關於人工智慧的關鍵技術

方法/步驟1在演算法層，主要是機器學習，包括深度學習，遷移學習，對抗學習，強化學習和傳統機器學習。

2基礎設施層面，重點關注演算法框架，例如tensorflow、pytorch、caffe、mxnet等。

3gpu具有並行結構，在處理圖形資料和複雜演算法方面擁有比cpu更高的效率，深度學習模型訓練速度主要受gpu裝置限制。

4機器學習的基本演算法，利用歷史資料，訓練出相關的模型，通過模型指導對新的資料的**。

5機器學習中預處理步驟是不可或缺的一部分，模型調參是調節對建模結果產生影響的因素。

6有監督學習的重要特徵，是資料必須給定明確的標籤，涉及分類、迴歸和排序等演算法。

7無監督學習是沒有標籤的，相關的包括密度**、異常**，以及社群劃分，都是此類。

人工智慧專業的學習內容有機器學習人工智慧導論搜尋法等生物演化論影象識別自然語言處理語義網博弈論等。需要的前置課程主要有訊號處理線性代數微積分程式設計最好有資料結構基礎等。人工智慧專業以培養掌握人工智慧理論與工程技術的專門人才為目標，學習機器學習的理論和方法深度學習框架 ...

人工智慧，是研究開發用於模擬延伸和擴充套件人的智慧的理論方法技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是電腦科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人語言識別影象識別自然語言處理和專家系統等。人工智慧是一門極富...

人工智慧的應用領域包括手機 app 各種智慧穿戴裝置醫療教育金融行業重工製造業等。人工智慧是電腦科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人語言識別影象識別自然語言處理和專家系統等。人工智慧人工智慧 artif...