什么是人工智能？ 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟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。...时至今日，世界上只有一个智能聊天程序勉强通过了图灵测试，它的名字是 尤金·古斯特曼。由此可见，人类距离实现真正意义上的人工智能，还有很长的道路要走。 人工智能，机器学习，深度学习三者的关系是什么？...简单来说，这三者呈现出同心圆的关系： 同心圆的最外层是人工智能，从提出概念到现在，先后出现过许多种实现思路和算法。...同心圆的中间层是机器学习，属于人工智能的一个子集，互联网的许多推荐算法、相关性排名算法，所依托的基础就是机器学习。...同心圆的最内层是深度学习，以机器学习为基础的进一步升华，是当今人工智能大爆炸的核心驱动。 机器学习课程哪家强？ 现在正处于 AI 的风口，人工智能课程多如雨后春笋。
王梦迪表示，增强学习是人工智能的未来，应当同古老的控制论思想结合起来，用大数据的方法来探索一个复杂系统的动态过程。...但是现在包括我在内的很多做人工智能的朋友，最感兴趣的是增强学习。增强学习是人工智能的未来，为什么会这么说？我们来简单回顾一下人工智能的历史。...这就是控制论，是人工智能的史前时代。 当代人工智能的发展主要基于最近二三十年机器学习领域的突破。...增强学习的应用 游戏人工智能 有了这些技术我们能干什么？ 首先必须强调的是增强学习或者说人工智能现在还处于婴幼儿时期。...人在发展自己的智能的过程中，是通过游戏的方法来学习的，人工智能也是，这也是为什么人工智能在学习打一些简单的游戏，一直到越来越难的游戏，最终要解决更难的问题。
作者：武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于人工智能（AI）相关的故事，你将会学习到：机器学习的概念和分类。...机器不再是简单运行人类程序的工具，它可以自己去学习！变得更加聪明！ 机器学习大致上可以分为：监督学习、非监督学习、强化学习三类。接下来我们依次说明这三类机器学习。 二、机器学习的分类 1....在监督学习中： 带有答案的数据是必须的，因为计算机在学习（训练）的过程中，不断的在对答案，修正自己的问题。 带有答案的数据的数量是巨大的，计算机没有我们想象中聪明，它需要在每次的错误中寻找自己的不足。...强化学习 人类会在成功与失败的教训中，学习到如何才能顺利达到目的。 我想大多数同学都有小时候家长不在家的时候，有过玩游戏和写作业之间的纠结。如果玩游戏，现在是爽到了，但是如果爸爸妈妈突然回来......同样的，计算机可以由尝试错误的方式，经历多次失败和成功，然后学习到规律。失败和成功完全就是以奖励的多少决定。这就是强化学习。 让我们大众熟悉人工智能的AlphaGo ，基本原理就是强化学习。 ?
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它是机器学习的一个子集，专注于构建和训练神经网络。深度学习算法试图模拟人脑的工作原理，从大量原始数据中学习复杂的特征和模式。...这种学习方法使得机器能够在许多任务中实现类人的性能，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。 深度学习的核心是人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs）。...深度学习的发展得益于以下几个关键因素： 大量数据：深度学习需要大量的训练数据来学习模式和特征。随着互联网的普及，我们可以轻易地获取大量的图像、文本、声音等数据，为深度学习的发展提供了燃料。...这些创新使得深度学习在许多任务上取得了显著的性能提升。 以下是几个深度学习在实际应用中的例子： 计算机视觉 计算机视觉是深度学习的一个重要应用领域，涵盖了图像识别、目标检测和跟踪等多个子领域。...自然语言处理 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的另一个重要应用，涉及对人类语言的理解和生成。深度学习在NLP领域的应用包括机器翻译、文本摘要、情感分析等。
到今天，谷歌地图已经通过人工智能和机器学习改变了位置搜索。 从推荐到即时交通提醒，谷歌地图正在改变用户的导航体验。如今，大多数人都拥有装有谷歌地图的智能手机，这使得移动变得容易。...Google首席执行官Sundar Pichai表示，人工智能和机器学习解决方案已经改变了Google地图，越来越多的人可以更快地访问位置。 有关智能手机上交通和通勤路线的实时信息使体验变得流畅。...谷歌地图的人工智能之旅 机器学习提供了一个清晰的建筑物视图，ML工程师在此训练模型，以了解建筑物的外观和形状。...这在20年前几乎是不可能的，而且有了基于人工智能的解决方案，谷歌地图正在变得更好。...Google Maps live功能是从机器学习发展而来的，它告诉用户目的地所需的距离。城市的物理图像对于实时特征与传感器一起工作非常重要。
前言 在过去的几年里，人工智能（AI）一直是媒体大肆炒作的热点话题。机器学习、深度学习和人工智能都出现在不计其数的文章新闻中。...那么我们首先来回答下列问题：机器学习，深度学习以及人工智能之间的关系是怎样的。 关系总览 01 PART 我们先用一张图来表示三者之间的关系： ?...其实它们三者的关系非常简单，人工智能概念包含最为广阔；机器学习为人工智能的一个大类的方法，其中深度学习是机器学习中目前最火也是表现能力最强的方法。 下面我们分别剖析三个概念。 ? ?...人工智能的简洁定义如下：努力将通常由人类完成的智力任务自动化。因此，人工智能是一个综合性的领域，不仅包括机器学习与深度学习，还包括更多不涉及学习的方法。...就我们的而言，深度学习是从数据中学习表示的一种数学框架。 深度学习算法学到的表示是什么样的？我们来看一个多层网络（见图1-5）如何对数字图像进行变换，以便识别图像中所包含的数字。 ?
最近一段时间人们讨论最多的莫过于人工智能、机器学习和深度学习了。 很多公司已经果断采取措施，开发人工智能、机器学习和深度学习方面的应用。...现在的技术进步一部分原因在于学习算法能够在越来越多的数据中发现模型。 那么，我们应该如何区分人工智能、机器学习和深度学习呢？解释这三者之间关系最简单、最直接的方法就是下图这张同心模型。...人工智能所包含的范围最广，其次是机器学习，机器学习是人工智能的子领域，最后是深度学习，就是驱动现在人工智能蓬勃发展的技术。 ?...包含了深度学习 深度学习：机器学习的子领域，由多种算法组成，能够让软件的多层级神经网络接受大量数据的“训练”，提高在语音、图像识别等任务上的表现 机器学习是人工智能技术的核心概念，通过模拟人类的决策过程来搭建神经网络...深度学习是尝试学习具有多层神经网络的大数据集多层级特征，然后做出预测性决策。
强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是人工智能领域的一个重要研究方向，它是一种基于智能体（Agent）与环境（Environment）交互的学习方法。...它的核心思想是，在学习过程中，在一个状态（State）下，智能体采取一个动作（Action），然后环境会给予一个奖励（Reward），智能体会根据奖励来调整它的策略，以实现长期累积奖励的最大化。...强化学习的基本框架包括以下几个组成部分： 智能体（Agent）：在强化学习中，智能体是主要的决策者，负责在给定的状态下选择合适的动作，以达到某种目标。...环境（Environment）：环境是智能体所处的外部条件，它为智能体提供状态信息，以及智能体采取动作后产生的奖励。智能体需要在这个环境中学习如何选择合适的动作。...策略（Policy）：策略是智能体在给定状态下选择动作的规则。强化学习的目标是找到一种策略，使得智能体能够在环境中实现长期累积奖励的最大化。
但是很多人可能是出于某个发展的瓶颈阶段，不知道下一步应该学些什么，应该如何检验自己的能力。 我从实习工作到今天，对前端从业四年半，也做过java研发，设计，产品的兼职。...行内的张鑫旭基于css2能研究十年，其中很多css的解决方案或者原理是很多人的知识漏洞。...业务逻辑整理，这点是很多人可能会忽略的，当前端涉及越来越多的业务的时候，你可能必要的要懂一些流程图，时序图等。...学习四部曲 学习基础知识 按照官网入门教程写demo，积累一期的学习资源，包括官网、学习教程、学习视频、某些人的专题博客。...技术进阶 这个阶段你做业务没有任何问题可以说，基础知识也能驾轻就熟，但差的是架构能力、深度、业务技术分析等。那么你就需要从更深入的角度做技术选型的分析、进一步学习。
我喜欢学习新的东西，包括工具，算法，技巧等。一来是帮助我更好地解决问题，二来学习的进程令我愉悦。...因此，我想增进和强化下自己的Python编程技能，让自己能够更好地使用Python语言以及Python的数据科学与人工智能生态来帮助我更有效地解决与数据相关的问题集。 我是如何学习Python语言的？...我所采用的文本编辑器是Atom，访问的链接是：https://atom.io/，一款功能强大并适合编程的文本编辑器，下载方便，安装简单。...我目前在学习和使用的一份优质代码是Github上面《Python - 100天从新手到大师》，访问链接：https://github.com/jackfrued/Python-100-Days 你可以使用...我是从5月6日开始学习的，坚持每天完成当天的学习任务，首先阅读代码，然后自己认真编写代码，第三对代码添加必要的注释并做修改的工作，最后，把Python语言应用到实际工作中的问题上去。
尽管已经取得了惊艳的结果，但是也有很多痛苦，例如如何在已经成型的模型中修改、删减某些模块或者数据记录？ 有学者表示，在大多数情况下，修改往往意味着重新训练，但仍然无法避免纳入可疑数据。...同时，这项技术的黑盒性质，让学者在修改模型时候，非常谨慎，毕竟无法知道一个特定的数据点处在模型的哪个位置，以及无法明确该数据点如何直接影响模型。...2 选择性遗忘 让机器学习模型获得选择性遗忘的能力，需要解决两个关键问题： 1.理解每个数据点如何机器学习模型； 2.随机性如何影响空间。...在简单学习任务中, 在数据集Purchase上是4.63x, 在数据集 SVHN上是2.45x。 同时，作者也承认，虽然这个概念很有前途，但也有局限性。...随着研究人员和数据科学家深入了解删除数据对整体模型的影响，成熟的工具也会出现，其目标是：机器学习框架和算法允许学者删除一条记录或单个数据点，并最终得到一个“完全遗忘“相关数据的有效模型。
然后，我将分析人工智能和物联网为何是不可分割的，技术的不断进步和融合逐渐为为人工智能和物联网爆炸奠定了基础。 三者的区别 人工智能（ AI ） ?...例如一个极为擅长识别图像的机器，但在其他方面表现欠佳，这就是狭义上的人工智能。 机器学习（ ML ） ? 机器学习是一种实现人工智能的方式。...你可以在不使用机器学习的情况实现人工智能，但这意味着需要编写数百万行规则复杂的代码。 因此，和传统编程以明确的指令使计算机完成任务不同的是，机器学习通过“训练”使其学习如何完成任务。...深度学习（ DL ） ? 深度学习是实现机器学习的途径之一。 其他途径包括策树，归纳逻辑程序设计，聚类，强化学习和贝叶斯网络等。 ?...人工智能对我们的社会和未来带来的影响是不可预计的。可以肯定的是，随着人工智能和物联网的进步和持续发展，带来的影响必将是深远的。
一、背景 现在 ChatGPT 非常火爆，很多问题能够给出非常专业的回答，对我们的学习有一些帮助。...今天突发奇想，问问 ChatGPT 一个问题：“Java 程序员如何做到让自己的代码更具有拓展性？” 下面将贴出 ChatGPT 相关的人工智能模型给出的答案和自己的理解。...总之，编写可拓展的代码需要不断地学习和实践，这需要一定的经验和技巧。通过遵循上述最佳实践和原则，你可以编写出更具可重用性、可测试性和可拓展性的代码。...2.2 open ai playground Java 程序员如何做到让自己的代码更具有拓展性？ 充分利用面向对象思想：使用面向对象思想来设计类和对象，实现代码的重用和拓展性。...尽量使用设计模式：设计模式是构建高质量软件的基本功能，能够有效地拓展代码和解决设计问题。
《我是如何学习的》 看过很多名人阐述过，我是如何学习的，看到这些林林总总的人与事之后，更重要的是，去思考别人说的事的逻辑是什么？没说出来的事和逻辑又是什么？逻辑非常重要。...总之，一定要给自己留下空间去思考、去听、去看、去学习。尤其是要去倾听我们要服务人员的意见（即为客户）、倾听领导的意见。...“学”和“习”是两个概念，“学”是你在学习知识，“习”是犯错误，“习”是一种想象力，“习”是一种文化。“学”是对知识结构来说的，从小学、中学、大学的教育，未来三十年是学习能力的竞争，是创新能力的竞争。...投入有限的精力，获取最大的收益 虽然终身学习理念广受认可，但不可否认的是，成年人要同时承担多种角色的责任，而无论是工作者还是家庭一员，都要付出时间的。多方积压之下，能花在个人学习上的时间屈指可数。...总而言之，成年人的学习应该是自主的，而不是与KPI绑定，每一个KPI背后都有一个“复仇女神”在等你。 综上所述，学习应是自主行为。更想沟通的是信息化软件项目落地人员执行效率和配合问题。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...如下图所示 Android体系结构 注，该图来自源码，路径为android\frameworks\base\docs\html\images\system-architecture 对与c和c++我还可以学习...第一，学习Android哪个版本？？这个其实倒无所谓，正所谓万变不离其宗，按照目前，你可以研究5.1或者是6.0又或者是别的，看你自己测试机。...第三，注释很重要 刚开始学习的人一般都不怎么看重注释，但这恰恰会使你错过很多知识。一般每个类注释会注明该类的用法以及作用。字段注释会注明该字段表示什么意思，以及会造成何种后果。...比如今天刚遇到一个，jdk的环境变量如何配置，跟什么有关系，这些基本的开发环境也并不在意。 基础不好无所谓，但是不意识到自己的基础很差就想去做出个大神般的程序，这是很可怕的一件事。
人工智能 (AI) 是一个相对简单的概念，但具有非凡的意义。 该术语由美国计算机科学家约翰麦卡锡于 1956 年创造，他被公认为人工智能之父。...自 1950 年代问世以来，人工智能已发展成为一个复杂且高度复杂的领域，广泛应用于各个领域。 从医学研究和基因测序到自动驾驶汽车和虚拟助手，人工智能已经渗透到我们的日常生活中，现在被认为是常态。...人工智能与机器学习 机器学习是一个经常与人工智能组合在一起的术语。 虽然两者有相似之处，但它们描述了不同的概念。 AI 是一个广泛的术语，用于描述机器模拟人类智能的能力。...机器学习是人工智能的一个子集，描述了计算机系统构建智能的过程。 配备机器学习功能的计算机或机器人能够使用预先存在的数据学习信息并开发智能。 这消除了对机器进行预编程的需要，并允许人工智能的发展。...人工智能的日常例子 想了解更多关于人工智能如何用于日常应用的信息吗？ 从智能手机到气候变化数据，请继续阅读以了解人工智能如何不仅帮助科学家，还帮助普通公民。
人工智能 人工智能（英语：Artificial Intelligence，缩写为AI，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。...AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。 AI发展史如下图： ? 人工智能、机器学习与深度学习 ? 机器学习是人工智能的子集。...这意味着所有的机器学习都能算作人工智能，但并非所有人工智能都属于机器学习。 深度学习是机器学习的一个子集。深度人工神经网络是一类在图像识别、声音识别、推荐系统等重要问题上不断刷新准确率纪录的算法。...深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。 机器学习 机器学习是人工智能的一个分支。...机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。
“AI是一切能减轻重复劳动的方法的集合” 如果把这些方法分一下类，可以分成这两种 传统算法的AI 深度学习的AI 平时我们经常听到的那些名词，像神经网络，机器学习，大数据，其实都可以归类到这里面。...那么传统算法和深度学习有什么区别呢？这要从AI是从什么时候大热开始说起。 从1960年开始到现在，AI经历了几轮的大热和大冷。但真正将AI带入我们生活中的是近几年卷积神经网络的发展。...深度神经网络是怎样一个东西呢？ 这个其实很好说明。回想一下我们学习数学的过程，当我们第一次接触 1+1=2 的时候是怎样的。 老师：”1+1等于多少？”...Android能做人工智能吗 当然可以，这是很简单的一件事情，但是它的局限也很明显。 现在的手机计算能力还远不如PC，移动端对深度学习的支持还比较简单，只能应用一些普通的场景。...如果你有兴趣的话，可以留言”人工智能“，留言多的话我可以提供一个能识别大部分物体的Android源码给你玩玩看。 可能你已经意识到，Android转AI是可以的，但是局限也很明显。
说起人工智能，我们总能听到一些其他的关键词，例如：机器学习、深度学习、数据挖掘、数据分析等等。那么到底什么是人工智能？人工智能又与这些词有什么直接或间接的关系呢？...看到这，你可能还是不知道，到底什么是人工智能？他和其他的词有什么关系呢？ 别急，下面我们来一波官话解释，看看他们到底是个什么东西。...机器学习： 机器学习是人工智能领域的一个小分支，机器学习最基本的做法是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。...与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。类似人类在接触过很多事物、经历后获得的“经验”一样。...例如有经验的老师在教书多年以后知道如何因材施教（经
今天幂次妹讲的是4个关于“人工智能”的故事，来看看那么多人为什么选择“人工智能”。 ＃1 如果想成为一名不被落下的程序员？快点学会人工智能 ?...据目前最新的数据显示，发现AI行业开发人员的月薪基本上保持在10K~50K之间，人工智能岗位的薪酬水平明显高于其他职能岗位。 作为人工智能时代，人工智能行业开发人员的薪资排名如此靠前，自然可以理解。...鉴于此时的人工智能还在萌芽阶段，在未来，人工智能将会被应用在更多的领域，我们很快就会看到学习人工智能将会获得更高的回报，挣得更多。 ＃3 人工智能是当今技术革命的未来 ?...第一次工业革命是机械化，它开创了以机器代替劳动的时代。 第二次工业革命是电气化，它促成了世界殖民体系的形成。 第三次工业革命是自动化，它开创了空间、原子能、计算机技术发展的新纪元。...第四次工业革命是智能化，它将促成ABC（人工智能、大数据、云服务）等技术的形成。 而我们回想一下，每一次工业革命的改变，所带来的是社会劳动力的重新分配，跟着趋势，无疑会让你的能力被放大。
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