机器学习

自1956年达特茅斯会议首次提出“人工智能”概念以来，这门学科已走过近七十载风雨历程。在AI发展的历史长河中，蔡自兴教授编著的《人工智能及其应用》无疑是中国人工智能教育领域的一座丰碑。该书首版于1990年问世，历经多次修订，系统构建了适合中国教学体系的人工智能知识框架，成为数百万学子踏入AI殿堂的启蒙教材。全书以“基础理论-关键技术-实践应用”三位一体的结构…

人工智能作为计算机科学的重要分支，其核心目标是让机器能够模拟人类的智能行为。从1956年达特茅斯会议首次提出“人工智能”概念至今，AI经历了从规则驱动到数据驱动的演变过程。早期基于符号主义的方法试图通过形式化规则来模拟人类推理，而现代人工智能则更多依赖统计学习和神经网络技术。 人工智能的发展可分为三个主要阶段： 萌芽期（1950s-1970s）：以逻辑推理和…

人工智能作为当今科技领域最热门的方向之一，吸引了无数学习者的目光。入门人工智能需要建立系统的知识体系，通常建议从以下基础开始： 数学基础：线性代数、概率论、微积分和统计学 编程技能：Python语言及其相关库(NumPy、Pandas) 理论学习：机器学习基本概念和算法原理 实践项目：通过实际案例加深理解 学习路径可以分为三个阶段：首先是打好数学和编程基础，…

人工智能的思想源流可以追溯到古代，但作为一门现代科学，其起源通常与20世纪中叶的几位先驱者紧密相连。1950年，英国数学家艾伦·图灵发表了划时代的论文《计算机器与智能》，他在文中提出了一个关键问题：“机器能思考吗？”为了回答这个问题，他设计了著名的图灵测试，为判断机器是否具备智能提供了一个可操作的标准。 “如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能…

人工智能作为引领新一轮科技革命的核心驱动力，其底层算法构成了智能系统的基石。从海量数据中挖掘价值、模拟人类学习与决策过程，都离不开这些核心算法的支持。本文将深入剖析人工智能领域的十大核心算法，并全面解析其在实际场景中的应用。 1. 线性回归与逻辑回归 线性回归是统计学和机器学习中最基础的算法之一，它通过拟合自变量与因变量之间的线性关系来进行预测。其数学模型可…

作为支撑人工智能系统的核心支柱，基础技术层聚焦于使机器获得感知、认知和决策能力的底层技术。其中机器学习通过算法让计算机从数据中自动学习规律，其代表技术深度学习利用神经网络模拟人脑处理机制，在图像识别领域达到超过人类的准确率。计算机视觉赋予机器“看懂世界”的能力，从医疗影像的病灶识别到自动驾驶的环境感知，其技术演进正不断突破空间理解的边界。自然语言处理则致力于…

人工智能作为计算机科学的重要分支，其研究范畴覆盖多个核心领域。从技术层面来看，人工智能主要包含以下关键组成部分： 机器学习 通过算法使计算机从数据中自动学习模式 自然语言处理 让计算机理解、解释和生成人类语言 计算机视觉 使机器能够“看懂”并理解图像和视频内容 专家系统 模仿人类专家决策能力的智能系统 机器人技术 结合硬件与软件实现物理世界的智能操作 人工智…

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法及应用系统的综合性技术科学。从技术实现角度可划分为弱人工智能、强人工智能、超人工智能三个层级。当前我们接触的语音助手、图像识别系统均属于弱人工智能范畴，而具有自我意识和通用认知能力的强人工智能仍是未来研究方向。 核心技术领域划分 机器学习：包括监督学习、无监督学习、强化学习三大范式 自然语言处理：涵…

人工智能作为引领新一轮科技革命的关键力量，其技术体系呈现多层次、多分支的特点。从底层基础设施到上层应用，人工智能技术主要涵盖机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱与推理系统、机器人流程自动化五大核心领域。这些技术相互交织，共同构建起智能系统的”大脑”和”感官”，使其能够感知环境、理解语义、进行决策并执行任…

想象一下，你正在教一个孩子识别猫。你不会给他一本写满复杂公式的教科书，而是会不断地给他看各种猫的图片，并告诉他“这是猫”。经过多次学习，孩子自己就能总结出猫的特征：尖耳朵、胡须、长尾巴等等，最终在街上看到一只从未见过的猫时，也能准确认出来。 人工智能（AI）就是这个“孩子”。它不是魔法，而是一门让机器能够像人一样学习、推理、感知和解决问题的科学。它的核心是通…