三、人工智能核心原理与伦理意识 理解AI的基本原理,包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心领域,是AI时代的必备知识。同时,随着AI技术的广泛应用,其伦理问题也日益凸显,如隐私保护、算法偏见、自动化武器系统的道德考量等。因此,学习AI伦理,探讨技术如何公平、透明、负责任地服务于社会,已成为基础知识中...
1.逻辑推理 为什么需要:逻辑推理能力是解决问题和进行有效决策的基础。 应用场景:在算法设计和程序调试中,逻辑推理帮助我们找出问题所在。 2.问题解决能力 为什么需要:培养问题解决能力有助于在复杂环境中找到有效的解决方案。 应用场景:在项目开发和数据分析中,能够迅速定位和解决问题是关键。 学习人工智能的基础知识是...
人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是计算机科学领域的一个分支,旨在开发出能够模拟和执行人类智能任务的技术与系统。它涉及了多个子领域,如机器学习、深度学习、自然语言处理和专家系统等。人工智能的目标是使计算机能够感知、理解、学习、推理和适应不同环境,从而具备类似于人类的智能水平。 1.人工智能技术发展 人...
想要深入探索人工智能领域,掌握一些基础知识是必不可少的。以下是一些人工智能领域的必备基础知识,帮助你更好地理解这一领域。 数学基础 📐 线性代数:向量和矩阵运算在人工智能中广泛应用,例如数据表示和线性变换。特征值与特征向量可用于数据降维和主成分分析。
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门涉及多个学科的综合性科学，涉及数学、计算机科学、工程学、心理学和哲学等多个领域。以下是人工智能的基础知识：1、机器学习（Machine Learning, ML）：是人工智能的一个重要分支，指计算机通过学习数据来完成任务，而不是通过编程来解决问题。机器学习分为监督学习、无监督...
人工智能基础知识 阅读了该文档的用户还阅读了这些文档 37 p. 大模型时代的数据管理 37页 26 p. 智能制造一站式解决方案【26页】 38 p. 企业架构方法论在电商企业的实践【38页】: 88 p. 数据治理方案与相关案例【88页】 45 p. 位置物联网+工业互联网,赋能智能制造【45页】 68 p. 中小企业...
■ 人工智能的发展历程 口第一次浪潮· 1955年,赫伯特西蒙(Herbert A.Simon,也译为司马贺)和艾伦纽维尔(Alen Newell)开发的一个名为“逻辑理论家(Logic Theorist)”的程序。 · 1957年,赫伯特 ·西蒙等人在“逻辑理论家”的基础上,又推出了通用问题解决器(General Problem Solver,GPS)。· 1957年,美国康奈尔大...
人工智能基础知识 什么是人工智能？官方定义：人工智能，简称AI，是一门致力于设计和开发能够模拟、扩展和执行人类智能活动的理论和应用系统的学科。通俗理解：人工智能追求的是赋予机器以人类的智能。这种智能赋予了机器感知、理解、学习和决策的能力，使其能够像人一样执行各类任务，如语言理解、图像识别和产品推荐等，...