一、人工智能概述1、人工智能发展必备三要素：数据、算法、计算力（CPU/GPU/TPU）CPU和GPU区别: http://www.sohu.com/a/201309334_468740Google TPU介绍:https://buzzorange.com/techorange/2017/09/27/what-intel-google-nvidia-microsoft-do-for-ai
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2023-12-21 21:05:40
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《当产品经理遇到人工智能》
第一章、洞察力：从产品经理角度认识人工智能全球人工智能（AI）产业链结构人工智能产业链结构分为基础层（计算基础设施）、技术层（软件算法及平台）与应用层（行业应用及产品）。（1）基础层：整个产业的基础，主要是研发硬件及软件，如芯片、传感器、数据资源、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑。（2）技术层：产业的核心，主要是研究
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2023-05-28 21:31:46
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近几年来，人工智能行业飞速发展。麦肯锡预测人工智能可在未来十年为全球GDP增长贡献1.2个百分点，为全球经济活动增加13万亿美元产值，其贡献率可以与历史上第一次“工业革命”中蒸汽机等变革技术的引入相媲美。从产业链来看，人工智能可以分为技术支撑层、基础应用层和产品层,各层面环环相扣，基础层和支撑层提供技术运算的平台、资源、算法，应用层的发展离不开基础层和技术的应用。人工智能产业链资料来源：凯联资本投
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2023-08-08 16:43:30
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题目： 人工智能科学体系大致分哪几个层次? 答：根据霍华德·加德纳的多元智能理论，人类的智能可以分成七个范畴： 1.语言 2.逻辑 3.空间 4.肢体运作 5.音乐 6.人际 7.内省 8.自然1、语言智能 是指有效的运用口头语言或及文字表达自己的思想并理解他人，灵活掌握语音、语义、语法，具备用言语思维、用言语表达和欣赏语言深层内涵的能力结合在一起并运用自如的能力。他们适合的职业是：政治活动家，主
1 浅谈人工智能1.1 人工智能的概述人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从...
原创
2021-08-18 09:42:25
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1 浅谈人工智能1.1 人工智能的概述人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从...
原创
2022-03-04 16:17:52
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人工智能的概述人工智能的概念：人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。图灵测试即一个人在不接触对方的情况下，通过一种特殊的方式，和对方进行一系列的问答，如果在相当长时间内，它无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么，就可以认为这个计算机有同人相当的智力，即这台计算机是能思维的。人工智能(Artificial Intelligence)，简称AI。将利用机器（含计算机程序
从helloworld开始TensorFlow的基础结构图的基本构成TensorFlow的基础模型图(Graph)与会话(Session)数据流图的结构什么是会话(Session)？Session的作用TensorFlow程序的流程python常用库numpy什么是Tensor(张量)?张量的维度(秩): Rank / Order dimensionTensor 的属性几种TensorConsta
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2023-06-08 15:26:48
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2021中国人工智能应用趋势报告明确提出新基建助推人工智能应用迈入新阶段。新基建加速人工智能应用落地 新冠疫情、经济增长放缓、竞争加剧等多重挑战下，企业加速应用人工智能进行智能化建设。新基建为人工智能发展提供数据、算力和算法三个层面的基础设施支撑；同时，新基建将拓展人工智能的应用场景。人工智能本身被定义为一种新型基础设施，将助力产业实现智能化；反过来，新基建又将推动人工智能产业化，为人工智能产业提
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2023-10-24 22:01:34
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2019年1月2日，我们正式对外发布AI开放平台，免费开放人脸检测和人脸识别SDK。今天，我们要告诉大家，不仅是软件的开放，我们同样提供AI硬件开发平台-pcDuino9 AI视觉边缘计算套件。很多人不解，在各大视觉领域的独角兽公司纷纷争抢市场，进行产品落地、方案落地的时候，我们为什么选择在这个时候开放算法，推出AI硬件开发平台。神目科技在发展的过程中，曾经在很多不同的场合中被问到“与目前视觉领域
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2023-10-28 13:57:44
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全称：人工智能（Artificial Intelligence）缩写：AI / ai人工智能研究 亦称智械、机器智能，指由人制造出来的可以表现出智能的机器。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligent agent）
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2023-07-30 20:27:44
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SVM是属于机器学习中的一个分类问题， 机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。机器学习的大致分类：1）分类（模式识别）：要求系统依据已知的分类知识对输入的未知模式（该模式的描述）作分析，以确定输入模式的类属，例如手写识别（识别是
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2023-06-08 16:19:07
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思维导图文字版：5 结构化架构：游戏AI开发的常用技巧本章目的让读者对游戏AI的全局框架有充分的了解，并针对开发问题提供思路和解决方案不会说深入具体方法和技术细节，这些内容可以参考文后文献资料定义AI架构实现AI评估形式并做出决策的底层代码（通常使用C++实现）配置从具体感知数据（即具体输入）映射到具体决策结果或动作（即具体输出）的一份行为规约。例如FPS中AI角色是否应该攻击，逃跑，为武器装填弹
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2023-10-14 22:13:51
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一系列文章讲解了人工智能的一些比较重要核心的概念和方法，从推理、搜索、约束、学习，如何把这些概念整合在一起，变成一个真正的智能系统呢？还是回到问题驱动的基本出发点上来，在解决问题的过程当中才能体现出智能。GPS、SOAR、包容架构都是一个整合架构，将这些复杂的、分离的技术整合起来，形成一个智能框架。GPS：通用问题解决的框架。基本思想是从原点出发向重点前进，不断的衡量与终点的距离，调整采用的手段和
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2023-06-03 07:09:34
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人工智能软件开发的主要模式有:1. 训练模式:根据大量数据训练机器学习模型,然后将模型部署到软件系统中。这是人工智能软件开发的最主流模式。典型案例如图像识别、语音识别、推荐系统等。开发流程:数据收集 -> 数据清洗 -> 特征工程 -> 机器学习建模 -> 模型评估 -> 模型部署2. 强化学习模式:通过大量试错和反复学习,来训练AI系统自动发现最优解决方案。需要构建
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2023-10-25 10:18:08
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在所有编程语言里，Python并不算萌新，从1991年发布第一个版本，至今已经快30年了。最近几年，随着人工智能概念的火爆，Python迅速升温，成为众多AI从业者的首选语言。根据数据平台 Kaggle发布的2017年机器学习及数据科学调查报告，在工具语言使用方面，Python是数据科学家和人工智能从业者使用最多的语言（见下图）。 IEEE综览（IEEE Spectrum）发布的2017最受欢迎编
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2023-09-12 22:06:36
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Python3基础：00_基础知识，python3000.前言：Python学习中的基础知识部分总结,包括：注释、算术运算符、数据类型、标识符和关键字等作一个总结。后面还会后续添加一些符号列表声明一下版权：所有整理的知识均来自菜鸟教程！后续目录：Python3基础：01_输入与输出Python3基础：02_判断选择语句ifPython3基础：03_循环while和forPython3基础：04_字
目录
第1部分 什么是人工智能？
1.1 人工智能是计算机程序
1.2 人工智能是对数据的智能处理
第2 部分 人工智能的发展与主要分支
2.1 人工智能的三次浪潮
2.2 人工智能的未来
第3部分 人工智能总体架构
3.1 目标环境总体架构
3.2 开发环境总体架构
第4部分 AI学习的基本思路
第1部分 什么是人工智能？
1.1 人工智能是计算机程序
1.2 人工
原创
2021-07-26 10:51:34
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1. 决策树 根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。如果你觉得这篇文章看起来稍微还有些吃力，或者想要更系统地学习人工智能，那么推荐你去看床长人工智能教程。非常棒的大神之作，教程不仅通俗易懂，而且很风趣幽默。点击这里可以查看教程。2. 随
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2023-07-16 20:47:23
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介绍数据科学和人工智能（AI）正在超越时代，并将其转变为最令人兴奋的领域。对技术熟练的数据科学家的需求比以前增长得更快。人工智能的子领域有很多需求，如机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理等。据统计，人工智能领域的专家招聘在过去四年中增长了74%。数据科学被称为21世纪最“神奇”的工作。但是你知道为什么对人工智能的需求如此之大吗？大多数好奇学习数据科学或者缺乏经验的人也有这个疑问。为了找到答
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2023-09-07 15:04:20
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