人工智能的定义人工智能的基本概念是什么
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自从人类发明了计算机或机器人，它们执行各种任务的能力都有了相对的增长，人类已经可以开发出计算机系统的很多功能，涉及各种工作领域，人工智能的定义，简单来说，就是要通过智能的机器，达到人与机器和谐共处的一个社会。逐渐延伸了人类改造自然和治理社会的能力。
人工智能的定义是什么？
人工智能（ArtificialIntelligence），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的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，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做出反应的智能机器。
人工智能的定义
人工智能的基本概念（AI）
根据人工智能之父约翰麦卡锡的说法，它是“制造智能机器的科学与工程，特别是智能计算机程序”。
人工智能是一种使计算机，计算机控制的机器人或软件智能地思考的方式，其方式与智能人类的思维方式类似。人工智能是通过研究人类大脑如何思考以及人类在尝试解决问题时如何学习，决定和工作，然后将本研究的结果用作开发智能软件和系统的基础来实现的。
在充分利用计算机系统的力量的同时，人类的好奇心使他想知道“机器能像人类一样思考和行为吗？”
因此，人工智能的发展始于在我们发现并在人类中高度重视的机器中创造类似的智能。
人工智能的定义
学习人工智能的必要性
我们知道AI追求创造像人类一样聪明的机器。我们研究AI的原因有很多。
AI可以通过数据学习
在我们的日常生活中，我们处理的是大量的数据，人类的大脑无法跟踪这么多的数据。这就是我们需要自动化的原因。为了实现自动化，我们需要研究AI，因为它可以从数据中学习，并且可以准确无误地完成重复性任务。
AI可以自学
系统应该自学，因为数据本身不断变化，并且必须不断更新从这些数据中获得的知识。我们可以使用AI来实现这一目的，因为启用AI的系统可以自学。
AI可以实时响应
借助神经网络的人工智能可以更深入地分析数据。由于这种能力，AI可以根据实时情况思考和响应情况。
AI实现准确性
在深度神经网络的帮助下，AI可以实现极高的准确性。AI帮助医学领域从患者的MRI中诊断癌症等疾病。
AI可以组织数据以最大限度地利用它
数据是使用自学习算法的系统的知识产权。我们需要AI以一种始终提供最佳结果的方式索引和组织数据。
了解情报
使用AI，可以构建智能系统。我们需要了解智力的概念，以便我们的大脑可以构建像自己这样的另一个智能系统。
人工智能的定义其实是一个非常广泛的领域。这些领域虽然目前不是非常集中，但是它们正在交叉发展中，很多的未知的领域处在研究之中，并且逐渐走向统一。人工智能的最终目标是希望变成一门真正的科学，形成一个完整的科学体系。
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人工智能的三层基本架构
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智能技术将渗入人们生活的方方面面，像水、电、气等基础资源一样与人们的生活息息相关。
在智能家居、自动驾驶、机器人、无人机等领域大显身手，并逐步完成从云端到终端的转化。
《深度学习入门与实践》包含六方面的内容，结合理论与实践全面阐释了深度学习的原理及应用、具有详尽的原理分析、程序验证。
此书第一部分介绍了深度学习和机器学习的基本知识，阐述了人工智能、机器学习和深度学习之间的关系。
通俗的讲解深度学习的常用概念及概念之间的关系，如回归、分类、聚类；监督学习、非监督学习、强化学习；感知机、神经网络等。随后介绍了深度学习的发展历程及前辈学者们对深度学习领域所做出的贡献。
最后列出了深度学习及相关领域的著名国际会议、期刊、赛事和学术团队，以方便读者获取学习资料和进行学术研究。
图1.1常用概念文氏图
此书第二部分介绍了深度学习的原理，回归的概念。以生物学家Galton所研究的父子身高问题为例介绍了线性回归的基本原理，讲述了线性回归的两种求解方法：梯度下降法和正规方程法，并用R、MATLAB和Python三种工具求解了父子身高问题。随后以学生考试问题为例介绍了逻辑回归的基本原理，给出了逻辑回归问题求解的过程，并用R、MATLAB和Python三种工具解决了学生考试问题。
图2.8非凸函数J(θ0,θ1)梯度下降
此书第三部介绍了神经网络的工作流程。阐述了神经网络的基本单元Rosenblatt感知机的工作原理和训练方法，并以一个二维空间中线性可分的点集为例验证了感知机的训练方法。
随后简要介绍了人工神经网络的由来、网络架构和训练方法。最后用Pybrain实现了一个三层神经网络，借助实例初步展现了人工神经网络的神奇功能。
图3.9MNIST手写数字识别神经网络结构
此书第四部分介绍了Caffe所基于的基本架构，卷积神经网络CNN的由来和基本工作原理。阐述了Caffe架构中Blob、Layer、Net和Solver等几个基本类的作用，并以一个车型识别的简单实例初步验证了Caffe的功能。最后介绍了目标检测的基本原理和几个当前最流行的算法：FasterR-CNN、YOLO和SSD等，并用开源的Caffe实例验证了FasterR-CNN和SSD算法的性能。图片分类和目标检测是深度学习在图像识别领域的两个重要应用，事实证明，Caffe对这两个应用有着较好的支持。
图4.25网络结构
图4.36YOLO算法原理
此书第五部分介绍了TensorFlow的由来和基本工作原理。阐述了TensorFlow架构中图、张量、运算和会话等基本概念，以一个简单的计算应用让读者初步认识TensorFlow。随后用TensorFlow重写了父子身高问题的线性回归实例。
图5.8MNIST数字识别TensorBoard输出图像展开
此书第六部分阐述了强化学习的基本原理，以一个简单的九宫棋为例讲述了强化学习的基本算法：Q学习算法。
随后介绍了AlphaGo的基本架构，其赖以常胜不败的监督学习策略网络、强化学习策略网络和估值网络等组件的工作原理。最后介绍了深度学习的一个有趣应用：画风迁移，以飨读者。以上所有内容均节选自书籍“《深度学习入门与实践》龙飞王永兴著清华出版社”。
图6.3弈棋决策树状搜索过程
文：龙飞王永兴
版权归原作者所有
图源：网络
编辑：张雪珠