以下是我
個人針對人工智慧的初步規劃
人工智慧（artificial intelligence），英文縮寫為ai。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧型的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是一門極富挑戰性的科學，包含計算機知識、心理學、高階數學和哲學等專業知識。同時，人工智慧是未來電子科技發展的乙個基石，可以巢狀到現實生活中的各個方面和領域。
此次僅僅是個人對人工智慧技術方向的乙個探索規劃，以python語言為基礎，以谷歌提供的tensorflow開源軟體為框架，結合機器學習中的分支強化學習為方向，以實現在特定裝置上執行（涉及移植等）的人工智慧軟體為目標而展開。
整個探索規劃分為以下階段：
第一階段：了解python基礎語言，熟悉python中相關知識點和注意事項，熟悉python開發的相關軟體和對python支援包的安裝，能夠讀懂基本的python**。此階段主要是探索人工智慧程式語言：python，了解其他人工智慧程式語言（如r語言等），對比程式語言的優缺點等，從而達到對人工智慧程式語言的初步了解和認識，尤其是python。python是未來人工智慧開發的語言基礎，只有堅實的地基才能搭建起巍峨的人工智慧大廈，所以建議為期1.5~2個月的學習時間；當然每個人投入的精力和時間不同， 因此這個時間也不是固定的，僅供乙個參考。
第三階段：以q-learning為強化學習的切入點，了解強化學習的基礎概念、區分人工智慧其他領域（如監督學習和無監督學習），了解強化學習的運用領域及其範疇，熟悉強化學習的基本策略及其使用的限制等。此階段主要是探索強化學習在tensorflow框架下的運用，以此為基礎向現實中的實際問題進行轉換，嘗試一些經典的案例。
第四階段：結合谷歌提供的特定人工智慧軟體進行android裝置的移植開發，實現對現有裝置的支援和應用。此階段主要是探索人工智慧技術用於實際裝置，確保能夠完整移人工智慧軟體到移動裝置端，為後續的實際專案開發奠定實際基礎。
說明：以上各個階段主要是探索，此探索規劃未進行大量**除錯，其基本目標：了解相關知識點，熟悉相關軟體、軟體支援包及其相關問題的解決，熟悉人工智慧相關技術進而在後續開發中可以做到對專案的全面把控。
第五階段（公司成員）：第一：整合現有產品，尋找是否有能夠進行人工智慧的專案；第二：深入市場進行調研，結合最新前言技術，以[嵌入式硬體/現有產品]為基礎進行人工智慧產品的方案規劃。此階段是主要是調研、設計和規劃人工智慧硬體產品，以此適應當前人工智慧大潮流，突破性針對現有產品的公升級，實現小規模[嵌入式/軟體]的人工智慧開發和使用。
第六階段：人工智慧產品方案的確定、開發及推廣 ，可同步進行。
第七階段：產品的迭代和公升級工作。
以上為個人zhend
人工智慧知識普及
很多人對人工智慧的理解可能還僅僅停留在乙個基本概念的層度，沒有能深入理解，近年來這個概念也多由於一些事件，如圍棋下過人類之類的事件所引爆。這裡簡要的普及下。這個圖表明了三者間的關係。人工智慧是乙個大課題。細分下看 人工智慧 簡單的說就是讓計算機有智慧型。比如我發現了乙個規律，房價 年份 240.2 ...
人工智慧知識點記錄
1 構成產生式系統的基本元素有 綜合資料庫 產生式規則 控制系統 控制策略按執行規則的方式分類,分為 搜尋策略 衝突消解策略 正向反向雙向推理 三類。2 歸結過程中控制策略的作用是給出控制策略，以使僅對選擇合適的子句間方可做歸結，避免 多餘的 不必要的歸結式出現 常見的控制策略有 推理方向 求解策略...
人工智慧分類體系
前言 剛上大學的時候，每每學習乙個新的課程，總覺得學習 概論 分類 這種東西很無聊。後來發現，學習具體的實現細節才是最無聊的 因為永遠 記 不 住。所以 開始告訴自己建立系統的知識框架才是重要的 強人工智慧 指能製造出真正地推理和解決問題的智慧型機器。比如日本動漫裡的 阿童木 鋼鐵俠的ai管家 賈維...