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_468740
Google TPU介绍:https://buzzorange.com/techorange/2017/09/27/what-intel-google-nvidia-microsoft-do-for-ai-chips/
2、人工智能、机器学习和深度学习
- 机器学习是人工智能的一个实现途径
- 深度学习是机器学习的一个方法发展而来
图1 人工智能、机器学习、深度学习关系
二、人工智能发展历程
“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。”
---------John McCarthy（1927-2011）
图 2 人工智能发展历程图
图 3 人工智能发展历程热度图
以上图片均来源于网络，仅供参考学习！
三、人工智能技术领域
（一）人工智能技术分析
1、专家系统：在人工智能技术发展及应用中，专家系统相当于就是一个信息类软件，这个软件对信息和背景的查询起到了非常好的作用，可以对一些不明确的信息和不明确的背景起到一个结论性的查询。
2、机器学习：自主学习能力是人类区别于其他生物最显著的特征之一[1], 是人类的一种智能行为。机器学习就是基于大量的数据或以往的经验, 以通过不断的学习自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测。
3、神经网络：神经网络是一种模拟人脑的神经网络, 其主要由大量简单神经元广泛连接而组成的人工网络, 从而来模拟人类大脑神经系统的结构和功能。主要的神经网络结构包括：前馈网络、记忆网络、图网络，大多数网络都是复合型结构，即一个神经网络中包括多种网络结构。
4、模式识别 ：模式识别就是用计算机通过计算的方法根据样本的特征对样本进行分类。模式识别方法主要包括统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、人工神经网络等。
图 4 人工智能关键技术
（二）人工智能主要分支
通讯、感知与行动是现代人工智能的三个关键能力，简要介绍三个技术领域：
- 计算机视觉（CV）
- 自然语言处理（NLP）在NLP中，将覆盖文本挖掘/分类、机器翻译、语音识别
- 机器人
人工智能八大关键技术：https://cloud.tencent.com/developer/article/1941766
参考文献
[1]王宇飞,孙欣.人工智能的研究与应用[J].信息与电脑(理论版),2016(05):115-117.
