人工智能研究主要有哪三大学派，其特点是什么
人工智能研究主要有哪三大学派，其特点是什么？（1）符号主义：又称为功能模拟学派，主要观点认为智能活动的基础是物理符号系统，思维过程是符号模式的处理过程。其特点：（a）立足于逻辑运算和符号操作，适合模拟人的逻辑思维过程，解决需要逻辑推理的复杂问题。（b）知识可用显示的符号表示，在已知基本规则的情况下，无需输入大量的细节知识。（c）便于模块化，当个别事实发生变化时，易于修改。（d）能与传统的符号数据库进行连接。（e）可对推理结论进行解释，便于对各种可能性进行选择。（2）连接主义：又称为结构模拟学派，是基于神经网络及网络间的连接机制和学习算法的人工智能学派。主要观点认为大脑是一切智能活动的基础，因而从大脑神经元及其连接机制出发进行研究，渴望揭示人类智能的奥秘，从而真正实现人类智能在机器上的模拟，其特点：（a）通过神经元之间的并行协作实现信息处理，处理过程具有并行性，动态性，全局性。（b）可以实现联想的功能，便于对噪声的信息进行处理。（c）可以通过对于神经元之间连接强度的调整实现学习和分类等。（d）适合模拟人类的形象思维过程。（e）求解问题时，可以较快的得到一个近似解。（3）行为主义：又称模拟学派、进化主义或控制论学派，认为智能行为的基础是“感知行为”的反应机制。基于智能控制系统的理论、方法和技术，研究拟人的智能控制行为。其特点：（a）知识和形式表达和模型化方法是人工智能的重要障碍之一。（b）智能取决于感知和行动，应直接利用机器对机器环境作用后，以环境对作用的响应为原型。（c）智能行为只能体现在世界中，通过与周围环境交互而表现出来。（d）人工智能可以像人类智能一样逐步进化，分阶段发展和增强。
交互设计的本质是什么交互设计哪些意义
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交互设计的本质是什么？交互设计哪些意义？首先我们先来了解下什么是交互设计？交互设计是指设计人和产品或服务互动的一种机制，以用户体验为基础进行的人机交互设计是要考虑用户的背景、使用经验以及在操作过程中的感受，从而设计符合最终用户的产品，使得最终用户在使用产品时愉悦、符合自己的逻辑、有效完成并且是高效使用产品。
从用户角度来说，交互设计是一种如何让产品易用，有效而让人愉悦的技术，它致力于了解目标用户和他们的期望，了解用户在同产品交互时彼此的行为，了解“人”本身的心理和行为特点，同时，还包括了解各种有效的交互方式，并对它们进行增强和扩充。交互设计还涉及到多个学科，以及和多领域多背景人员的沟通。
那么交互设计的目的是什么呢？
为了产品有效易用，为了让客户对产品产生依赖，为了让客户使用产品愉悦。当客户想要设计或者改进一个交互式系统，使用户与其交互的过程更加有效、易用，ETU可以为其提供交互设计服务，比如：
某个交互系统，用户通过它来进行日常的工作，通过执行一系列的步骤来完成某项任务。交互设计可以系统变得简单易用，用户使用其工作的效率大大提高。
某购物系统，流量很大，但是在生成订单的过程中，用户却大量流失。交互设计帮助该系统找到用户流失，不能完成购买的原因，进行改进，让用户获得良好的购买体验。
某电子产品，技术先进，但其人机界面的设计可能由研发技术人员来完成，用户觉得产品的使用方法比较费解。交互设计可以帮助其存在的可用性问题，帮助改进，让用户很容易学会使用它。
人工智能基础部分1
1.1人工智能 人工智能（ArtificialIntelligence）就是让机器具有人类的一样的智慧，有人类的视觉、听觉、阅读、写作等能力。人类大脑是经过了上亿年的进化才形成的复杂结构，但我们至今仍然没有完全了解其工作机理。虽然随着神经科学、认知心理学等学科的发展，人们对大脑的结构有了初步的了解，但对大脑的智能究竟是怎么产生的还是未知。我们并不理解大脑的运作原理，以及如何产生意识、情感、记忆等功能．因此，通过“复制”人脑来实现人工智能在目前阶段还不切实际。 阿兰·图灵（AlanTuring） 在1950年发表了一篇有着重要影响力的论文《ComputingMachineryandIntelligence》，阐述一种“智能机器”的可能性．由于“智能”一词比较难以定义，他提出一个著名测试，后人称之为图灵测试。图灵测试：“一个人在不接触对方的情况下，通过一种特殊的方式和对方进行一系列的问答．如果在相当长时间内，他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么就可以认为这个计算机是智能的”．图灵测试是促使人工智能从哲学探讨到科学研究的一个重要因素，引导了人工智能的很多研究方向．
我们要使得计算机能通过图灵测试，计算机就必须具备理解语言、学习、记忆、推理、决策等能力．这样，人工智能就延伸出了很多不同的子学科，例如机器感知（计算机视觉、语音信息处理）、学习（模式识别、机器学习、强化学习）、语言（自然语言处理）、记忆（知识表示）、决策（规划、数据挖掘）等．所有这些研究领域都可以看成是人工智能的研究范畴。
目前，人工智能的主要领域大体上可以分为以下几个方面：1.感知：模拟人的感知能力，对外部刺激信息（视觉和语音等）进行感知和加工．主要研究领域包括语音信息处理和计算机视觉等．2.学习：模拟人的学习能力，主要研究如何从样例或从与环境的交互中进行学习．主要研究领域包括监督学习、无监督学习和强化学习等．3.认知：模拟人的认知能力，主要研究领域包括知识表示、自然语言理解、推理、规划、决策等．1.2机器学习机器学习是指从有限的观测数据中学习（或“猜测”）出具有一般性的规律，并利用这些规律对未知数据进行预测的方法．机器学习是人工智能的一个重要分支，并逐渐成为推动人工智能发展的关键因素．传统的机器学习主要关注如何学习一个预测模型．一般需要首先将数据表示为一组特征，特征的表示形式可以是连续的数值、离散的符号或其他形式．然后将这些特征输入到预测模型，并输出预测结果．这类机器学习可以看作浅层学习．浅层学习的一个重要特点是不涉及特征学习，其特征主要靠人工经验或特征转换方法来抽取． 在实际任务中使用机器学习模型一般会包含以下几个 1.数据预处理：对原始形式的数据进行初步的数据清理（例如去掉一些冗余的数据特征等）和加工（对相关数值进行缩放和归一化等），并构建成可用于训练机器学习模型的数据集． 2.特征提取：从数据的原始特征中提取一些对特定机器学习任务有用的价值高的特征．比如在图像分类中提取边缘特征、尺度不变特征、变换特征，在文本分类任务中去除停用词等． 3.特征转换：对特征进行进一步的加工，比如降维和升维．降维包括特征抽取和特征选择两种途径．常用的特征转换方法有主成分分析、线性判别分析等．1.3深度学习 为了让机器学到更好的特性，需要构建具有一定“深度”的模型，并通过学习算法来让模型自动学习出好的特征表示（从底层特征，到中层特征，再到高层特征），从而最终提升预测模型的准确率．所谓“深度”是指原始数据进行非线性特征转换的次数．如果把一个表示学习系统看作一个有向图结构，深度也可以看作从输入节点到输出节点所经过的最长路径的长度．这样我们就需要一种学习方法可以从数据中学习一个“深度模型”，这就是深度学习．深度学习是机器学习的一个子问题，其主要目的是从数据中自动学习到有效的特征表示．学习深度学习需要掌握以下内容：
1、学习深度学习，首先要掌握线性代数、概率论和数理统计等基础知识，这样才能理解深度学习算法的原理；
2、学习深度学习，要掌握神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、深度强化学习等深度学习模型；
3、学习深度学习，要掌握深度学习框架，如TensorFlow、Pytorch等；
4、学习深度学习，要掌握数据预处理、模型训练和评估等技术。
全部作品：
一、人工智能基础部分
1.人工智能基础部分1-人工智能的初步认识
2.人工智能基础部分2-一元一次函数感知器
3.人工智能基础部分3-方差损失函数的概念
4.人工智能基础部分4-梯度下降和反向传播
5.人工智能基础部分5-激活函数的概念
6.人工智能基础部分6-神经网络初步认识
7.人工智能基础部分7-高维空间的神经网络认识
8.人工智能基础部分8-深度学习框架keras入门案例
9.人工智能基础部分9-深度学习深入了解
10.人工智能基础部分10-卷积神经网络初步认识
11.人工智能基础部分11-图像识别实战
12.人工智能基础部分12-循环神经网络初步认识
13.人工智能基础部分13-LSTM网络：自然语言处理实践