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了解人工智能之基础概念-基本概念问答

周围一些对人工智能有兴趣朋友和同事时常会问我一些相似的问题,而我尽可能地就我所知道给予他们回答。因为在理解以及真正运用那些高深数学知识之前,还要具备一些必要基本概念。 在今天,人工智能几乎包含现实世界方方面面,毫不夸张人工智能已经无处不在了。随着现代化带来便利,有些已经被我们习以为常事物,已经不会被大家当成是人工智能了。 同样,我们也可以认为人工智能主要是专注于那些计算机还不能熟练解决问题。) 机器学习(Machine Learning)我们可以把它看作人工智能一个子集。 自信地谈论人工智能 这里是一些关于人工智能描述,它们能帮你在与朋友们闲聊人工智能时建立一点信心: 机器学习是一种人工智能,它核心是通过大量样本学习来发现其中某些模式。 深度学习系统是神经网络结构最新研究进展,通过深度学习,计算机可以提取出复杂特征,这种能力有时会超过人类专家。 在上文中,我概括地解释了一些主要的人工智能概念,包括机器学习,神经网络和深度学习。

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关于AI7个误解 | 人工智能核心概念对比

新智元编译 作者:Robin Bordoli 来源:crowdflower 如果你是一名企业主管(而不是数据科学家或机器学习专家),你可能已经从主流媒体报道中接触过人工智能。 你可能在《经济学人》和《名利场》读过相关文章,或读过有关Tesla 自动驾驶故事,或史蒂芬·霍金写AI对人类威胁文章,甚至还看过有关人工智能和人类智能讽刺漫画。 所以,如果你是关心你企业发展高管,这些有关AI媒体报道可能会引出两个恼人问题: 第一, AI商业潜力是真是假? 第二, AI如何应用于我产品? 第一个问题答案是肯定,AI具有商业潜力。 要想让AI为企业接受,我们需要更加透明,以下是3个有关AI关键概念解释: 训练数据(TD):训练数据是机器学习初始数据集。 这就消灭了机器取代人类AI神话。真相是,AI是机器强化人类。 神话7:AI=ML 主流媒体有关AI最后一个神话是把人工智能和机器学习当做一回事了。

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    人工智能时代知识:核心概念与基本内容

    这种结构(见图1)强调阈值概念关联性,以及获得某一阈值概念如何能改变对相关阈值概念理解完整性。 (二)组织层次 以概念为中心知识框架和概念清单扩展成整门课程基础,我们必须考虑概念层级,以及内容如何与概念相适配。 1.通过概念组织内容 随着概念扩展成为整门课程基础,概念清单必须在不同内容层次上加以组织。 /媒体等);③人类功能增强(人工智能、机器人学、基因编辑等)。 下面(不详尽地)列举了应当整合进课程现代内容。 1.技术和工程 这包括计算机科学,尤其是编码、机器人学与人工智能;生物工程,尤其是基因组编辑和合成生物学;高级制造,包括CAD和3D打印。

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    【新智元笔记】反伊莉莎效应,人工智能概念

    【立委按】隆重推出立委版人工智能概念【反伊莉莎效应】,以后如果进了AI历史,各位都是见证人,发明权属于立委。 我: 人工智能里面有一个著名现象,叫伊莉莎效应(Eliza Effect),说是人可以过度解读机器结果,读出原来不具有的意义。 现在说机器学习,都是演绎。 我: 的确,比起演绎,归纳不好形式化。 准备正式提出这个新概念 “反Eliza效应”,谈是人类自我神话习惯与本能。 这是一个巨大题目,有的可挖。这个效应是一个很好概念,将来有望成为AI领域基本概念之一。 不是要否定人类至高无上,也不是要否定人类 1% 灵性和天才。只有最蠢的人才会如此自我否定,糟蹋人类。 学数学据说是要训练演绎能力,我觉得更重要培养(不是训练,而是悟)归纳能力,如何在没有套路可循情况下引入新概念、新引理,最终导致解决问题。

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    人工智能落地之路:从概念验证到产品

    概念验证到实际产品,人工智能应用落地到底要跨越多大鸿沟呢?来看看这篇文章怎么说。注意:文中可能存在“机器学习”和“人工智能概念混用情况,不必纠结于此。 今年,虽然不少公司都在部署人工智能解决方案,也取得了一定成果,但只有少数公司做到了全面部署人工智能,从而为公司带来真正附加价值。 据我所知,只有不到20%机器学习PoC(概念验证)项目能够顺利投产,而这其中大部分也可能会止步于其方案“产品化”阶段。 PoC困境 ? 大多数公司首先通过概念验证(proof of concept , PoC)项目来证明人工智能方案可以削减成本,改善客户体验,或者在某种程度上形成业务差异化。 机器学习概念验证(PoC)是漫长实践过程中第一步。当你将其扩展到实际规模应用时,你需要站在更高角度来看待所出现问题。 为什么会失败?

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    人工智能导论 (一) - 绪论1 简介2 人工智能概念3 人工智能发展史4 人工智能研究基本内容

    2 人工智能概念 ? ? 3 人工智能发展史 ? ? ? 4 人工智能研究基本内容 ? ? ? ? ?

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    AI技术说:人工智能相关概念与发展简史

    人工智能飞速发展又经历了哪些历程?本文就从技术角度为大家介绍人工智能领域经常提到几大概念与AI发展简史。 一、人工智能相关概念 1、人工智能(Artifical Intelligence, AI):就是让机器像人一样智能、会思考, 是机器学习、深度学习在实践中应用。 它是人工智能核心,是使计算机具有智能根本途径,其应用遍及人工智能各个领域。 ? 深度学习概念源于人工神经网络研究。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象高层表示属性类别或特征,以发现数据分布式特征表示。 在谷歌AlphaGo学习围棋等等领域,AI已经超越了人类目前水平极限。 为了方便大家理解,我们将上文提到四个概念关系用下图表示。

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    关于人工智能几个基本概念,一看就明了

    既然是人工智能对话录,那么我想,我们有必要先了解关于人工智能几个基本概念。 第一,什么是人工智能; 第二,人工智能是一门什么科学; 第三,人工智能发展历史。 这几个基本概念提出,源于张思楠介绍给我一本书——《人工智能,一种现代方法》。在这本书绪论中,作者用了这三个小标题:1、什么是人工智能;2、人工智能基础;3、人工智能历史。 我想,如果思考人工智能基本概念的话,也应该从这几个问题和这几个角度入手。 我知道“人工智能”这个词汇,是因为那部著名电影《人工智能》,很多人大概也是如此。 所以,我们很有必要重新理解一下关于人工智能这几个基本概念。 《人工智能,一种现代方法》中这样解释了那三个小标题。 人工智能是类人行为,类人思考,理性思考,理性行动。 在了解并探讨了人工智能几个基本概念之后,我们在下一步将会讨论人工智能发展现状以及存在问题。

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    概念解析:深入理解人工智能和机器学习

    【导读】本文是数据科学家Vijay Yadav一篇帖子,主要内容是介绍机器学习和人工智能概念。对于很多刚刚入门人工智能读者,可能会有这么一个疑问:人工智能和机器学习到底都是什么? 本文介绍了人类智能步骤,并讨论了其中哪些步骤可以用人工智能来实现。然后介绍了机器学习概念,重点举例讲解了模式识别的原理。 文章中对概念理解比较深刻、描述通俗易懂,如果你还不了解这些概念,那就快阅读一下吧。 ? 你可能多次听到人工智能和机器学习这两个词,作为一个行业专家,我也听到过,大多数情况下,这些术语可以互换使用,虽然概念不同,但它们之间有些共同点。 在未来文章中,我希望能解释人工智能和机器学习中更多技术概念

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    IBM提出可极大加快人工智能学习速度技术概念

    深度神经网络(DNN)几乎可以学会任何知识,甚至可以在人类创造比赛中击败人类。但问题在于,训练人工智能(AI)系统需要依靠昂贵超级计算机或数据中心来进行,并且每次都需要好几天时间。 华生研究中心研究团队表示,这可以为数据处理速度带来指数级增长,让系统能够承担自然语音识别、各种世界语言相互翻译等任务。 那么,为什么训练人工智能需要耗费如此多运算能力和时间呢? 研究人员曾讨论使用非易失性RAM等可按DRAM速度永久存储数据新型存储技术来解决这个问题。但他们最终构思出了一种新型芯片——电阻式处理器(RPU),将非易失性RAM大量数据直接放到CPU上。 这种芯片提取数据速度可与处理数据速度相媲美,大幅减少神经网络训练时间和功耗。研究人员在论文中指出:“这个大型并行RPU架构加速能力是最顶级微处理器3万倍。 仅需使用一个RPU加速器,目前需要花费数天时间、利用数千台计算机组成数据中心级群集进行训练才能解决问题,将在几个小时之内得到解决。”

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    人工智能历史、概念、算法与技术 概括与综述(一)

    经过前五章阅读,让我脑海中从整体上建立了三个世界基本底层架构,之后逐渐了解到数据概念,包括定义、形式和度量等做进一步系统和深入探讨,还讨论关于数据几个基本科学法则并讨论这些法则在数据科学技术中应用 而在之后“信息纽带”“知识升华”以及“自然智能”章节中,从各个方面对这些主题有了更深一步认识,例如信息结构、含义和效用,知识概念、判断与平衡问题,再如自然智能概念与模型问题,以及情绪智能相关知识 基于上一章关于自然智能学习与探讨,一个与之相关主题便是“人工智能”。而本次“人工智能上半章,从人工智能历史、概念、算法与技术四个方面进行阐述。 1997年IBM公司深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,2008年IBM提出“智慧地球”概念。这也在某种程度上为接下来新一次人工智能浪潮做出了应有的铺垫。2011年至今。 (人工智能发展历史) 二、人工智能概念         对于人工智能概念与定义表达,百度上是这样定义:“人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。

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    概念

    熵,从统计学角度,表示某个宏观状态微观状态数,熵越大,某个宏观状态微观状态越多,宏观状态信息量越大,该宏观状态对应封闭系统越混乱,在没有外界干预情况下,封闭系统总是向着状态混乱方向发展 以下部分转载自:百度百科:熵(统计物理与信息论术语) 熵 (统计物理与信息论术语) 编辑 熵概念[1] 是由德国物理学家克劳修斯于1865年所提出。 中文名 熵 外文名 entropy 提出人 克劳修斯 提出时间 1865年 目录 1 “熵”概念提出 2 “熵”统计物理解释 3 “熵”信息论解释 4 “信息熵”和热力学熵联系 “熵 ”概念提出 编辑 熵(希腊语:entropia 英语:entropy)概念是由德国物理学家克劳修斯于1865年所提出。 “熵”信息论解释 编辑 1948年,香农将统计物理中熵概念,引申到信道通信过程中,从而开创了”信息论“这门学科。香农定义“熵”又被称为“香农熵” 或 “信息熵”, 即 ?

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    Hadoop概念

    首先是集群规模,从最开始几十台机器规模发展到能支持上千个节点机器,中间做了很多工程性质工作;然后是除搜索以外业务开发, Yahoo 逐步将自己广告系统数据挖掘相关工作也迁移到了 Hadoop 在 2008 年时侯,一位 Google 工程师发现要把当时 Hadoop 放到任意一个集群中去运是一件很困难事情,所以就与几个好朋友成立了ー个专门商业化 Hadoop 公司 Cloudera 概念“Map(映射)”和“Reduce(归纳)”以及它们主要思想,都是从函数式编程语言借来,还有从矢量编程语言借来特性。 当前软件实现是指定一个 Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新键值对,指定并发 Reduce(归纳)函数,用来保证所有映射键值对中每一个共享相同键组,如图 1-6 所示。 ? ApplicationMaster(YARN 中使用 Resource Container 概念来管理集群资源,Resource Container 是资源抽象,每个 Container 包括一定内存

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    链表概念

    链表概念 使用数组存放大量数据时,需要事先定义固定长度数组,当数组元素个数不确定时,需要定义足够长数组,这样会造成内存空间浪费。 而且根据数组存储方式,数组所有元素必须占用连续内存空间。 链表是一种常见重要数据结构,可以存储多个同类型数据,它是动态地进行存储分配一种数据结构。 因此链表没有使用数组时限制,它可以根据实际需要动态地申请内存空间,并且所申请内存空间也不要求是连续 结点是链表基本存储单位,一个结点对应链表中一个数据元素,所有的结点具有相同数据结构。 链表中每个结点包括数据域和指针域两个部分,其中数据域存放结点数据,指针域存放下一个结点地址。 单向链表是链式存储结构中最简单一种方式,链式存储结构最基本特点是每个结点都存储它后续结点地址,不需要占用连续内存空间。

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    事务概念

    事务概念 事务必须服从ACID原则。ACID指的是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)。 一致性:事务执行使数据从一个状态转换为另一个状态,但是对于整个数据完整性保持稳定。 隔离性:在该事务执行过程中,无论发生任何数据改变都应该只存在于该事务之中,对外界不存在任何影响。 只有在事务确定正确提交之后,才会显示该事务对数据改变。其他事务才能获取到这些改变后数据。 持久性:当事务正确完成后,它对于数据改变是永久性。 2. 在他撤回存钱操作后,余额依然为他存钱之前100元。所以那5块钱到底扣了谁? 脏读:一个事务读取到另一个事务未提交更新数据。 小明银行卡余额里有100元。 但是这个时候,他女朋友看中了一件衣服95元,她正在使用小明银行卡付款。于是小明在付款时候,程序后台读取到他余额只有5块钱了,根本不够10元,所以系统拒绝了他交易,告诉余额不足。

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    2017年最值得关注的人工智能概念之“迁移学习”

    在其创刊20周年之际,Edge.org也推出了2017年度问题——2017年,最值得关注科学术语或概念是什么? 近年来,机器学习研究多聚焦在深层神经网络(DNN)——一种通过从大量数据中推断异常复杂模式而进行学习算法概念。 要让“迁移”发挥作用,学习任务之间至少需要相互关联,而这种关联方式仍然缺乏精确定义或科学分析,且与其他领域相关概念之间联系仍有待阐明,如认知科学和学习理论。 诚然,对于任何一个计算机科学家而言,从事计算机系统“拟人化”在理智层面都是危险,但我们却不得不承认,迁移学习让人类学习和机器学习之间产生了强烈而诱人相似性;当然,如果通用人工智能真能有朝一日成为现实 实现这个愿景,我们将向人工智能普及化迈出又一大步。 想看来自其他科学家们其他205个回答?

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    RabbitMQ 概念

    文章目录 RabbitMQ 概念 1. 四大核心概念 2. RabbitMQ 核心部分 3. 各个名词介绍 RabbitMQ 概念 RabbitMQ 是一个消息中间件:它接受并转发消息。 RabbitMQ 与快递站主要区别在于,它不处理快件而是接收,存储和转发消息数据。 1. 四大核心概念 ? 队列仅受主机内存和磁盘限制约束,本质上是一个大消息缓冲区。许多生产者可 以将消息发送到一个队列,许多消费者可以尝试从一个队列接收数据。 Broker:接收和分发消息应用,RabbitMQ Server 就是 Message Broker Virtual host:出于多租户和安全因素设计,把 AMQP 基本组件划分到一个虚拟分组中 ,类似于网络中 namespace 概念

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    要搞懂大数据和人工智能关系,先分清这两个概念

    AI起跑线原创文章 海豚小号 欢迎关注 大数据和人工智能,是近年来无处不在两个超级热词。 很多小伙伴只知道这两个概念都是IT领域新科技,但不太清楚,它们之间到底是什么关系。 在搞清大数据和人工智能关系之前,我们先要来区分两个基础性概念:“知识”和“智能”。 “知识”和“智能”,一眼看上去容易混同,其实是两个不同感念。这和我们日常说“你很有知识”不同。 “知识”可以在计算机硬盘、云端累积存储,但能够“恰当地运用”这些知识,只有人类。这个过程中产生运用知识能力,才是“智能”。 而随着人工智能诞生,只有人类才拥有“智能”情况,正在被打破。 也就是说,要实现人工智能,数据这种“知识”首先是基础,在数字化和云时代,这个基础已经极其庞大,就是我们所谓“大数据”。 几年前在互联网界热议大数据,如今成了人工智能“知识”基础;而深度学习等技术,让计算机拥有“智能”成为可能。“知识”和“智能”相遇,像Aipha狗这样AI才得以诞生。

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    nodejs基础概念

    2.Node.jsREPL(交互式解释器) 类似于控制台,可以输入命令,并接受系统响应。 REPL 功能:   1.读取:读取用户输入,解析输入 js 数据结构,并存储在内存中。    注:阻塞是按顺序执行,而非阻塞是不需要按顺序,所以如果需要处理回调函数参数,我们需要写在回调函数内。 EventEmitter核心就是事件触发与事件监听器功能封装。 只要是支持事件响应核心模块都是EventEmitter子类。原因有二: 1.具有某个实体功能对象实现事件符合语义,事件监听和发生应该是一个对象方法。 length参数是写入字节数。如果buf没有足够空间保存整个字符串,则只会写入string一部分,只部分解码字符不会被写入。 返回值: 返回实际写入大小。

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