人工智能入门指南：了解人工智能的基础知识
标题：人工智能入门指南：了解人工智能的基础知识
随着人工智能的不断发展，它已经逐渐融入到我们生活的各个方面。那么，什么是人工智能呢？人工智能是一种模拟人类智能思维和行为的技术，通过机器学习、深度学习等技术，让计算机具有分析数据、理解语言、做出决策等能力。
下面我们来介绍一些人工智能领域的基础知识：
机器学习机器学习是人工智能领域中最常用的技术之一，它可以让计算机自主地从数据中学习和改进。例如，当我们使用谷歌搜索时，搜索引擎会根据我们的搜索历史和其他因素来推荐相关的搜索结果。
深度学习深度学习是机器学习的一种形式，它使用大量的神经网络层来进行学习和预测，这种方法在图像和语音识别等任务中表现出色。例如，当你在朋友圈上传照片时，微信会通过深度学习技术自动识别照片中的人物，并建议你将照片分享给他们。
自然语言处理(NLP)自然语言处理是一种让计算机理解和处理自然语言的技术。例如，当我们使用智能语音助手时，它可以通过语音识别技术将我们的话语转化为文本，并根据我们的意图来执行相应的操作。
语音识别语音识别是一种将语音转换为文本或指令的技术，该技术在智能家居、语音搜索等领域得到了广泛应用。例如，当我们使用智能音箱时，它可以通过语音识别技术来获取信息并执行相关的命令。
图像识别图像识别是一种让计算机识别图片内容的技术。例如，当我们上传一张照片到社交媒体时，平台会通过图像识别技术自动识别照片中的物体和场景，并为照片打上相应的标签。
那么，人工智能领域还有哪些有趣的例子呢？接下来，让我们看看一些实际应用案例：
自动驾驶技术自动驾驶技术是一种让汽车不依靠人类驾驶员进行操作的技术。它使用深度学习、计算机视觉等技术来识别道路状况、交通标志和其他车辆的位置，并做出相应的反应。例如，特斯拉公司已经将自动驾驶技术引入了旗下的部分车型中。
智能客服智能客服是一种利用人工智能技术为用户提供客户服务的方式。它可以通过自然语言处理技术理解用户的提问并给出相应的回答。例如，当我们遇到问题需要咨询客服时，很多公司已经采用了智能客服代替传统的人工客服。
人脸识别技术人脸识别技术是一种让计算机识别人脸的技术。它可以在安防监控、手机解锁等场景下应用。例如，当我们使用苹果手机时，可以通过面部识别技术来解锁手机，而无需输入密码。
机器人机器人是一种可以执行特定任务的自动化设备。它们已经在制造业、医疗保健和其他领域得到了广泛应用。例如，机器人可以在工厂中完成重复性的任务，从而提高生产效率。
推荐系统推荐系统是一种让计算机根据用户历史和偏好来推荐相关产品或服务的技术。例如，当我们使用电商平台时，推荐系统会根据我们的购买记录和浏览历史来推荐相似的商品。
总之，人工智能已经逐渐融入到我们的日常生活中，并为我们带来了很多便利和创新。随着技术的不断进步和发展，它的应用范围也将越来越广泛。如果你对人工智能领域感兴趣，那么学习基础知识是一个不错的开始。
小白懵懂人工智能 （1）：浅谈人脸识别这点事
现在混在职场，如果不懂一点人工智能的知识都不敢说你跟上了时代。况且你还是一名产品经理，技能之一就是八面玲珑又要有求知的欲望，不断地学习和吸收新的知识。谁能通俗的做个专业知识科普？又站在PM新人的角度思考和聊聊呢？
此文的目的？读后能得到什么？
此文献给不是AI产品经理但是想了解一些人工智能知识的同学，想学专业方法论的请绕行。让你在茶余饭后闲谈时，参加大咖的AI交流沙龙时，面试Ai公司准备资料时，更熟悉和从容。我希望用小白最能懂的话解释一些我们不懂的知识，因为我和你都是AI领域的修行者。文章分为6个部分：
人工智能浅谈人脸识别是什么人脸识别的产品实现路径国内外比较出名的公司人脸识别核心技术人脸识别的应用分类和案例一、人工智能浅谈人工智能今年被提的次数太多了，互联网的几个大风口有金融，AI，医疗，教育。
AI进入了很多的领域并让大家熟识，从自动驾驶汽车，到智能客服机器人，再到智能家居。你似乎可以让任何商品（例如医疗健康药柜，智能音箱，无人车等），通过人工智能的技术使其更加智能和有趣。
目前各类文章经常提到人工智能的三个分类，有技术角度的，也有产品角度的。
在我理解，人工智能这类产品是技术驱动的产品，在百度，腾讯这样的公司都有AI部门，很多PM每天都要面对大量的技术文档和一些偏技术术语的资料，和传统的pm的知识结构差异很大。所以目前很多AI的产品经理的职责和工作内容还都很模糊和不确定。每个想干和已经在干的AI公司都在各种摸索中。
每1个分类，我都整理了一句话，我觉得是比较易懂和有价值的金句。
技术角度的三个分类在很多学术文章里面和进入到AI工作领域后，总会大量提到这些汉字和单词。初学期慢慢来懂这些词和事，我们先混个眼熟。大家记住技术储备和技术人才在AI领域的地位。
认知AI（cognitiveAI）：认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。机器学习AI（MachineLearningAI）：机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果。深度学习（DeepLearning）：深度学习是许多现代语音和图像识别方法的基础，并且与以往提供的非学习方法相比，随着时间的推移具有更高的准确度。产品角度的三个分类人工智能的产品路径也可分为三步或三类：
识别判断决策创造生成图像识别，语音识别，人脸识别都属于识别部分。人脸比对，活体判断属于判断决策阶段，最高阶的是生成和创造阶段，比如图像语音合成，古诗词自动作文。
在目前的发展阶段，降峰pm觉得判断和决策类的产品更有产品和商业价值。不但是识别还有结果判断输出，可以提高很多事情的效率。
人工智能的产品分为图像，语音，自然语言，文字，用户画像等等很多方向。
一个AI平台的架构图你会发现里面的模块很多。子业务线也很多。
今天我先整理一个子集，图像领域的人脸识别方向。后续还有续集。
二、人脸识别是什么在《速度与激情7》中就出现一个名为“天眼”的智能系统，可随时调用遍布城市的摄像机进行追踪，通过面部特征迅速准确定位，发动全城围捕。而《谍影重重》《国家公敌》等众多电影中，都出现过用人脸识别技术进行快速身份鉴别等桥段。炫酷高科技经常能把观众迷得不要不要的。
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，已有30多年的研发历史。但这种方式在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别和热成像人脸识别，但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。另外，基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术迅速崛起，它可以克服光线变化的影响，在精度、稳定性、速度方面的表现不俗。
如今，人脸识别在日常生活中的应用场景已非常宽泛。很多在安防和犯罪追捕方面有很多的案例。
例如：日本政府将人脸识别投入到2020年东京夏季奥运会的安全安保系统。
一句话总结：人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物验证技术。
三、人脸识别的产品实现路径1、人脸检测，找到脸人脸检测与分析技术，是人脸识别的第一步。是指对于任意一副给定的图像，采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人。
2、人脸对齐，找到五官位置主要的目的就是在人脸区域进行特征点的定位，在人脸表情有变化，头部有姿势变化时仍能够精确定位人脸的主要位置，例如：嘴巴，鼻子，眼睛等位置。
3、人脸校准和相似度度量，做判断和决策主要是1:1和1:N的识别问题，确认两张人脸是不是一个人和海量图片库识别相似脸等问题。
简单说人脸识别的基础就是先从一张图中识别出人脸位置，逐步把人脸上的特征点定位到，然后再做人脸校验和人脸识别等事。
下图这个案例就是一个人脸识别的效果：
检测图中的人脸，并为人脸标记出边框。检测出人脸后，可对人脸进行分析，获得眼、口、鼻轮廓等72个关键点定位准确识别多种人脸属性，如性别，年龄，表情等信息。
后面再给大家举一些案例展开。
四、国内外比较出名的公司1、国内知名公司目前国内的公司发展的很快，大家感兴趣可以搜索如下一些网站获取更多信息和免费体验的资格。
每个公司的介绍就不一一写了。人工智能这林子太大了，想把鸟都抓齐不现实。不分排名前后，欢迎补充。
（1）腾讯优图
（2）百度AI天智平台
天智是基于世界领先的百度大脑打造的人工智能平台，提供了语音技术、文字识别、人脸识别、深度学习和自然语言NLP等一系列人工智能产品及解决方案，帮助各行各业的客户打造智能化业务系统。
（3）旷视科技FACE++
美图秀秀这款神器，一直搭载了旷视科技的人脸识别技术：人脸关键点监测、大规模人脸监测等。
（4）汉王人脸识别
（5）云从科技cloudwalk
（6）商汤科技SenseTime
（7）DeepGlint-格灵深瞳
（8）Linkface
（9）飞搜(FaceAll)科技
（10）科大讯飞
2、国外知名公司除了国内这几家人脸识别公司之外，国外也有很多优秀的公司，比如：
美国Identix公司美国Bioscrypt公司德国CognitecSystems公司西班牙HertaSecunty公司日本NEC公司日本Softwise公司五、人脸识别核心技术核心技术有6类，在某个角度看，也是识别的路径步骤。
大家了解一下这些名词：
人脸检测跟踪五官关键点检测人脸像素解析表情，肤色，种族，性别等元素识别活体检测和识别验证负责大量级的人脸检测及检索大家还记得第三章的示意图片么？里面就包含了前4个部分的结论。
降峰老师重点谈下活体检测。目前金融行业都在用活体检测来进行风控识别能力的建设。我们在借款，付款时，会遇到让你拍摄正面照图片，再眨眨眼睛摇摇头这些动作，就是在进行活体检测，证明你就是你，你是活的而不是图片。防止欺诈。这个有机会单独给大家将金融风控时单独谈。有很多检验的元素点和比对内容。
六、人脸识别的应用分类和案例目前应用的场景比较多。我们简单列举几类：
人证比对人脸验证人脸识别查找人脸美化一些场景如果再设想一些场景，会有如下一些场景，很多都已经实现了：
上班打卡刷脸考勤，不用带工卡，智能门禁入驻酒店景区，识别身份，给予VIp待遇。案例：乌镇闸机启动汽车，无钥匙进入刷脸支付，不用带卡带手机，直接扣款支付。案例：百度钱包多图对比寻找唯一个体，比如100张王珞丹和100张白百合放在一起，找不同。更多补充中。
如今2017年，人脸识别的识别率已经很高了。这个技术怎么商业化、怎么玩将会被进一步挖掘。暗流涌动的割据战现在正在拉开，安防、社交、金融的市场份额将鹿死谁手？我认为场景很丰富，玩法很多。
作者：降峰，十年产品人。百度金融资深产品经理，原海南航空产品总监，目前从事互联网金融方向产品设计和产品架构工作。
本文由@降峰原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。
人工智能应用算法大全及其原理解析与应用领域
人工智能（AI）是一种计算机科学技术，可以通过模拟人类思维和行为，使机器能够执行像人类一样的任务。在AI技术中，算法是非常重要的组成部分。在这里，我们列出一些重要的AI算法，以及它们的原理和应用领域。
1.机器学习算法机器学习算法是AI中最为重要的算法之一。它是一种通过数据自我学习的技术。机器学习算法可以根据先前的经验来预测结果。机器学习算法的应用范围广泛，例如图像识别、语音识别、自然语言处理、医学诊断等领域。
2.深度学习算法深度学习算法是一种机器学习算法，它使用深层神经网络来模拟人类神经系统。深度学习算法可以用于图像和语音识别、语言翻译和自然语言处理。
3.支持向量机算法支持向量机算法是一种监督学习算法，可以用于二分类和多分类任务。它使用线性分类器来分离不同的类别，并使用支持向量来确定决策边界。支持向量机算法在图像分类、文本分类、生物信息学等领域具有广泛的应用。
4.决策树算法决策树算法是一种基于树型结构的分类和回归算法。它将数据划分为多个子集，并使用树节点来表示每个子集的条件。决策树算法在医学诊断、金融风险评估等领域广泛应用。
5.聚类算法聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据分成不同的群组或簇。聚类算法根据数据的相似性来划分簇。聚类算法在市场细分、社交网络分析、生物信息学、地图分类等领域有广泛的应用。
6.遗传算法遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。遗传算法可以优化复杂问题的解决方案。遗传算法在工程设计、项目管理、生产规划等领域具有广泛的应用。
7.神经进化算法神经进化算法是一种结合了神经网络和遗传算法的算法。它使用遗传算法来优化神经网络的架构和参数。神经进化算法可以用于模式识别、数据挖掘、任务规划等领域。
在人工智能应用程序中，算法是实现人工智能的关键。上述算法都具有广泛的应用领域，并且具有自己的优缺点。选择正确的算法对于实现高效的人工智能应用程序至关重要。
深入浅出人脸识别原理
编辑推荐:本文主要介绍了人脸识别流程，如何提取面部训练数据进行识别以及人脸检测和人脸识别，它们应用场景有哪些，希望对您的学习又所帮助。本文来自于csdn，由火龙果软件Alice编辑、推荐。前不久IphoneX发布，革命性的取消了TouchID（指纹识别），而添加了更酷的FaceID(人脸识别)模块，FaceID不简单的运用在解锁上，还可以在支付，表情等场景中应用，给开发者带来更酷更丰富的应用，IphoneX在多个硬件传感器的加持下，可以采集3万个点来感知用户的面部特征。
我们知道人脸识别在这几年应用相当广泛，人脸考勤，人脸社交，人脸支付，哪里都有这黑科技的影响，特别这几年机器学习流行，使得人脸识别在应用和准确率更是达到了一个较高的水准。
下面将带着大家揭秘下这项黑科技的原理。
1、人脸识别流程
人脸识别是由一系列的几个相关问题组成的：
首先找到一张图片中的所有人脸。
对于每一张脸来说，无论光线明暗或面朝别处，它依旧能够识别出是同一个人的脸。
能够在每一张脸上找出可用于他人区分的独特之处，比如眼睛多大，脸有多长等等。
最后将这张脸的特点与已知所有人脸进行比较，以确定这个人是谁。
第一步：找出所有的面孔
很显然在我们在人脸识别的流程中得首先找到图片中的人脸。我们在使用手机或相机拍照时都会有人像模式，它能轻松的检测出人脸的位置，帮助相机快速对焦。
我们得感谢保罗・比奥拉（PaulViola）和迈克尔・琼斯（MichaelJones）在2000年发明了一种能够快速在廉价相机上运行的人脸检测方法，人脸检测在相机上的应用才成为主流。然而现在我们有更可靠的解决方案HOG（HistogramofOrientedGradients）方向梯度直方图，一种能够检测物体轮廓的算法。
首先我们把图片灰度化，因为颜色信息对于人脸检测而言没什么用。
我们分析每个像素以及其周围的像素，根据明暗度画一个箭头，箭头的指向代表了像素逐渐变暗的方向，如果我们重复操作每一个像素，最终像素会被箭头取代。这些箭头被称为梯度(gradients)，它们能显示出图像从明亮到黑暗流动的过程。
分析每个像素对我们来说有点不划算，因为它太过细节化了，我们可能会迷失在像素的海洋里，我们应该从更高的角度观察明暗的流动。
为此我们将图像分割成16x16像素的小方块。在每个小方块中，计算出每个主方向有多少个剃度（有多少指向上，指向右上，指向右等）。然后用指向性最强的那个方向箭头来代替原来那个小方块。
最终结果，我们把原始图像转换成一个非常简单的HOG表达形式，它可以很轻松的捕获面部的基本结构。
为了在HOG图像中找到脸部，我们需要做的是，与已知的一些HOG图案中，看起来最相似的部分。这些HOG图案都是重其他面部训练数据中提取出来的。
第二步：脸部的不同姿势
我们已经找出了图片中的人脸，那么如何鉴别面朝不同方向的人脸呢？
对于电脑来说朝向不同的人脸是不同的东西，为此我们得适当的调整扭曲图片中的人脸，使得眼睛和嘴总是与被检测者重叠。
为了达到目的我们将使用一种面部特征点估计（facelandmarkestimation）的算法。其实还有很多算法都可以做到，但我们这次使用的是由瓦希德・卡奇米（VahidKazemi）和约瑟菲娜・沙利文（JosephineSullivan）在2014年发明的方法。
这一算法的基本思路是找到68个人脸上普遍存在的点（称为特征点，landmark）。
下巴轮廓17个点[0-16]
左眉毛5个点[17-21]
右眉毛5个点[22-26]
鼻梁4个点[27-30]
鼻尖5个点[31-35]
左眼6个点[36-41]
右眼6个点[42-47]
外嘴唇12个点[48-59]
内嘴唇8个点[60-67]
有了这68个点，我们就可以轻松的知道眼睛和嘴巴在哪儿了，后续我们将图片进行旋转，缩放和错切，使得眼睛和嘴巴尽可能的靠近中心。
现在人脸基本上对齐了，这使得下一步更加准确。
第三步：给脸部编码
我们还有个核心的问题没有解决，那就是如何区分不同的人脸。
最简单的方法就是把我们第二步中发现的未知人脸与我们已知的人脸作对比。当我们发现未知的面孔与一个以前标注过的面孔看起来相似的时候，就可以认定他们是同一个人。
我们人类能通过眼睛大小，头发颜色等等信息轻松的分辨不同的两张人脸，可是电脑怎么分辨呢？没错，我们得量化它们，测量出他们的不同，那要怎么做呢？
实际上，对于人脸这些信息很容易分辨，可是对于计算机，这些值没什么价值。实际上最准确的方法是让计算机自己找出他要收集的测量值。深度学习比人类更懂得哪些面部测量值比较重要。
所以，解决方案是训练一个深度卷积神经网络，训练让它为脸部生成128个测量值。
每次训练要观察三个不同的脸部图像：
加载一张已知的人的面部训练图像
加载同一个人的另一张照片
加载另外一个人的照片
然后，算法查看它自己为这三个图片生成的测量值。再然后，稍微调整神经网络，以确保第一张和第二张生成的测量值接近，而第二张和第三张生成的测量值略有不同。
我们要不断的调整样本，重复以上步骤百万次，这确实是个巨大的挑战，但是一旦训练完成，它能攻轻松的找出人脸。
庆幸的是OpenFace上面的大神已经做完了这些，并且他们发布了几个训练过可以直接使用的网络，我们可以不用部署复杂的机器学习，开箱即用，感谢开源精神。
这128个测量值是什么鬼？
其实我们不用关心，这对我们也不重要。我们关心的是，当看到同一个人的两张不同照片时，我们的网络需要能得到几乎相同的数值。
第四步：从编码中找出人的名字
最后一步实际上是最简单的一步，我们需要做的是找到数据库中与我们的测试图像的测量值最接近的那个人。
如何做呢，我们利用一些现成的数学公式，计算两个128D数值的欧氏距离。
这样我们得到一个欧式距离值，系统将给它一个认为是同一个人欧氏距离的阀值，即超过这个阀值我们就认定他们是同(失)一(散)个(兄)人(弟)。
人脸识别就这样达成啦，来来我们再回顾下流程：
使用HOG找出图片中所有人脸的位置。
计算出人脸的68个特征点并适当的调整人脸位置，对齐人脸。
把上一步得到的面部图像放入神经网络，得到128个特征测量值，并保存它们。
与我们以前保存过的测量值一并计算欧氏距离，得到欧氏距离值，比较数值大小，即可得到是否同一个人。
2、人脸识别应用场景
人脸识别分两大步骤，人脸检测和人脸识别，它们应用场景也各不相同。
人脸检测目的是找出人脸，得到人脸的位置，我们可以在美颜，换肤，抠图，换脸的一些场景中使用到它。我们可以通过系统API调用相机完成对预览针的实时渲染，那些看上去的黑科技我们也可以玩啦。
而人脸识别则可以在会员，支付等场景中使用，带给用户更酷的使用场景，快来试试吧