人工智能的学习理论和方法是指为了实现人工智能的目标,研究和开发的相关理论和方法。本文将介绍。 一、机器学习 机器学习是人工智能领域最重要的学习方法之一,也是实现智能的关键。机器学习通过让机器从数据中学习和自动优化模型,使机器能够从实例中学习到规律和知识,然后应用这些知识进行预测和决策。机器学习有监督学习、...
人工智能:机器学习理论与方法 李侃本书全面系统地讲解了机器学习的理论与方法,内容主要包括高斯混合模型和EM算法、主题模型、非参数贝叶斯模型、聚类分析、图模型、支持向量机、矩阵分解、深度学习及强化学习。本书旨在使读者了解机器学习的发展,理解和掌握它的基本原理、方法与主要应用。本书内容丰富,着重机器学习理论的...
在人工智能的学习方法方面,深度学习是当今人工智能领域中应用最广泛的一种学习方法。深度学习是一种以多层神经网络为基础的机器学习技术,通过多层次的特征提取和表示学习来实现对复杂数据的建模和处理。深度学习在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功,成为推动人工智能发展的重要技术手段之一。 除了深度...
人工智能教育应用的理论与方法大数据及人工智能分析概论面向人工智能的命题动态逻辑及其扩展研究机器学习理论与方法人工智能集对分析人工智能中的深度结构学习 电子工业出版社当当自营 进入店铺收藏店铺 商品详情 开本:16开 纸张:胶版纸 包装:精装 是否套装:否
人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一个广泛的领域，旨在使机器具备模仿或超越人类智能的能力。机器学习（Machine Learning, ML）是实现这一目标的重要手段，通过数据驱动的方法，使机器能够自动改进其性能。机器学习主要分为三大分支：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习（Supervised Learning）：通过提供已...
通过学习概率统计，我们可以更好地理解数据的分布规律、相关性以及不确定性等概念，为机器学习提供有力的理论支持。2.编程基础：Python是人工智能和机器学习领域最常用的编程语言。它拥有丰富的库和工具，可以方便地实现各种算法和模型。因此，掌握Python编程基础对于学习人工智能和机器学习至关重要。掌握基本语法：学习...
机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。
人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是最宽泛的概念,是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学 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...
人工智能的未来发展同时也需要更强大的机器学习理论指导。用传统的泛化上界解释深度学习现象已经明显遇到了困难。深度学习及脑启发计算的现象通常是非常复杂的。我们认为,应该从信息、数据、模型等几个角度出发建立新的深度学习及脑启发计算理论。 具体地应该考虑以下问题。学习和推理过程中信息是如何流动的?数据中存在怎样...