AI基础学习
- 什么是人工智能？
- AI研究流派
- AI的发展历程
- AI主要技术分支
-
- 机器学习（Machine Learning，ML）
- 神经网络（Neural Network）
- 深度学习（Deep Learning，DL）
- 强化学习（Reinforcement Learning，RL）
- 监督学习
- 非监督学习
- AI的应用领域
- AI名词百科
什么是人工智能？
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指通过计算机系统模拟人类智能的能力，使其能够执行通常需要人类智慧的任务，如学习、推理、问题解决、感知、语言理解等。AI的核心目标是让机器能够自主完成复杂任务，甚至在某些领域超越人类。
AI研究流派
- 符号主义Symbolicism：认知就是通过对有意义的表示符号进行推导计算，并将学习视为逆向演绎，主张用显式的公理和逻辑体系搭建人工智能系统。优点是逻辑规则清晰和易解释性。缺点是难以处理模糊和不确定性的问题。典型应用在智能决策和自动控制。
- 联结主义Connectionism：利用数学建模来研究人类认知的方法，用神经元的连接截止实现人工智能。优点是能模拟人脑处理信息。缺点是训练要大量时间和资源，缺乏可解释性。典型应用是深度学习和神经网络，图像和语音识别；
- 行为主义Actionism：以控制论即感知-动作型控制系统原理模拟行为以复现人类智能；优点是能处理实时环境信息。缺点是需要大量数据和运算，应用范围窄。典型应用是机器人导航和操作控制，机器人和自主控制系统。
AI的发展历程
