人工智能的工作原理
人工智能的工作原理是：计算机会通过传感器(或人工输入的方式)来收集关于某个情景的事实。计算机将此信息与已存储的信息进行比较，以确定它的含义。计算机会根据收集来的信息计算各种可能的动作，然后预测哪种动作的效果最好。计算机只能解决程序允许解决的问题，不具备一般意义上的分析能力。
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，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是研究、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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，但没有一个统一的定义。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。
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，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。[1]2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。[2]2021年9月25日，为促进人工智能健康发展，《新一代人工智能伦理规范》发布。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
人工智能的工作原理：
计算机会通过传感器(或人工输入的方式)来收集关于某个情景的事实。计算机将此信息与已存储的信息进行比较，以确定它的含义。计算机会根据收集来的信息计算各种可能的动作，然后预测哪种动作的效果最好。计算机只能解决程序允许解决的问题，不具备一般意义上的分析能力。
人工智能是一种利用计算机程序模拟人类智能的技术，旨在让计算机系统具有像人类一样的思维能力，从而使计算机系统能够执行需要人类智能才能完成的任务。
人工智能的工作原理主要包括以下几个方面：
数据处理：人工智能需要大量的数据来学习和推断，这些数据来自于人类输入的信息或者从互联网等其他数据来源获取的数据。
机器学习：机器学习是人工智能的核心技术，它使计算机系统能够自主学习和改进算法模型，不断提高智能水平。
模式识别：人工智能需要能够识别和理解人类语言、图像、视频、音频等多种形式的信息，这就需要它具备高度的模式识别能力。
自然语言处理：自然语言处理是人工智能的一个重要分支，旨在让计算机系统能够像人类一样理解和使用自然语言，从而实现自然语言的翻译、分析、生成等功能。
决策制定：人工智能可以通过学习和推理来做出决策，这些决策可能基于数据分析、逻辑推理、经验等多种因素。
人工智能是指，人工与智能工具有机结合并通过训练过的知识与技能帮助我们解决一些重复或危险的工作。
机器认知
人工智能的进化是有一定逻辑关系的，先从认知开始，通过逻辑训练学习与深度学习，并进化成神经网络自我训练学习的过程，这个过程很漫长，从PC诞生开始到现在的移动互联网，用了半个世纪，都在建模算法，基于通信技术的发展，我们进入第四代通讯与半导体进入GPU时代，这一现象才得以高速发展，我们知道百度在2019年发布了无人驾驶1.0版本;
智能感知
机器识别，人工智能通过训练学习过的知识与动作通过各类传感器进来辩别，通俗的讲，也就是给机器装上各类器官组织：视觉传感器，语音识别传感器、温度传感器等;人工智能再通过传感器采集的大数据通过算法到GPU形成指令。
判断决策
人工智能从认知到感知这个过程已经初步实现，例如人脸识别，体温监测、空气监测、车辆监测等，进而进行下一步;
最后再执行。
认知一感知一决策一执行，这是人工智能的工作原理。
更准确的说，人工智能离不开语音识别、机器视觉及高分辩传感器，这是人工智能的技术基础。
1、机器学习使分析模型的建立自动化。它使用来自神经网络、统计学、运筹学和物理学的方法来发现数据中隐藏的洞见，而不需要明确地编程去哪里寻找或得出什么结论。
2、神经网络是一种机器学习，它由相互连接的单元(如神经元)组成，这些单元通过响应外部输入来处理信息，在每个单元之间传递信息。这个过程需要对数据进行多次传递，以找到连接并从未定义的数据中派生出意义。
3、深度学习使用具有多层处理单元的大型神经网络，利用计算能力的进步和改进的训练技术来学习大量数据中的复杂模式。常见的应用包括图像和语音识别。
4、认知计算是人工智能的一个分支，它致力于与机器进行自然的、类似于人的交互。使用人工智能和认知计算，最终的目标是让机器通过解释图像和语音的能力来模拟人类的过程，然后以连贯的方式做出反应。
5、计算机视觉依靠模式识别和深度学习来识别图片或视频中的内容。当机器能够处理、分析和理解图像时，它们就可以实时捕获图像或视频并解释周围的环境。
6、自然语言处理(NLP)是计算机分析、理解和生成包括语音在内的人类语言的能力。自然语言处理的下一个阶段是自然语言交互，它允许人类使用正常的日常语言与计算机进行交流，以执行任务。
1人工智能概述
文章目录1.4机器学习工作流程学习目标1什么是机器学习2机器学习工作流程机器学习工作流程总结2.1获取到的数据集介绍2.2数据基本处理2.3特征工程2.4机器学习2.5模型评估拓展阅读完整机器学习项目的流程3小结1.4机器学习工作流程学习目标了解机器学习的定义知道机器学习的工作流程掌握获取到的数据集的特性1什么是机器学习－机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测。
2机器学习工作流程机器学习工作流程总结1.获取数据2.数据基本处理3.特征工程4.机器学习（模型训练）5.模型评估
结果达到要求，上线服务没有达到要求，重新上面步骤2.1获取到的数据集介绍数据简介在数据集中一般：
一行数据我们称为一个样本一列数据我们成为一个特征有些数据有目标值（标签值），有些数据没有目标值（如上表中，电影类型就是这个数据集的目标值）数据类型构成：
数据类型一：特征值+目标值（目标值是连续的和离散的）数据类型二：只有特征值，没有目标值数据分割：机器学习一般的数据集会划分为两个部分：
训练数据：用于训练，构建模型测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效划分比例：
训练集：70%80%75%测试集：30%20%25%2.2数据基本处理－即对数据进行缺失值、去除异常值等处理
2.3特征工程2.3.1什么是特征工程特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。
意义：会直接影响机器学习的效果2.3.2为什么需要特征工程（FeatureEngineering）机器学习领域的大神AndrewNg（吴恩达）老师说“Comingupwithfeaturesisdificult，time-consuming，requiresexpertknowledge.“Appliedmachinelearning"isbasicallyfeatureengineering.”注：业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。2.3.3特征工程包含内容
特征提取特征预处理特征降维2.3.4各概念具体解释特征提取
将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征特征预处理通过一些转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程特征降维指在某些限定条件下，降低随机变量（特征）个数，得到一组“不相关”主变量的过程2.4机器学习选择合适的算法对模型进行训练（具体内容见1.5）
2.5模型评估对训练好的模型进行评估（具体内容见1.6）
拓展阅读完整机器学习项目的流程1抽象成数学问题明确问题是进行机器学习的第一步。机器学习的训练过程通常都是一件非常耗时的事情，胡乱尝试时间成本是非常高的。这里的抽象成数学问题，指的明确我们可以获得什么样的数据，抽象出的问题，是一个分类还是回归或者是聚类的问题。2获取数据
数据决定了机a学习结果的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限。数据要有代表性，否则必然会过拟合。而且对于分类问题，数据偏斜不能过于严重，不同类别的数据数量不要有数量级的差距。而且还要对数据的量级有一个评估，多少个样本，多少个特征，可以估算出其对内存的消耗程度，判断训练过程中内存是否能够放得下。如果放不下就得考虑改进算法或者使用一些降维的技巧了。如果数据量实在太大，那就要考虑分布式了。3特征预处理与特征选择
良好的数据要能够提取出良好的特征才能真正发挥作用。特征预处理、数据清洗是很关键的步骤，往往能够使得算法的效果和性能得到显著提高。归一化、离散化、因子化、缺失值处理、去除共线性等，数据挖掘过程中很多时间就花在它们上面。这些工作简单可复制，收益稳定可预期，是机器学习的基础必备步骤。筛选出显著特征、摒弃非显著特征，需要机器学习工程师反复理解业务。这对很多结果有决定性的影响。特征选择好了，非常简单的算法也能得出良好、稳定的结果。这需要运用特征有效性分析的相关技术，如相关系数、卡方检验、平均互信息、条件熵、后验概率、逻辑回归权重等方法。4训练模型与调优
直到这一步才用到我们上面说的算法进行训练。现在很多算法都能够封装成黑盒供人使用。但是真正考验水平的是调整这些算法的（超）参数，使得结果变得更加优良。这需要我们对算法的原理有深入的理解。理解越深入，就越能发现问题的症结，提出良好的调优方案。5模型诊断如何确定模型调优的方向与思路呢？这就需要对模型讲行诊断的技术。
3小结机器学习义【掌握】
机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测·机器学习工作流程总结【掌握】1.获取数据2.数据基本处理3.特征工程4.机器学习（模型训练）5.模型评估
结果达到要求，上线服务没有达到要求，重新上面步骤获取到的数据集介绍【掌握】
数据集中一行数据一般称为一个样本，一列数据一般称为一个特征。数据集的构成：-由特征值+目标值（部分数据集没有）构成为了模型的训练和测试，把数据集分为：-训练数据（70%-80%）和测试数据（20%-30%）特征工程包含内容【了解】特征提取特征预处理特征降维