在自动控制与人工智能等系统领域中,一般把使用和控制该系统领域知识的知识称为元知识。...人工智能和深度学习领域研究各种各样的智能系统，自主学习机制均是以模拟人脑思维活动为目的, 没有学习元知识的能力的智能系统起码不能算是一个智能系统。...掌握一个专业的术语知识，同一个专业的人就可以快速交流，短时间内实现思想的碰撞，更有利于擦出新的火花。掌握术语知识可以方便人们快速记忆一些东西，为将来学习更加深刻的内容打下坚实基础。...概念性知识 概念性知识的研究基础 概念性知识是指一个整体结构中各个要素之间的关系,就是这个关系表达了某一专业的知识是如何形成的，各个要素之间是如何互相影响的，以如何组成一个完整的系统。...元认知知识有如下三个亚类：策略知识、关于认知任务的知识、自我知识。 元认知知识的一般过程 元认知知识的认知过程是在事实性知识、概念性知识、程序性知识的基础上，逐渐递进的过程。
此时原点到各点的最短路程就是它和相邻的点之间的距离 在每次循环中，先搜索d数组中最小的元素，并将其标记，下次搜索就会跳过这个元素。...x轴之差的绝对值和y轴之差的绝对值的和，例如(x1,y1)和(x2,y2)之间的曼哈顿距离是|x1-x2|+|y1-y2| 欧式距离 欧式距离就是传统平面直角坐标系中的两点间距离 加权图 在之前的图中，...实际上在Dijikstra算法中的图也是加权图 在加权图中每条边都有一个权值，因此通路Γ的长度不再是边的个数，而是通路中所有边的权之和 估值函数 设当前访问的顶点为N，终点为G，为了估计N与G的距离，定义估值函数...S，当前访问节点为N，终点为G，显然S到G的实际距离是已知的(只需要把路径上的所有边的权相加)。...A*算法的效率取决于f(N)的准确度，也就是h(N)的准确度 首先将起点放入队列中，记录它的父节点(NULL)，g(S)和f(S)，然后开始循环：如果队列不为空，则查找优先级最高的点N，遍历与它相邻的所有点
数据标注软件的作用数据标注软件的主要功能是简化和自动化数据标注过程。这些软件通常具备用户友好的界面、协作工具以及多种标注类型的支持，帮助团队高效地完成大规模数据集的标注任务。...常见的数据标注类型包括图像分类、对象检测、文本分类、语义分割等。常见的数据标注软件Labelbox特点：支持图像、视频和文本的标注，具备强大的协作工具和数据管理功能。...数据标注流程确定标注任务：明确需要标注的数据类型和目标，例如图像分类、对象检测或文本分类。选择合适的软件：根据任务需求选择合适的数据标注软件。创建标注项目：在软件中创建一个新的标注项目，并导入数据集。...数据隐私挑战：标注过程中涉及的敏感数据可能面临隐私风险。解决方案：对敏感数据进行匿名化处理，并严格控制数据访问权限。结论数据标注是人工智能模型训练中不可或缺的一环。...选择合适的数据标注软件，制定科学的标注流程，并解决标注过程中可能遇到的挑战，能够有效提高标注质量和效率，为模型的高性能奠定基础。
爬山算法 算法概念 爬山算法类似于贪心搜索，它每次都会查找附近节点里的最优节点，并移动到最优节点，如此循环便找到最优解，但是它只能找到局部的最优解，而非整体最优解 问题示例 以搜索最高点为例，已知山坡的高度...f(x,y)满足 给定初始地点，找到最高点 显然x和y的范围是无穷大的，无法遍历全部结果，因此采用爬山算法找到局部最优解 #include #include ...P，且P满足 其中k是[0,1]范围内的实数 算法概念 模拟退火算法遵循Metropolis准则，按照一定的概率接受下一个解，即使它是非最优解，因此随着迭代次数的增加，最终会趋向于全局最优解 问题示例...n", x, height); return 0; } 显然x=12.3并不是全局的最优解，而是局部最优解 现使用模拟退火算法的思路改良爬山算法: 每次从当前解周围随机取一个新的解 如果新的解更优...，获取新的解 x_next = x + random(-1, 1); //确保新的解不越界，否则直接跳过 if (x_next >
人工智能、机器学习与深度学习的关系人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习。历史从推理为重点，到以知识为重点，再到以学习为重点的清晰脉络。1950年代明确提出来人工智能。...机器学习关注如何在数据（经验）学习中（自动学习和）改进算法的性能。学习的目的就是让机器获得知识。深度学习属于机器学习的分支，是基于对数据进行表征学习的算法。2006年提出来的。...人工神经网络为架构，以数据为基础进行表征学习的算法。模拟人脑来学习，来解释数据。包含多层非线性处理单元，每层都是用来进行特征的提取和转换，每层都会使用前一层的输出来作为输入。...“深度”指的是网络的层数，从2-3层到150层，将数据抽象成分层的数据信息。学习的过程是由网络层之间的连接，和各个连接的权重来定义的。在训练中间，这些连接会自动调整，直到给出正确的答案。...机器学习和深度学习的关系通过四点对比来展示特征处理（特征工程）： 机器学习依赖高质量的数据，依赖于提取出的特征的准确度，特征提取的过程需要专家来完成。
今天给大家聊聊人工智能云服务（Alaas）相关的知识，一起来了解了解吧！...1、概念介绍人工智能云服务（AI as a Service ）是目前主流的人工智能平台的服务方式，它会把几个常见的人工智能服务进行准确划分，并通过云端提供单独或者打包的服务。...云服务就是部署在云端，不属于私人部署的方式，它主要解决了下面几个问题：2.1 节约部署成本传统人工智能服务部署运行成本非常高2.2 海量数据和机器学习未来人工智能必须能够同时处理百亿甚至千亿量级的数据，...2.3 降低用户使用人工智能服务的成本使用部署在云端的智能服务，用户不需要投入很多的精力和软硬件成本。通过平台按需购买自己所需要的服务并和自己公司的产品进行简单的系统对接就可以了。...4、人工智能云服务案例4.1 微信小程序 “识花君”「识花君」微信小程序是由腾讯“识你所见”AI产品团队研发，通过人工智能技术，为用户提供智能识别植物服务的小程序。
人工智能的基础是数学，这一点已经是确定无疑的共识了。 但“数学”二字所包含的内涵与外延太广，到底其中的哪些内容和当前的人工智能技术直接相关呢？ 今天我们就来看看入门人工智能所需要的数学知识。...人工智能必备高等数学知识点清单 AI 技术岗所要求的高等数学知识，大致可以分为四个方面：微积分、概率统计、线性代数，和最优化理论。 每个分领域都至少是一本书（也可以是一摞书）。...函数求导：求导是梯度的基础，而梯度是 AI 算法的基础，因此求导非常重要！必须要搞清楚概念，并学会常见函数的导函数求法。 链式法则：符合函数求导法则，反向传播算法的理论基础。...无限制条件和有限制条件下的最优化方法基本原理分别是什么？ 梯度下降法：最基础最常用的最优化方法，以及其他若干最优化方法的基础，务必全面掌握。...人工智能背后的数学大神们 上述知识点，看起来好像有点吓人哦，不像是“我能记得住”的样子。 有没有办法能够轻松愉快不累且高效地掌握人工智能（机器学习/深度学习）领域要用到的数学知识呢？
则原无向图变成有向图 需要注意的是，有向图中的E是笛卡尔积V×V的有穷多重子集。...但也可以用G来泛指图 V(G)和E(G)分别表示G的顶点集和边集,|V(G)|和|E(G)|分别表示G的顶点数和边数 对于有n个顶点的图G，我们称顶点数为G的阶,G为n阶图 对于E为空集的图，我们称它为零图...如果存在e1={v1,v2},e2={v2,v3}，则称e1和e2相邻 度 顶点v作为边的端点的次数称为v的度，记作d(v) 在有向图中，v作为边的起点的次数之和为v的出度，作为边的终点的次数之和为v的入度...中没有回路，但是在任意两个不同的顶点之间加一条边后所得的图中有唯一的一个含新边的圈 森林 如果一个无向图G的所有连通分支都是树，则称G为森林。...v>，则称u为v的父亲，v为u的儿子，如果u可达v(u≠v)，则称u为v的祖先，v为u的后代 每个顶点都是一个分支点，如果每个分支点至多有n个儿子，则称这个根树为n叉树 二叉树 二叉树的概念 二叉树是根树中的一个重要结构
动态规划是运筹学的一个分支，是计算最佳决策的过程，它的主要思想是“分解”和“记忆”，分解，即把一个问题分为多个相似的子问题；记忆，即保存已经计算出的结果，防止重复计算 适用条件 最优性原理 若当前问题的决策是最优决策...，那么子问题的决策也必须是最优决策 无后效性原理 子问题的决策无法直接影响父问题的决策。...无论子问题的决策是否是最佳决策，都不会影响到父问题的决策，但是如果子问题的决策不是最佳决策，那么父问题的决策也一定不是最佳决策 重叠性原理 父问题可以分解成多个子问题，而子问题同样也可以分解成多个子问题...但是这种导弹拦截系统有一个缺陷：虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度，但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。某天，雷达捕捉到敌国的导弹来袭。...，它们的高度会是一个下降序列，所以最多能拦截的导弹数就是最长下降子序列的长度 同理，每次计算出最长下降子序列之后，移除这条子序列，重复计算，所以最少配备的系统数就是下降子序列的数量，显然，下降子序列的数量就是最长上升子序列的长度
，更像是代表这里的add这个运算过程， #其实真正的值实在变量state中。...在这里用了placeholder()，那么就要与feed_dict传如相当对应的数据，feed_dict是python中 字典的形式。...你也可以定义自己的激励函数，但激励函数必须可微分的， 因为在误差反向传播只有可微的函数才能将误差传递回去。。...#注：矩阵相乘输出为：前面项的行数，后面项的列数。...numpy.linspace使用详解：numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) 在指定的间隔内返回均匀间隔的数字
这个流程就可以编写相当强大的模型 机器学习大致说完了 接下来是Python基础
参考链接： 人工智能的推理规则 文章目录 永真性&永假性可满足性（相容性）谓词公式的范式前束范式Skolem范式 永真性&永假性 如果谓词公式P对非空个体域D上的任一解释都取得真值T（F），则称P在...D上是永真（永假）的。 ...如果P在任何非空个体域上均是永真（永假）的，则称P永真（永假）。 可满足性（相容性） 对于谓词公式P，如果至少存在D上的一个解释，使公式P在此解释下的真值为T，则称公式P在D上是可满足的。 ...谓词公式的范式 前束范式 设F为一个谓词公式，如果其中所有的两次均非否定的出现在公式的最前面，而它们的辖域为整个公式，则称F为前束范式。...,xn)为母式，是一个不含任何量词的谓词公式。 Skolem范式 如果前束范式中所有的存在量词都在全称量词之前，则称这种形式的谓词公式为Skolem范式。
人工智能基础 （高中版）.png 人工智能简史 1950 年，艾伦.图灵 (Alan Turing) 在他的论文《计算机器与智能》 ( Compu- tmg Machinery and Intelligence...人们发现这类系统开发与维护的成本高昂 ， 而商业价值有限。在矢望情绪的影 响下 ， 对人工智能的投入被大幅度削减 ， 人工智能的发展再度步入冬天 。...从此，多层神经网络为基础的深度学习被推广到多个应用领域， 在语音识别、图像分析、 视频埋解等诸多领域取得成功。...应用 安防 医疗 智能客服 自 动驾驶 工业制造 人工智能与机器学习 人工智能是通过机器来拱拟人类认知能力的技术 人工智能涉及很广，涵盖了感知、学习、推理与决策等方面的能力 。...点在连续 L帧内的运动轨迹.png ? 时序分段网络示急图.png 聚类 ? K 均值聚类.png ? 层次聚类.png 参考：《人工智能基础（高中版）》
1.1 分类 该类型的预测目标值是离散的，比如预测是否会下雨，最终的结果只有两种，下雨或者不下雨两种类别情况。...1.2 回归 该类型的预测目标值是连续的，典型的例子预测某个楼盘的价格趋势。 算法：线性回归、AdaBoosting等。...简单来说就是由繁到简的过程，把复杂的问题尽可能简单话，这样处理起来难度会小很多。 优点：节省空间、节省算法消耗的时间、减少系统资源的消耗。...半监督学习适合由少量标签的样本和大量无标签的样本，可以实现较高的准确性预测。 4、迁移学习 迁移学习指的是一个预训练的模型被重新用在另一个学习任务中的学习方法。...强化学习的任务就是让智能设备可以像人类一样，不断学习、尝试，然后可以在不同的环境下做出最理想的处理方案，强化属于连续决策的过程，通过不断尝试来发现哪一种是最佳的方式。
文章分类在学习摘录和笔记专栏： 学习摘录和笔记（1）---《人工智能的 10 个重大数理基础问题》 人工智能的 10 个重大数理基础问题 1.大数据的统计学基础； 当下人工智能的主流技术...人工智能应用的主要障碍之一是，对真正的大数据，大部分已知的核心算法和基础算法失效 (要么不能用，要么算不出满意结果)，例如，还没有一个好的算法能对超过 TB 级的数据进行直接聚类。...5.非正规约束下的最优输运； 人工智能中的诸多问题都是以数据输运 (data transportation) 或者说数据打通为基础的。...数学的最优化理论与方法提供了寻优的理论基础，但数学方法通常假定目标函数的解析形式、具有凸结构和超参数已知。 解决寻优问题也并不是深度学习的特长。 所以，如何设计寻优的人工智能过程仍远未解决。...11.其他： 人工智能技术和发展主要是靠 “算例、算法、算力” 所驱动的，其基础是数据，其核心是算法, 数学不仅仅是工具，还是技术内涵本身，而且常常也是最能体现本质、原始创新的部分。
image 月有阴晴圆缺，此事古难全：概率论 ---- 概率论是线性代数之外，人工智能的另一个理论基础，多数机器学习模型采用的都是基于概率论的方法。...image 窥一斑而知全豹：数理统计 ---- 人工智能必备的数理统计基础，着重于抽象概念的解释而非具体的数学公式，其要点如下： 数理统计的任务是根据可观察的样本反过来推断总体的性质； 推断的工具是统计量...image 最优化方法 ---- 人工智能必备的最优化方法基础，着重于抽象概念的解释而非具体的数学公式，其要点如下： 通常情况下，最优化问题是在无约束情况下求解给定目标函数的最小值； 在线性搜索中，确定寻找最小值时的搜索方向需要使用目标函数的一阶导数和二阶导数...人工智能必备的数理统计基础，着重于抽象概念的解释而非具体的数学公式，其要点如下： 数理统计的任务是根据可观察的样本反过来推断总体的性质； 推断的工具是统计量，统计量是样本的函数，是个随机变量； 参数估计通过随机抽取的样本来估计总体分布的未知参数...image 明日黄花迹难寻：形式逻辑 ---- 人工智能必备的形式逻辑基础，以及采用形式逻辑进行自动推理的基本原理，其要点如下： 如果将认知过程定义为对符号的逻辑运算，人工智能的基础就是形式逻辑； 谓词逻辑是知识表示的主要方法
博弈论 博弈论是现代数学的一个分支，是用于研究竞争现象的数学工具。博弈策略是一套考虑到所有可能的情况而做出的行动。博弈论在人工智能方面有极大的价值。...因此在决策时，不能只考虑自己的最大利益，还需要考虑对方做出的对自己最不利的选择 极大极小策略 极大极小方法是分析零和博弈问题时的一种策略，在对局制游戏中，每个参与者都会做出对自己最有利，同时也是对对方最不利的选择...假设人类与计算机进行对决，并假设人类绝对聪明，那么在人类的回合，他会选择对计算机最不利的棋局，也就是价值最低的节点。而计算机则会选择对自己价值最高的节点。...假设各节点的价值如下 决策过程如下： 计算机选择对自己有利的节点：10→17 人类选择对计算机不利的节点：17→8 计算机选择对自己有利的节点：8→11 人类…… 称这种在最大和最小值之间不断切换的决策过程为极大极小策略...如果当前棋手是人类，则该节点的价值是子节点的价值的最小值，因为人类会做出对计算机最不利的选择。如果当前棋手是电脑，则该节点的价值是子节点的价值的最大值，因为电脑会做出对自己最有利的选择。
人工智能的学习路径又是怎样的？ 数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。...事实上，线性代数不仅仅是人工智能的基础，更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。...总之，线性代数之于人工智能如同加法之于高等数学，是一个基础的工具集。 概率论：如何描述统计规律？ 除了线性代数之外，概率论也是人工智能研究中必备的数学基础。...本质上讲，人工智能的目标就是最优化：在复杂环境与多体交互中做出最优决策。几乎所有的人工智能问题最后都会归结为一个优化问题的求解，因而最优化理论同样是人工智能必备的基础知识。...《人工智能基础课》全年目录 围绕机器学习与神经网络等核心概念展开，并结合当下火热的深度学习技术，勾勒出人工智能发展的基本轮廓与主要路径。 ?
但是，我们也不得不忽视这样一个事实：我们每天都被文字所包围，像每天办公的文件、上课的板书、商品的介绍等等都是由文字组成的，并且这些文字在某一程度上也是语音交互的基础，而这其中关乎一个关键的技术——OCR...； 对比识别：根据字符的不同特征，将之与数据库进行对比，并利用对比后的识别文字与其可能的相似候选字群众，根据前后的识别文字找出最合乎逻辑的词，再作出更正，以加强比对的正确性； 人工校正：目前为止还没有一款软件的文字识别时百分之百的...当然，也有团队在此基础上开发出了自己的一套算法，比如微软研究院在传统检测方法ER（极值区域）和MSER基础之上采用了对比极值区域CER（Contrasting Extremal Region），CER是跟周围的背景有一定对比度的极值区域...最后，微软采取了一套基于浅层神经网络的文字/非文字分类算法，进一步提高了对于连通区域字符的辨认率。 在此基础之上，微软研究院的成果也得到了世界的验证。...论起OCR的应用前景的话，仅看其隶属于计算机视觉领域的一个分支，再联系到当前人工智能的发展，其前景可想而知。再往细讲，除了翻译、智能购物意外，OCR未来最大的发展潜力在于人机交互。
参考链接： 人工智能世界的知识基础 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。...因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。...谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。...需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。...需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少。
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