机构名称：
¥ 31.0
序言人工智能（AI）研究了难以解决传统算法方法难以解决的问题。这些问题通常让人想起被认为需要人类智能的问题，而由此产生的AI解决方案策略通常会概括为问题类别。AI技术现在在计算，支持电子邮件，社交媒体，摄影，金融市场和智能虚拟助手（例如Siri，Alexa）等日常应用中普遍存在。这些技术也用于对自主剂的设计和分析，这些自主剂感知其环境并与之合理地相互作用，例如自动驾驶汽车和其他机器人。传统上，AI包括符号和亚符号方法的混合。它提供的解决方案取决于一系列一系列一般和专业知识表示方案，解决问题机制和优化技术。这些方法涉及感知（例如语音识别，自然语言理解，计算机视觉），解决问题（例如搜索，计划，优化），产生（例如叙事，对话，对话，图像，图像，模型，模型），代理（例如，机器人技术，任务，任务 - 自动化，控制，控制）以及支持它们（E。e.G. g。机器学习可以在这些方面中的每个方面使用，甚至可以在所有这些方面端对端使用。在过去的十年中，“人工智能”一词在企业，新闻文章和日常对话中已变得司空见惯，这在很大程度上受到一系列高影响力的机器学习应用的驱动。人工智能的研究使学生准备确定何时适合给定问题的AI方法，确定适当的表示和推理机制，实施它们，并就表现及其更广泛的社会影响进行评估。通过大型数据集的广泛可用性，增加的计算能力和算法改进，使这些进步成为可能。尤其是，通过大型数据集优化自动学习的表示形式已经有了转变。由此产生的进步将诸如“神经网络”和“深度学习”等术语纳入了日常白话。企业现在将基于AI的解决方案宣传为其服务的增值，因此“人工智能”现在既是技术术语又是营销流行语。其他学科，例如生物学，艺术，建筑和金融，越来越多地利用AI技术来解决其学科中的问题。在我们历史上，更广泛的人口首次可以使用复杂的AI驱动工具，包括从及时的工具或诗歌中生成及时的诗歌，描述的艺术品以及描绘真实人的虚假照片或视频。AI技术现在已广泛用于股票交易，策划我们的新闻和社交媒体供稿，对求职者的自动评估，医疗状况的检测以及通过累犯预测影响监狱判决。因此，AI技术可以在开发和应用它时具有重大的社会影响和道德考虑。
知识体
主要关键词
相关文件推荐
