¿Qué incluye la inteligencia artificial?
Los conceptos básicos de Python y los módulos de computación científica incluyen principalmente:
Sintaxis básica de Python
Números de módulos de computación científica
Módulo de análisis y procesamiento de datos Panda
Módulo de visualización de datos
El conocimiento matemático de la IA incluye principalmente:
Conceptos básicos de cálculo
Conceptos básicos de álgebra lineal
Cálculo diferencial multivariante
Álgebra lineal avanzada
Teoría de la probabilidad
Optimización
Los algoritmos de regresión lineal incluyen principalmente:
Regresión lineal múltiple
Método de descenso de gradiente
Estandarizar
Regularizar
Regresión de lazo, regresión de cresta, regresión polinómica
Los algoritmos de clasificación lineal incluyen principalmente:
Regresión logística
Regresión Softmax
Máquina de vectores de soporte SVM
Algoritmos de optimización SMO
Los algoritmos de aprendizaje no supervisados incluyen principalmente:
Algoritmos de series de agrupamiento
Algoritmo de reducción de dimensionalidad de análisis de componentes principales
Algoritmo EM
p>Algoritmo GMM
La serie de algoritmos de árbol de decisión incluye principalmente:
Algoritmo de árbol de decisión
Algoritmo de bosque aleatorio
Algoritmo Adaboost
p>
Algoritmo GBDT
Algoritmo XGBoost
Y así sucesivamente, debido a que hay demasiado contenido, no los presentaré uno por uno. Si quieres saber más, puedes preguntar por mensaje privado.
La inteligencia industrial es una rama de la informática que intenta comprender la naturaleza de la inteligencia y producir una nueva máquina inteligente que pueda responder de manera similar a la inteligencia humana. La investigación en esta área incluye robótica, reconocimiento de lenguaje, reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural y sistemas expertos. Desde el nacimiento de la inteligencia artificial, la teoría y la tecnología se han vuelto cada vez más maduras y los campos de aplicación continúan expandiéndose. Es concebible que los productos tecnológicos que traerá la inteligencia artificial en el futuro sean "contenedores" de sabiduría humana. La inteligencia artificial puede simular el proceso de información de la conciencia y el pensamiento humanos. La inteligencia artificial no es inteligencia humana, pero puede pensar como los humanos o superar la inteligencia humana.
Los principales campos de aplicación de la inteligencia artificial son:
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es un campo de aplicación importante en el campo de la inteligencia artificial. Cuando se trata de aprendizaje profundo, lo primero que me viene a la mente es AlphaGo. Al aprender y actualizar el algoritmo una y otra vez, finalmente derrotó al maestro de Go en la batalla entre humanos y máquinas.
Para un sistema inteligente, la capacidad del aprendizaje profundo determina hasta qué punto puede cumplir con las expectativas del usuario.
Principios técnicos del aprendizaje profundo: 1. Construya una red e inicialice aleatoriamente los pesos de todas las conexiones; 2. Envíe una gran cantidad de datos a la red 3. La red procesa estas acciones y aprende 4. Si esta acción se ajusta a la acción especificada, el peso aumentará; si no, el peso disminuirá; 5. El sistema ajusta los pesos mediante el proceso anterior 6. Después de miles de estudios, supera el rendimiento humano;
Visión por computadora
Visión por computadora; Se refiere a la capacidad de las computadoras para identificar objetos, escenas y actividades a partir de imágenes. La visión por computadora tiene una amplia gama de subaplicaciones, incluido el análisis de imágenes médicas, el reconocimiento facial, la seguridad de las relaciones públicas, la vigilancia de la seguridad, etc.
Principios técnicos de la visión por computadora: la tecnología de visión por computadora utiliza una secuencia de operaciones de procesamiento de imágenes y otras tecnologías para dividir la tarea de análisis de imágenes en pequeñas tareas manejables.
Reconocimiento de voz
El reconocimiento de voz consiste en convertir la voz en texto y reconocerlo, reconocerlo y procesarlo.
Las principales aplicaciones del reconocimiento de voz incluyen llamadas salientes, dictado en el ámbito médico, escritura de voz, control por voz de sistemas informáticos, atención telefónica al cliente, etc.
Principios de la tecnología de reconocimiento de voz: 1. Procesar el sonido y utilizar la función de movimiento para enmarcar el sonido. 2. Una vez encuadrado el sonido, se convierte en muchas formas de onda y es necesario extraer marcadores acústicos del; formas de onda; 3. Sonido Después de la extracción de características, el sonido se convierte en una matriz. Luego combine fonemas en palabras;
Asistente personal virtual
Siri en teléfonos Apple y Xiao Ai en teléfonos Xiaomi son aplicaciones de asistente personal virtual.
Principios técnicos del asistente personal virtual: (Tome a Xiao Ai como ejemplo) 1. Después de que el usuario hable con Xiao Ai, la voz se codificará inmediatamente y se convertirá en un archivo digital comprimido, que contiene información sobre la voz del usuario. 2. Debido a que el teléfono móvil del usuario está encendido, la señal de voz se transmitirá al móvil; operador utilizado por el usuario La estación base luego se envía al proveedor de servicios de Internet (ISP) del usuario a través de una serie de líneas fijas. El ISP tiene un servidor de computación en la nube 3. Una serie de módulos integrados en el servidor identificarán lo que hace el usuario; Acabo de decirlo por medios técnicos.
Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural (PNL), al igual que la tecnología de visión por computadora, integra varias tecnologías que ayudan a lograr el objetivo y realizar la comunicación del lenguaje natural entre humanos y máquinas.
Principios de la tecnología de procesamiento del lenguaje natural: 1. Análisis léxico de la codificación de caracteres chinos; 2. Análisis sintáctico; 4. Generación de texto;
Robot inteligente
Los robots inteligentes se pueden ver en todas partes de la vida, como robots de barrido y robots de compañía... Ya sea que estos robots conversen con personas, naveguen y caminen de forma autónoma o supervisen la seguridad, son inseparables de la Apoyo a la tecnología de inteligencia artificial.
Principio de la tecnología de robots inteligentes: la tecnología de inteligencia artificial integra visión artificial, planificación automática y otras tecnologías cognitivas y varios sensores en los robots, de modo que los robots tienen la capacidad de juzgar y tomar decisiones, y pueden manejarse en diferentes entornos. diferentes tareas. Los dispositivos portátiles inteligentes, los electrodomésticos inteligentes, los dispositivos de viaje inteligentes o los drones tienen principios similares.
Recomendación del motor
Taobao, JD.COM y otros centros comerciales, así como sitios web de información como 36Kr, le brindarán información relevante basada en los productos, páginas y palabras clave que ha navegado antes. En realidad, esto es una manifestación de la tecnología de recomendación de motores.
¿Por qué Google quiere ser un buscador gratuito? El propósito es recopilar una gran cantidad de datos de búsqueda natural, enriquecer su base de datos de big data y prepararse para la base de datos de inteligencia artificial posterior.
Principio de la tecnología de recomendación del motor: el motor de recomendación se basa en el comportamiento y los atributos del usuario (datos generados por el comportamiento de navegación del usuario). A través del análisis y procesamiento de algoritmos, descubre activamente las necesidades actuales o potenciales del usuario. envía activamente información a la página de navegación del usuario.