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2021-12-13 21:58:45

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CSDN-Ada助手 2023-01-13

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中国人工智能系列白皮书2017 中国人工智能学会包含智能交通机器博弈智能驾驶

1.人工智能的基本概念 2.智能的特征人工智能的定义：根据脑科学、认知科学的研究，从生理角度看，智能是中枢神经系统的信号加工过程及其产物；从心理角度看，智能是智力和能力的总称，其中，智力侧重于认知，能力侧重于活动。 3.人工智能的发展经历三次繁荣期、两次寒冬。主要有三大流派：真正奠定现代计算机理论基础的是库尔特·哥德尔，他正式提出可以把人类的全部认知归结为无数条定理，并且这些定理都可以用数学的模式进行表示和逻辑推导；冯.诺依曼被称为现代计算机之父。他设计了经典的冯.诺依曼结构，就是将软件命令和数据都存在一起，整个设备由中央处理器、内存、硬盘、输入接口、输出设备组合而成，程序命令按照顺序执行。 4.人工智能研究的基本内容人工智能的核心技术 5.人工智能的行业应用 6.人工智能的未来：在2045年，人工智能将超越人类智能，储存在云端的“仿生大脑新皮质”与人类的大脑新皮质将实现“对接”，世界将开启一个新的文明时代，“奇点”到来！

人工智能PPT，非常值得去学习，希望对你有一定的用处

一、人工智能的起源与兴起 人工智能，作为计算机科学的一个分支，旨在研究和开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法和技术。其起源可追溯至上世纪五十年代，当时计算机科学的先驱们开始尝试通过编程模拟人类智能，以求解复杂的逻辑推理和决策问题。随着计算能力的不断提升和算法的持续优化，人工智能逐渐从实验室走向了更广阔的应用领域。进入21世纪，随着大数据、云计算和深度学习等技术的快速发展，人工智能迎来了新一轮的兴起。如今，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面，从智能家居到自动驾驶，从医疗诊断到金融风控，人工智能正以其独特的优势改变着世界。二、人工智能的学习方法 人工智能的学习方法是一个结构化的过程，包括数据收集、预处理、特征提取、模型训练和应用部署等步骤。首先，数据收集是人工智能学习的基石。通过收集大量的相关数据，为后续的模型训练提供丰富的素材。接着，数据预处理是确保数据质量的关键环节，包括数据清洗、去噪和标准化等操作。然后，特征提取是将原始数据转化为机器学习算法能够理解的格式，这通常需要借助专业的领域知识和技术。在模型训练阶段，选择合适的算法和模型结构至关重要。通过不断地迭代和优化，使

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