现代人工智能进化和机器学习

关于研究

计算自动化和信息研究被称为计算机科学算法、计算理论、信息理论和自动化是计算机科学理论领域的例子(包括硬件和软件的设计与实施)。计算机科学除计算机编程外通常被视为学术研究领域

数据结构算法对计算机科学至关重要计算理论侧重于可使用抽象计算模型解决的泛类问题图像生成通过计算几何学和计算机图形处理数据库理论与数据存储器管理相关,编程语言理论处理表达计算机操作的各种方式软件工程侧重于原则设计开发软件,而人机交互研究界面供人计算机通信

操作系统、网络和嵌入式系统是注重复杂系统原理和设计的一些领域例子计算机硬件设计和使用计算机的其他设备称为计算机架构人工智能和机器学习的目标是复制人和动物解决问题、决策、环境适配、规划学习过程计算机视觉即人工智能分支试图理解和处理图像和视频数据,而自然语言处理侧重于理解和处理文本语言数据

人工智能技术支持感知、推理、学习和解决问题,帮助认知计算强化学习即人工智能技术之一,辅助上下文分析方法从经验学习并应用/响应情境建议/预测和逻辑AI可拥有各种智能,包括语言、音乐、逻辑和空间知识人造情报技巧和算法不同建议解决每个领域和情况的问题驾驶汽车、打电玩、聊天机和当前许多其他人工智能应用帮助模拟认知

人工智能子集机器学习描述它收集方法教计算机识别可用于预测和预测的数据模式,并进行质量控制检查优化性能计算机现在有学习能力而不因人工智能而被明文编程查找隐藏模式可能会大大提高组织股东价值,因为某些模式可能被隐藏起来。请注意,虽然机器学习侧重于执行某些任务,数据挖掘工作搜索具体信息

并留意多层神经网络用于深入学习,机器学习子集,用于各种应用,例如但不仅限于图像和面部识别、时间序列预测、自主飞行器、语言翻译等卷积神经网络和循环神经网络是深学习技巧的两个实例