这些技术包括可视化、逻辑推理等。在深度学习的发展过程中,可解释AI也在不断发展。在视觉领域的常用使AI具有可解释的方法有基于梯度的可解释性、基于掩码的可解释性、基于类激活映射的可解释性等,这些方法都是通过关注AI判别的区域来确定AI是否做出了正确判断。 二、多模态感知及理解 每一种信息的来源或者形式都可称为一
所谓AI技术方面,主要是指AI最基础的、最本能的技术,体现在AI对知识的学习能力、对输入信息模态的处理能力等方面,基于这些技术方面,彰显的是AI的感知、认知与决策的核心技术能力。除此之外,AI的其它技术仅是这些核心技术的支撑或承载。 1、基于AI的学习能力的分类方法 就基于AI的学习能力的分类方法,可分为机器学习(...
* 机器人技术:让机器人完成特定的任务,并根据环境变化进行自我调整。 2. 按照应用领域分类: * 大数据:从各种各样的数据之中,能够很快的获得有价值信息的能力。大数据就是AI智能进化的基础条件。 * 语音识别:使用计算机技术来识别、检测和解释人们的语音信号的过程。 * 语音合成:使用计算机来合成有效的人类语音信号...
AI技术分类 人工智能(AI)是指计算机模拟人类智能的能力。它是一种广泛的技术,包括许多不同的子领域和技术。本文将介绍AI技术的分类。 一、机器学习 机器学习是AI中最重要的领域之一。它是指计算机通过学习数据和模式来改进性能的能力。机器学习可以分为三种类型:监督式学习、无监督式学习和半监督式学习。 1. 监督...
1.AI芯片的技术分类 目前,AI芯片主要可以分为ASIC、FPGA和DSP三种类型。 ASIC是专门为某一种特定任务而设计的芯片,具有高性能和低功耗的优势。 FPGA是一种可编程逻辑器件,可以根据需要灵活地配置其内部元件,适合进行快速原型设计和开发。 DSP则是数字信号处理器,专门用于数字信号的捕获、处理和转换,具有高速浮点运算...
AI 芯片按技术架构分类可分为GPU(Graphics Processing Unit,图形处理单元)、半定制化的 FPGA、全定制化 ASIC和神经拟态芯片等。 各个芯片的特点如下: GPU 通用性强、速度快、效率高,特别适合用在深度学习训练方面,但是性能功耗比较低。 FPGA 具有低能耗、高性能以及可编程等特性,相对于 CPU 与 GPU 有明显的性能或者...
机器学习是AI技术的核心,它使计算机能够通过对大量数据的分析来学习和改进,而无需进行明确的编程。机器学习算法通过分析数据中的模式或规律,构建出能够预测或决策的模型。监督学习、无监督学习和强化学习是机器学习的三种主要类型。在分类、回归、模式发现和决策优化等领域,这些技术发挥着重要作用。例如,在金融行业,机器...
而在AI技术的发展过程中,不同的分类方法被提出来,以便更好地理解和应用这一领域的技术。本文将介绍几种常见的AI技术分类方法,包括符号主义、连接主义以及混合方法。 1.符号主义(Symbolic AI) 符号主义是人工智能的早期研究方法之一,它强调通过符号和规则来模拟人类的思维过程。符号主义认为人工智能可以通过使用形式化...
首先,人工智能技术可以分为以下几个主要类别: 1.机器学习:机器学习是AI技术的基础,其主要方法是通过大量数据训练模型,从而实现对未知数据的预测和分类。 2.深度学习:深度学习是机器学习的一个子领域,主要利用神经网络进行学习和预测。深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著的成果。 3.计算机视觉:计算机视...