人工智慧 Day01

2021-09-27 13:05:42 字數 1058 閱讀 3125

人工智慧概述

人工智慧:以機器為載體實現的人類智慧型或生物智慧型。

人工智慧應具備如下能力:

1.具備視覺感知和語言交流的能力

2.具備推理與問題求解能力

3.具備協同控制能力。將視覺、語言、推理等能力統一協調。

4.具備遵守倫理道德能力。

5.具備從資料中進行歸納總結的能力。

人工智慧的三種主要方法:

(1)符號主義人工智慧(symbolic ai)為核心的邏輯推理。

用規則教。

2023年ibm「深藍」和2023年ibm「沃森」是以推理為核心的人工智慧的代表。

深藍計算機是由ibm開發的象棋電腦,歷史上第乙個成功在標準西洋棋比賽中打敗衛冕世界冠軍的計算機系統。深藍計算機是採用混合決策的方法。它將通用超級計算機處理器與象棋加速器晶元相結合。在超級計算機上執行的軟體執行一部分運算,更複雜的棋步交給加速器處理,然後計算出可能的棋步和結果。

(3)在「探索(未知空間)」與「利用(已有經驗)」(exploration vs. exploitation)之間取得平衡為核心的強化學習。

用問題引導。

搜尋求解:

1.啟發式搜尋

2.對抗搜尋(minimax及alpha-beta剪枝搜尋)

3.蒙特卡洛樹搜尋

邏輯與推理:

1.命題邏輯

2.謂詞邏輯

3.知識圖譜推理

4.因果推理

統計機器學習 監督學習:

1.機器學習基本概念

2.線性回歸與分類

3.ada boosting

4.線性區別分析

統計機器學習 非監督學習:

1.k-means

2.主成分分析pca

3.特徵人臉方法

4.期望極大演算法em

深度學習:

1.前饋神經網路(誤差後向傳播)

2.卷積神經網路

3.自然語言理解與視覺分析

強化學習:

1.馬爾科夫決策過程

2.強化學習中策略優化與策略評估

3.q-learning

4.深度強化學習

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