类似于人类级别的人工智能，能够在多个领域表现出类似于人的智慧，能理解、学习和执行各种任务。目前，强人工智能尚未实现，仍是人工智能研究的长期目标。超人工智能（Artificial Superintelligence，ASI）超越人类智慧的人工智能，在各个领域都比人类聪明，可以执行任何智力任务并且在许多方面超越人类。尽管超人工智能在科幻作...
人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指通过智能化技术模拟人类智能行为的一门学科。其中,深度学习(Deep Learning)是一种基于神经网络的机器学习算法,具有高度的灵活性和自适应性,已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域得到了广泛应用。本文将介绍人工智能深度学习之神经网络的基本原理,详细具体,不少于5000字...
这个例子仅仅是机器学习常见应用的冰山一角, 而深度学习是机器学习的一个主要分支,本节稍后的内容将对其进行更详细的解析。 1.2. 机器学习中的关键组件 首先介绍一些核心组件。无论什么类型的机器学习问题,都会遇到这些组件: 可以用来学习的数据(data); 如何转换数据的模型(model); 一个目标函数(objective ...
人工智能、机器学习、深度学习三者之间存在着一定的关系。人工智能是指计算机能够模拟人类智能的一门学科和技术。而机器学习是人工智能的一个分支，旨在使计算机能够通过数据和经验自动的学习和改进性能，不需要明确的编程指令。深度学习则是机器学习的一种特殊形式，通过模拟人脑神经网络的结构和功能进行学习和决策。简单理...
1.2深度学习的算法和应用 1. 2. 3. 神经网络的基本原理 1. 一、引言 人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指通过智能化技术模拟人类智能行为的一门学科。其中,深度学习(Deep Learning)是一种基于神经网络的机器学习算法,具有高度的灵活性和自适应性,已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域得到了广泛应...
具体来说,人工智能是一个宏观的概念,旨在模拟和实现人类智能;机器学习则是通过算法和数据使计算机具备学习和改进能力;深度学习则是机器学习的一种高级形式,通过深度神经网络模型来处理复杂的非线性问题。这三者之间既有区别又有联系,共同推动了人工...
深度学习(Deep Learning)是人工智能(Artificial Intelligence, AI)领域的一个重要分支,近年来随着计算能力和大数据的增长,深度学习在各个领域取得了显著的进展。它被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、自动驾驶等多个领域,推动了现代人工智能的迅速发展。
我们将信息技术和数字技术统一称为数字技术,前述两种观点都缺乏量化分析。因此本研究用数字技术的前沿代表——人工智能为例,探索数字技术对深度学习和作业结果的影响。 一、概念界定 何玲、黎加厚认为,深度学习是指学习者在已有的知识经验前提下,用批判的眼光和视角去学...
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指机器能够模拟人类智能的一种技术。它包括许多分支，如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。机器学习（Machine Learning，ML）是一种让机器通过数据学习并改进性能的技术。它可以让机器通过自我学习和调整来实现自我优化和提高。机器学习包括监督学习、无监督学习和强化...
机器学习(MachineLearning,ML)是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。 深度学习(DeepLearning,DL)是机器学习算法中最热门的一个分支,近些年取得了显著的进展,并替代了大多数传统机器学习算法。 机器学习 机器学习的实现可以分成两步:训练 和 预测 ,类似于归纳和演绎: ...