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ai基础教程入门_绘画入门基础教程

,这次写博客是因为应一位同学的要求,写一下GSAP JS的一个小教程。为什么说小呢?因为它实际上就是小,只是一个入门级的小教程。如果你想问:“那你为什么不写详细...

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赫尔辛基大学AI基础教程AI的哲学(1.3节)

回想一下关于“行李箱单词”的讨论,汽车中的AI系统并没有看到或理解它的环境,也不知道如何以一种人类看到、理解和知道的方式安全驾驶。 关键术语: 通用AI和窄AI 在阅读新闻时,你可能会看到术语“General ”和“narrow ”AI。这些是什么意思?窄AI是指处理某项任务的AI。 而窄AI则取得了巨大的进步。 强AI和弱AI 还有一种分法是“强”和“弱”AI。这归结为前面我们讨论的塞尔的研究:智能和假装智能之间的哲学上的差异。强的人工智能相当于一个真正聪明和自我意识的“头脑”。 弱AI是我们目前实际拥有的,即尽管只是计算机,但却表现出智能行为的系统。 完成第1章后,你应该能够可以: 了解自主性和适应性是解释人工智能的关键概念。 区分现实的和不切实际的AI(科幻与现实生活)。 你会把AI、机器学习、计算机科学、数据科学和深度学习分别放在哪里? 从左到右:B、C、A、E、D 练习三答案: 思考以下示例任务。确定哪些包含ai相关的领域。选择所有符合条件的。

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    赫尔辛基大学AI基础教程AI的社会影响(6.2节)

    AI是这一进步的延续。 实现更好自动化的每一步都会改变工作生活。 因为我们无法预测AI的未来,所以预测这种发展的速度和程度是非常困难的。据牛津大学(University of Oxford)研究人员报告,约有47%的美国人面临着工作自动化程度的问题。 练习25:AI的影响 关于人工智能的文章有哪些? 你认为他们是否现实?在网上搜索与你兴趣相关的AI文章。选择其中一篇文章进行分析。AI的理解是否准确?这些启示是否现实?

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    赫尔辛基大学AI基础教程:使用AI解决问题(2.2节)

    当我们谈到AI的哲学时,我们就会回到这个观点。 为什么搜索和游戏会成为人工智能研究的核心 20世纪50年代,随着计算机逐渐发展到可以用人工智能算法进行实验的水平,最突出的AI问题(除了破解纳粹代码之外)就是游戏。 与游戏密切相关的是,搜索和规划技术是AI在20世纪60年代取得巨大进步的一个领域:当时开发的算法如Minimax或Alpha-Beta剪枝等仍然是AI的基础,当然,这么多年来已经提出了更高级的变体。

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    赫尔辛基大学AI基础教程:回归(4.3节)

    线性回归在机器学习中的应用 线性回归确实是许多AI和数据科学应用的主力。它有它的局限性,但它们的简单性、可解释性和效率可以补偿这一点。 A.6-7小时 B.7-8小时 C.8-9小时 D.10-11小时 逻辑回归也用于各种现实世界的AI应用,如预测金融风险,医学研究等。 机器学习的局限性 总而言之,机器学习是构建AI应用程序的一个非常强大的工具。

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    赫尔辛基大学AI基础教程:贝叶斯定理(3.2节)

    AiTechYun 编辑:yxy 我们不会过分介绍概率微积分的细节以及它用于各种AI应用程序的方法。但我们将讨论一个非常重要的定理。 我们之要讨论他,因为这个特殊的定理简单而且强大。 然后,我们将展示如何使用贝叶斯定理来构建处理冲突和噪声观测的AI方法。 关键术语 先验和后验赔率 贝叶斯定理可以以多种形式表达。最简单的就是赔率。

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    赫尔辛基大学AI基础教程:关于预测未来(6.1节)

    预测未来也许很困难,但至少我们可以思考过去和现在的AI,通过理解它们,以期为未来做好更好的准备,无论结果如何。 AI寒冬 人工智能的历史与其他许多科学领域一样,见证了各种不同的趋势。 公司也因为措施恐惧症(FOMO)而在AI领域发起并扩大他们的努力。 预测1:AI将继续环绕在我们身边 回顾一下,我们开始通过讨论影响我们生活中突出的AI应用来讨论人工智能的研究。我们强调了三个例子:自驾车,推荐系统以及图像或视频处理。 我们会在后面讨论AI带来的问题,但必须记住的是:忘掉终结者,还有更重要的事情要关注。 练习24:对AI的感觉是什么? 在这个练习中,我们希望你思考一下人工智能是如何被描述的。 这是AI的准确表示吗?为什么?

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    赫尔辛基大学AI基础教程:总结(6.3节,最终章)

    我们还需要学会对我们所看到的事物持批判态度,眼见不一定为实,并且要开发AI方法来帮助我们检测欺诈。 我们需要建立规章制度来保证人们有隐私权,任何侵犯隐私权的行为都将受到严格的惩罚。 我们还需要找到新的方式来分享每个人的利益,而不是创造一个能够负担最新的人工智能技术并使用它来获得空前的经济不平等的AI精英。这需要谨慎的政治判断(请注意,我们指的是有关政策的决定,无关选举)。 通过向你提供关于AI的基本信息,使我们能够对AI及其含义进行理性的讨论,你已经学到的知识可以支持实现这一目标。 希望你能继续学习,找到其他课程,进一步了解AI,及你感兴趣的其他领域。为了帮助您进行探索,我们收集了一些我们发现有用或有趣的人工智能材料。 练习26:AI在你的生活中 在工作和日常生活中,你如何看待人工智能对你的影响?包括正面和可能的负面影响。 https://www.youtube.com/watch?

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    赫尔辛基大学AI基础教程:最近邻分类(4.2节)

    使用最近邻来预测用户行为 最近邻方法的应用的经典示例是预测AI应用中的用户行为(例如推荐系统)。 这个想法是使用非常简单的原则,即过去行为相似的用户将来也会有类似的行为。

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    赫尔辛基大学AI基础教程:搜索和游戏(2.3节)

    AiTechYun 编辑:yxy 在本节中,我们将研究一个经典的AI问题:游戏。为了清晰起见,我们将重点关注的最简单的场景是双人游戏,如井字棋和国际象棋等完全信息游戏。 游戏树 为了使用AI来解决游戏,我们将介绍游戏树的概念。游戏的不同状态由游戏树中的节点表示,与规划问题非常相似。 最小化值和最大化值 为了能够创建想去赢得游戏的AI,我们给每个可能的最终结果添加一个数值。对于棋盘上X有三点一线Max获胜,我们附加值+1,同样,对于Min连上三个O的情况,我们附加值-1。 可惜,当我们想在实际问题中应用AI时,情况会变得更加复杂。基本上,即使是一个中等复杂的现实世界情景中的状态数量无法控制,我们无法通过穷举搜索(“蛮力”)甚至巧妙的启发式方法找到解决方案。 只有这样我们才能开始接近现实世界的AI而不是简单的谜题和游戏。这是会是我们第3章的主题。

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    赫尔辛基大学AI基础教程:赔率和概率(3.1节)

    AiTechYun 编辑:yxy 在赫尔辛基大学AI基础教程:搜索和游戏(2.3节)中,我们讨论了搜索以及它在完全信息时的应用 ,比如像国际象棋这样的游戏。但是,在现实世界中,事情很少这样清晰。 然而,在不确定性情况下,概率已成为不确定性推理的最佳方法,几乎所有当前的AI应用都至少在一定程度上基于概率。 ? 或者AI会自动执行特定任务,例如在x射线照片中检测骨折的骨头,或者在餐馆里做侍应生的可能性有多大。 注: 关于概率重点要学到什么 我们希望你学到的关于概率的最重要的东西不是概率微积分。 由于这是一个AI课程,我们将讨论如何使用概率来自动化不确定推理。我们将使用的示例包括医疗诊断(尽管它通常不是我们希望自动化的任务),和识别欺诈性电子邮件(“垃圾邮件”)。

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    赫尔辛基大学AI基础教程:机器学习的类型(4.1节)

    我们想要实现的是一种AI方法,可以像上面那样为给定的图像自动分类正确的标签(0到9之间的数字)。 即使我们完成了所有这些工作,其结果可能会是一个不好的AI方法,因为正如你所看到的,手写数字通常很像,每个规则都需要十几条例外。 强化学习:通常用于像自动驾驶汽车这样的AI智能体必须在环境中运行,并且关于好的或坏的选择的反馈是有延迟的。也可用于仅在游戏结束时才能确定结果的游戏中。 人教机器:监督学习 代替手动写下确切的规则完成分类,监督机器学习的重点是使用大量实例,用正确的标签标记每个实例,并用它们“训练”AI方法为训练实例和任何其他图像自动识别正确的标签。

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    赫尔辛基大学AI基础教程:神经网络基础(5.1节)

    自20世纪60年代以来,神经网络一直是AI的主要趋势。最后一部分,我们将会讲到人工智能历史上的曾经流行的东西。 目前,神经网络再次位列榜首,因为深度学习被用来在自然语言和图像处理等许多领域取得显著的进步,而传统上这些领域都是AI的痛点。 神经网络有什么特别之处? 当人工模型的目标是建立AI系统而不是模拟生物系统时,自然神经元之间的电化学信号传递机制也大多被忽略。

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    赫尔辛基大学AI基础教程:朴素贝叶斯分类(3.3节)

    朴素贝叶斯分类是贝叶斯定理最有用的应用之一。贝叶斯分类是一种可用于分类的机器学习技术,比如将文本文档等对象分为两类或更多类。通过分析一组训练数据来训练分类器,以...

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    TypeScript 基础教程

    通过引入强类型系统,补充JS的短板。原生JS类型的灵活性导致在实际环境中可能会出现各种不确定的bug。通过使用TS,我们可以在开发阶段既预测这些可能由类型转换导...

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    #Github 基础教程

    Github 基础教程 作为一名Coder,我觉得是必须知道github的,正是因为github,让社会化编程成为现实! 什么是github?

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    vim基础教程

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    JavaScript基础教程

    在你学会了这篇文章的基础教程后,你可以转到大部分章节末尾提到的高级教程。

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    赫尔辛基大学AI基础教程:搜索和解决问题(2.1节)

    自驾驶汽车需要解决类似的问题,还有用于玩游戏的AI(可能不太明显)AI。例如,在国际象棋比赛中,难度不是从A到B,以保证你棋子不被对手吃掉。 ? 在处理像导航或下棋这样的复杂搜索任务之前,让我们从一个简化的模型开始,以增强我们对如何通过AI解决问题的理解。 ? 鸡过河问题 我们将从一个简单的问题开始,以阐明这种思路。

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    CMake基础教程

    如果需要配置和检查我们工程中的所有依赖,那么可以选用CMake工具;但是,这并不是必须的,因为我们可以使用其他的工具或者是IDE(比如Makefiles或者Vi...

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