人工智能

机器学习技术正在重塑医疗行业的诊断、治疗和研究范式。在医学影像分析领域，深度学习算法能够以超过人类专家的准确率识别CT扫描中的肿瘤、MRI中的脑部病变以及X光片中的骨折。以谷歌的DeepMind为例，其开发的AI系统在检测超过50种眼疾方面的准确率已达到94%，与专业眼科医生相当。在药物研发方面，机器学习显著缩短了新药开发周期。BenevolentAI公司利…

机器学习图像识别是计算机视觉的核心分支，其目标是训练机器自动识别和理解图像中的内容。其基本原理是通过算法模型从大量标注的图像数据中学习特征规律，从而能够对新的未知图像进行准确分类或检测。整个过程可以分解为数据预处理、特征提取、模型训练和预测推理四个关键阶段。 传统方法依赖于手工设计的特征（如SIFT、HOG），而现代方法则主要采用深度学习，尤其是卷积神经网络…

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一个宏大的科学领域，其目标是创造能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统。简而言之，AI旨在让机器像人一样思考、学习和解决问题。而机器学习（Machine Learning, ML）则是实现人工智能的一种核心技术途径，它赋予计算机通过数据自动学习和改进的能力，而无需进行明确的…

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一个广阔而宏伟的科学研究领域，其终极目标是创造能够模拟、延伸和拓展人类智能的机器或软件系统。它致力于让机器能够像人类一样思考、学习、推理、感知、规划乃至创造。从哲学思辨到技术实践，AI涵盖了包括知识表示、自然语言处理、计算机视觉、机器人学和专家系统在内的众多子领域。 人工智能是关于制造智能…

周志华，南京大学教授，计算机科学与技术系主任，人工智能学院院长。他是中国大陆在人工智能领域，尤其是机器学习方向最具国际影响力的学者之一。作为ACM、AAAS、IEEE、IAPR等多个国际顶级学会的会士（Fellow），他的学术生涯深刻地影响了中国乃至全球的AI研究进程。 周志华教授长期致力于机器学习的研究，在该领域做出了许多奠基性和开创性的工作。他的研究不仅…

在机器学习项目中，可视化工具扮演着至关重要的角色。它们不仅帮助我们理解数据的分布和特征，还能深入剖析模型的决策过程，将复杂的算法转化为直观的图形界面。这些工具极大地降低了机器学习的理解门槛，使得数据科学家、工程师乃至业务人员都能参与到模型的构建与优化中。 现代的可视化工具库功能丰富，覆盖了从数据预处理到模型部署的全流程。例如，Matplotlib和Seabo…

从1950年代阿兰·图灵提出“机器能思考吗”的划时代问题，到当今大模型引发的人工智能浪潮，机器学习已走过七十余年的发展历程。特别是自2012年AlexNet在ImageNet竞赛中一战成名以来，深度学习技术的突破性进展将机器学习推向了前所未有的高度。截至2025年，机器学习技术已广泛应用于医疗诊断、自动驾驶、金融风控、智能制造等关键领域，成为驱动全球数字化转…

机器学习的构想并非凭空出现，其思想根源可以追溯到几十年前。早在1950年，计算机科学之父艾伦·图灵在其开创性论文《计算机器与智能》中，便提出了“机器能够思考吗？”这一划时代的问题，并设计了著名的“图灵测试”作为判断标准。这为人工智能乃至机器学习的诞生播下了第一颗种子。 九年后，亚瑟·塞缪尔明确提出了“机器学习”这一术语，并将其定义为“赋予计算机无需明确编程即…

机器学习的思想源流可追溯至20世纪中叶。1950年，艾伦·图灵在《计算机器与智能》中提出“机器能思考吗”的著名设问，为这一领域埋下第一粒种子。九年后，亚瑟·塞缪尔创造了“机器学习”这一术语，将其定义为“赋予计算机无需明确编程的学习能力”。在经历了符号主义学习的初期探索后，随着反向传播算法的提出与支持向量机等技术的成熟，机器学习在20世纪末逐渐形成完整理论体系…

机器学习作为人工智能的核心分支，其本质是让计算机系统通过算法从数据中学习规律，而非依赖显式编程。其基本原理可概括为：通过训练数据构建数学模型，利用优化算法最小化预测误差，最终实现对未知数据的泛化预测。 机器学习主要分为三大范式： 监督学习：使用带有标签的数据集训练模型，用于分类和回归任务 无监督学习：从无标签数据中发现内在结构和模式，常用于聚类和降维 强化学…