信息检索用于诸如搜索引擎的应用-包括文本搜索和图像搜索。
3、市场营销针对自动电子邮件营销和目标群体识别等的应用。
4、医疗诊断诸如癌症识别和异常检测等的应用。
5、自然语言处理，如情绪分析和照片标记等的应用。
6、无人驾驶。
总结
机器学习算法在指纹识别、人脸检测等领域的应用基本达到了商业化的要求或者特定场景的商业化水平，但每前进一步都异常艰难，直到深度学习算法的出现，人工智能才开始大爆发，继续拓展人工智能的领域，如：无人驾驶、预防性医疗保健等！深度学习很早就出现过，但由于当时训练数据量不足、计算能力落后，因此最终的效果不尽如人意。深度学习模型需要大量的训练数据，才能展现出神奇的效果！
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经营好自己的现在，等待未来向我飞奔而来。谈谈你对人工智能发展前景的一些看法
谈谈你对人工智能发展前景的一些看法? 1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列相关问题，并首次提出了“人工智能”这个术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。 从1956年正式提出人工智能学科算起，50多年来，取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。假如希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到当前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。 当计算机出现后，人类开始真正有了一个能够模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。如今人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，如今计算机似乎已经变得十分聪明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（DEEP BLUE）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（KASPAROV）。大家或许不会注意到，谈谈你对人工智能的理解 对人工智能的看法
谈谈你对人工智能的理解人工智能的优缺点10点对人工智能的感悟500字谈谈你对人工智能的理解对人工智能的看法2021-10-1109:48:110评论浏览量：1025次对人工智能的看法
1、在人工智能迅猛发展的今天，如何看待人工智能——助手，还是威胁？今天，人工智能已经对社会产生了深刻且广泛的影响，反之，学者、大众与媒体的观点与态度对人工智能的发展也将发挥重要作用。
2、在交通运输、家务劳动、医疗保健、娱乐产业、雇佣工作环境、公共安全、低能耗社区和教育这八大社会领域，人工智能已经开始逐步改变日常生活。
2016年，Deepmind公司设计的人工智能程序AlphaGo在围棋领域挑战顶级职业选手获胜，并被披露该公司计划使用人工智能算法在五年内学习处理英国国家医疗服务体系的数据。
3、2017年，索菲亚被授予沙特公民身份，成为世界上首个获得公民身份的机器人……人工智能领域中的里程碑事件，清晰预示人工智能时代的来临，在证明技术进步的发展潮流不可阻挡的同时，也对现代社会发展和公民生活造成了广泛影响。
4、人工智能的应用将导致新的失业和再就业大潮。
尽管这种情况尚未全面发生，但人们对此的焦虑情绪已经产生。
根据盖洛普2013—2016年度工作和教育调查，当前美国有34%的80年后出生一代感到因技术资源缺乏可能失去工作的焦虑。
5、人工智能通过改变交流技术和媒介，通过社交网络、新型数据交互方式，在很大程度上改变了现代社会的人际交流方式。
在北极星和ASM联合撰写的调查报告中，有接近甚至超过半数的受访民众表示，尽管每天都在使用社交网络媒体和手机应用，但并未意识到这些科技产品中人工智能在暗中发挥作用。
6、人工智能在潜移默化地改变人们的社交习惯和沟通方式，已经成为新媒体时代不可逆转的潮流。
不仅如此，人工智能在诸多领域取得比肩人类的成就，对人类文明的自我反思也起到了推动作用。
7、在人工智能时代，回答机器人伦理、法律问题，思考人类和机器人的界限问题，已经是一项急迫的文明使命。
今年12月1日电气与电子工程师协会发布新版人工智能与伦理白皮书，意味着人工智能技术、法律、伦理领域的深度研究和合作，将成为未来一段时期人类文明思考的重要方向。