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关键词

--- 绪

20 世纪三大科学技术成就:空间技术原子技术1.1的基本概念1.1.1 的概念自然界的四大奥秘:物质的本质宇宙的起源生命的本质的发生对还没有确切的定义, 主要流派有:思维理 学习力 : 既可以是自觉有意识的学习,也可是不自觉,无意识的,既可以是有教室指,也可以是通过自己实践的。行为力 : 们的感知力–用于信息的输入。 行为力–信息的输入1.1.3 :用的方法 在机器上实现的 学科 : 一门研究如何构造机器或系统,使他够模拟,延伸,扩展 的学科 。 5) 机器行为计算机的表达力,即 说,写,画等行为。1.1.4 的主要研究领域自动定理证明 定理证明的实质是证明由前提 P 得到结 Q 的永真性。 分布式 与 多控制 仿真 CAD CAI 管理 与 决策 多媒体系统 操作系统 计算机系统 通信 网络系统 生命

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(七) - 搜索求解策略

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    入门(二.机器学习基础)

    首先我们要明白 机器学习 深度学习的关系。其中 > 机器学习 > 深度学习 什么是机器学习?从字面意思来理解的话,就是使得“机器”具有学习的力,从而够自主作,解放类生产力。 那么官方解释:专门研究计算机怎么模拟或实现类的学习行为,以或得新知识或技。 机器学习的一般过程? 所以实现标注是未来的一大趋势。近期百度EasyDL平台实现了标注,原理:先标注少量数据训练一个较为优良的模型,然后利用这个模型去标注未标注的数据集。 ----如何进行数据拆分 拥有一点机器学习知识的都知道,我们在机器学习中需要把数据划分为3份。 训练数据集:用来训练,提取特征,得到模型。 ----特征降维特征选择完成后,会出现特征矩阵过大,致计算量大,训练时间长,因此降低特征矩阵维度 也是必不可少的。

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    (二) - Methodologies of Knowledge Representation 知识表示方法

    传教士野问题状态空间图 ?2 Problem Reduction 问题归约法??Working Mechanism-Reduction 变换机理-归约? 二阶谓词不讨?3 一阶谓词逻辑知识表示方法???一阶谓词逻辑特点不表示不确定的知识,会产生组合爆炸??4 Semantic Network Representation 语义网络法??

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    伯克利课开放:视频、PPT和练习都在这 | 资源

    最近,加州大学伯克利分校(UC Berkeley)发布了2018秋季课程的全部资源,学校课程代号CS 188。这套课程介绍了AI系统设计的基本思路和基础技术,面向AI新手,门槛绝对友好。 寒假将至,春节小长假也开始倒计时,还有比这套气爆棚的课程更适合充电的么~教学大纲自学时间怎么安排?给你个参考。UC Berkeley学生的上课周期共4个月,分16节课上完。 官方介绍说,这套课程将重点放在了统计学和决策理上。课程结束后,学生够在全部信息、部分观察信息和对抗环境中构建出决策AI。最终,你的AI模型将在不确定环境下进行推理,跟据奖励结构自己优化行为。 打开姿势这套是UC Berkeley在校生的同款课程,所以外校学生无法访问内网获取。别急,只需两步就get正确姿势。 整套课程交互方式比较有趣,比如在线学习后也在线做题:?Attention:课程视频为Youtube资源,还请注意科学前往。

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    (一) - 绪1 简介2 的概念3 的发展史4 研究的基本内容

    2 的概念??3 的发展史???4 研究的基本内容?????

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    (七) - 搜索求解策略1 搜索的概念2 状态空间知识表示法

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    (六) - 计算及其应用1 简介2 基本遗传算法3 编码4 适应度函数

    1 简介受自然界和生物界规律的启迪,们根据其原理模 仿设计了许多求解问题的算法,包括神经网络、 模糊逻辑、遗传算法、DNA计算、模拟退火算法、 禁忌搜索算法、免疫算法、膜计算、量子计算、粒 子群优化算法 、蚁群算法、蜂群算法、鱼 群算法以及细菌群体优化算法等,这些算法称为 计算也称为计算( c o m p u t a t i o n a l intelligence, CI)。 优化方法通常包括进化计算和群等两大类 方法,是一种典型的元启发式随机优化方法,已经 广泛应用于组合优化、机器学习、控制、模式 识别、规划设计、网络安全等领域,是21世纪有关 计算中的重要技术之一

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    (三) - 产生式框架式表示方法1 产生式表示方法2 框架式表示方法

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    (二) - 谓词逻辑1 命题逻辑2 谓词逻辑3 一阶谓词逻辑知识表示方法

    1 命题逻辑无法刻画个体之间的关系因此有了谓词逻辑2 谓词逻辑二阶谓词不讨3 一阶谓词逻辑知识表示方法一阶谓词逻辑特点不表示不确定的知识,会产生组合爆炸?

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    (四) - 基于谓词逻辑的推理(待更新)1 推理方式及其分类2 归纳演绎推理

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    、强、超

    文章目录弱(Weak AI)弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指的是专注于且只解决特定领域问题的。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等扩展阅读:Weak AI ——WikipediaWeak AI——Investopedia强(Strong AI)又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指的是可以胜任类所有作的。 强具备以下力:存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的力知识表示的力,包括常识性知识的表示力规划力学习力使用自然语言进行交流沟通的力将上述力整合起来实现既定目标的力扩展阅读 ——Stackexchange超(Super Intelligence,缩写 ASI)假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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    霍金:类灭亡

    5月3日消息,著名物理学家史蒂芬霍金(Steven Hawking)在讨约翰尼德普(Johnny Depp)主演的新片《超验骇客》时称,或许不但是类历史上最大的事件,而且还有可是最后的事件 他的意思是:类的灭亡。当你为技术的飞速发展而欢呼雀跃的时候,你是否想过这可并不是一件好事? 霍金担忧的对象不仅仅是未来的技术,甚至还包括现在的一些公司比如谷歌和Facebook。他说:“的短期影响取决于由谁来控制它,而长期影响则取决于它是否够被控制。” 不管从短期还是长期角度来说,都存在着巨大的潜在风险。实际上,霍金似乎根本就不信任所谓的专家。 然而他同时也提醒说,也有可类历史上最后的事件。实际上,类在考核技术的潜在风险和收益方面所做的研究作太少。霍金对此表示担忧和哀叹。

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    -浅谈

    1 浅谈1.1 的概述(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学是计算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器,该领域的研究包括机器 从诞生以来,理和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过。? 1.2 的应用领域随着家电、穿戴设备、机器等产物的出现和普及,技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。?

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    区背后的

    近日,Zendesk公司发现了一种的新用法。可以被用来理解客户对话,在的帮助下,该公司服务员的作效率提升了十倍不止。新方法极有利于公司产品的介绍,以及销售。 中国的购物或服务平台大都有评区,相信很多对给个好评这句话都不陌生。 Zendesk公司使用了来深入研究那些留言文本,并尝试用理解留言者当时的情绪,结果是喜的。 帮助这家从个反馈中了解到们关注的普遍性问题,知道了客户们喜欢什么,不喜欢什么,这对他们开发未来产品具有极大向作用。? 在的帮助下,该公司收集了很多客户数据,这些数据帮助他们与客户沟通,让他们知道在不流失客户的前提下,什么情景下需要妥协退让,什么时候需要强硬,为客户提供优质的服务与产品。

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    基础-图初步

    为弱连通图,如果对于任意u,v∈V,u→v和v→u至少成立一个,则D为单向连通图,如果两者总是成立,则D为强连通图树无向树设G=是n阶m条边的无向图,那么下面的命题都是等价的,也就是说只要知道其中一个就推出别的所有命题

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    打击

    来源:AI前线本文长度为4000字,建议阅读8分钟随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 “这些犯罪分子大量使用,他们也像合法开发者一样,在互联网坛上分享软件具和技巧。” Deepfake 是一场打地鼠游戏,因为每一种(无是好的还是坏的)都会暂时占据上风。 在这样做的时候,我们为制定、部署和使用合法、可信、尊重权、民主、正义和法治的解决方案提供指。”假视频和假音频是由不良的驱动的最新欺诈创新。

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    谁将主未来的

    解决方案哪家强?还看Jibo、Pepper、Siri、Google Now和Cortana。 它比你的电脑、平板电脑和手机更个性化,无是实体还是虚拟,它都以一种令愉悦的、个的和兼容的形式存在。如果这些助理流行起来,他们将开始考虑并处理填满我们日常生活的各种小事情。 这种形式的的潜力让众多高科技公司竞相加入了这个战场,意欲引领群雄。 苹果、谷歌和百度都试图提供这一服务,他们希望自己的接口可以适合所有的前端,成为普遍的连接点。如果他们成功的话,他们将获得丰收的营收。 这场比赛胜负的关键在于一个通用的解决方案否通过他们的数字世界引们,还是用户更愿意用专门的引应用程序(例如美国航空或Dominos Pizza)。

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    【Nature社威胁绝非耸听闻

    【新读】Nature日前发表社,认为威胁并非无稽之谈。 社指出,的发展有可威胁隐私权和异议权,过于依赖将产生网络安全隐患,目前无机等自主进攻武器尚存伦理问题,最重要的是机械取代之后生产力提高的收益不一定全社会共享,因此可致不平等现象加深 随着与机器技术、云计算和精准制造逐渐融合,未来将会出现引爆点,届时重大技术改变极有可迅速发生。至关重要的是,机器视觉和听觉的发展,加上,使得机器更好地感知周围的环境。 这可机器应用激增,包括那些机器将与密切配合的应用。就连学界对的讨都倾向于呈两极分化:怀疑者和异想天开的未来学家。 使这样的监视变得更为普遍、更加强大。再来是城市、基础设施和业变得过于依赖而出现的网络安全问题,更不用说无机和其他自主进攻武器系统让机器自己做出攸关命决定的威胁。

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    专家谈真实的

    科技资讯网Tech Insider邀请19位领域的专家谈了一些常见的误解。 在机器科学中,有一个莫拉维克(Moravec)悖:在考试或下棋时,让计算机具有成年水平的表现是相对容易的。而让计算机具有一个一岁儿童的感知和行为力是困难的,甚至是不可的。 这是被机器领域的研究者广泛接受的结,但对不熟悉这些领域的来说,是有悖于直觉的。 例如,我们过度强调了给劳动力市场带来的影响。20多年前,当我开始研究作时,们总是议将会夺去我们所有作。 我承认致一些失业,但另一方面,我认为它会创造更多的就业机会。想想软件业创造了多少就业?这个数量是巨大的。

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