探索人工智能领域——每日20个名词详解【day13】

前言 欢迎来到这篇博客,这里将会带领您进入人工智能的神奇世界。人工智能(AI)已经在近年来迅猛发展,其影响几乎渗透到了我们生活的方方面面。然而,对于许多人来说,AI的概念和名词似乎依然充满了一层神秘的面纱。 在这篇博客中,我将为您详细解析20个与人工智能相关的名词,希望能帮助您更好地理解和掌握这个领域。今天分享的名词有:变分自编码器、序贯决策问题、马尔可夫决策过程、状态空间、动作空间、奖励函数、探索与利...

全球市长论坛分论坛热议湾区发展、高水平开放、人工智能和美好人居

12月8日,2023年全球市长论坛开幕,“湾区和都市群协同发展”“城市高水平开放暨全球城市评价研究”“人工智能和数字经济”“绿美城市和美好人居”4场分论坛同时举行,与会嘉宾分别就上述议题分享经验,交流学习。“湾区和都市群协同发展”分论坛圆桌讨论分论坛1“湾区和都市群协同发展”协同发展:从经济合作到优质生活交流在全球经济面临多重挑战的当下,湾区和都市群的协同发展将成为推动经济增长和可持续发展的重要引擎。“湾...

人工智能-机器翻译:技术发展与代码实战

一、概述 机器翻译(Machine Translation, MT)是人工智能领域的一项关键技术,旨在实现不同语言之间的自动翻译。自从20世纪中叶首次提出以来,机器翻译已从简单的字面翻译演变为今天高度复杂和精准的语义翻译。这项技术的发展不仅彻底改变了全球信息交流的方式,而且对于经济、政治和文化交流产生了深远影响。 1. 机器翻译的历史与发展 机器翻译的概念最早出现在20世纪40年代,初期以规则为基础,依...

探索人工智能的世界:构建智能问答系统之前置篇

引言在开始开发之前,我们首先要了解我们将会接触到的编程语言和组件。我本身是一名Java开发者,虽然也有接触过C、C++和PHP开发语言,但在工作中使用的并不多。因此,为了本次开发,我们选择了Python作为开发语言。大家都是从零开始,只要你有编程知识,就可以和我一起学习。回顾一下我们需要开发的简易版架构图: 前置知识接下来,我们来看一下我们需要用到的知识点:Python 3.10版本、Git、Embe...

解密人工智能:KNN | K-均值 | 降维算法 | 梯度Boosting算法 | AdaBoosting算法

文章目录 一、机器学习算法简介1.1 机器学习算法包含的两个步骤1.2 机器学习算法的分类 二、KNN三、K-均值四、降维算法五、梯度Boosting算法和AdaBoosting算法六、结语 一、机器学习算法简介 机器学习算法是一种基于数据和经验的算法,通过对大量数据的学习和分析,自动发现数据中的模式、规律和关联,并利用这些模式和规律来进行预测、分类或优化等任务。机器学习算法的目标是从数据中提取有用的信...

人工智能关键技术决定机器人产业的前途

      人工智能(Artificial Intelligence,AI)是指让计算机或机器具有类似于人类的智能和学习能力的技术。人工智能技术与机器人技术的结合将改变传统的机器人行业格局,就像智能手机对传统手机的颠覆一样。本文从人工智能技术的发展趋势、机器人行业的现状和未来展望、以及人工智能技术对机器人行业的影响和机会三个方面进行了分析,旨在为相关领域的研究者和从业者提供一些参考和启示。        ...

探索人工智能领域——每日20个名词详解【day6】

前言 欢迎来到这篇博客,这里将会带领您进入人工智能的神奇世界。人工智能(AI)已经在近年来迅猛发展,其影响几乎渗透到了我们生活的方方面面。然而,对于许多人来说,AI的概念和名词似乎依然充满了一层神秘的面纱。 在这篇博客中,我将为您详细解析20个与人工智能相关的名词,希望能帮助您更好地理解和掌握这个领域。今天分享的名词有:自动编码器、无监督学习、监督学习、半监督学习、自监督学习、迁移学习、马尔科夫决策过程...

人工智能 - 人脸识别:发展历史、技术全解与实战

能的同时保护用户隐私,是人脸识别技术未来发展需要着重考虑的问题。未来的技术创新将不仅仅聚焦于提高算法的性能,也将包括如何设计符合伦理标准和隐私保护的应用系统。 未来人脸识别技术可能会与其他技术领域,如人工智能的其他分支、物联网、移动计算等领域进行更深层次的融合。这种跨领域的融合不仅能够提高识别技术的准确性和适用性,也能够创造出全新的应用场景和业务模式。 总的来说,人脸识别技术的未来发展将是一个多维度、跨学...

人工智能 - 目标检测:发展历史、技术全解与实战

目录 一、早期方法:滑动窗口和特征提取滑动窗口机制工作原理 特征提取方法HOG(Histogram of Oriented Gradients)SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 二、深度学习的兴起:CNN在目标检测中的应用CNN的基本概念卷积层 R-CNN及其变种R-CNN(Regions with CNN features)Fast R-CNNFaster...

人工智能三要素:算法、算力、算据(数据)

算力属于拼财力 算法属于拼能力 算据分两种: 存量算据:互联网已经产生的,但是斑驳纷杂,从算法原理上讲,难以找到需要注意的数据。 原生数据:由ai直接产生,或者和人类,和其他事物交互产生。有更即时的反馈,更快速地纠错,以及更贴合实际应用的数据价值,有利于高校训练。       这就犹如在一堆0-100分的答案中找最优答案,和在一堆80-120分的卷子中找最优答案,显然后者更快,效果更好...
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