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机器学习和人工智能已成为人类非常流行的技术。人工智能 (AI) 是一个多学科领域，其目标是使目前需要人类智能的活动自动化。人工智能的最新成功包括计算机化的医疗诊断和根据特定用户要求自动定制硬件的系统。人工智能解决的主要问题领域可以概括为感知、操纵、推理、交流和学习。感知涉及从感官输入（视觉、音频等）构建物理世界的模型。操纵涉及连接附属物（例如机械臂、运动装置）以影响物理世界中的期望状态。推理涉及更高级别的认知功能，例如规划、从世界模型中得出推理结论、诊断、设计等。交流处理通过使用语言理解和传达信息的问题。最后，学习处理根据系统的经验自动提高系统性能的问题。人工智能产生了许多重要的技术概念，这些概念统一了这些不同的问题领域，并构成了科学学科的基础。通常，人工智能系统基于知识库运行，知识库包含表征系统熟练程度的事实和规则。知识库的元素由独立有效（或至少合理）的信息块组成。系统必须自动组织和利用这些信息来解决它遇到的特定问题。这种组织过程通常可以描述为针对特定目标的搜索。由于需要确定信息的相关性，并且经常出现不确定和模糊的数据，因此搜索变得复杂。启发式方法为人工智能系统提供了一种集中注意力和控制其搜索过程的机制。人工智能系统必然具有自适应性，这产生了对人工智能计算架构的需求。系统使用的所有知识都必须在这种架构中表示出来。获取现实世界的知识并将其编码到人工智能架构中构成了知识工程的子领域。
“人工智能和机器学习两天研讨会：
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