自拍偷在线精品自拍偷,亚洲欧美中文日韩v在线观看不卡

人工智能十大技術(shù)范疇

人工智能
隨著新興信息技術(shù)蓬勃的發(fā)展,人工智能應用場景無處不在。提到AI,我們首先想到的是機器學習和深度學習,然而它們只是人工智能研究領(lǐng)域中一部分,人工智能包含的范圍極其廣泛,本文就講述了在人工智能研究中的熱門話題以及十大技術(shù)范疇。

 [[357814]]

如果你正在閱讀這篇文章,相信你已經(jīng)被人工智能技術(shù)所圍繞,從你面前的網(wǎng)站到閱讀CT掃描,人工智能應用場景無處不在。

當人們聊起人工智能時,通常會把它等同于機器學習和深度學習,然而它們只是人工智能研究領(lǐng)域中的小分支。雖然這兩個可以說是當今人工智能領(lǐng)域最炙手可熱的話題,但是在人工智能研究中還有很多領(lǐng)域具有很大的吸引力,并且有廣闊的應用前景。


在本文中,我們將討論人工智能的一些熱門話題,其中許多話題之間是相互關(guān)聯(lián)的,并且隸屬人工智能的研究范疇內(nèi)。

機器學習

機器學習關(guān)注的是開發(fā)系統(tǒng),并通過經(jīng)驗提高它們的性能。在過去的十年里,人工智能技術(shù)的進步很大歸因于機器學習的進步。機器學習如此流行,以至于它成為了人工智能的代名詞,現(xiàn)在研究人員正致力于將最先進的機器學習算法擴展到大型數(shù)據(jù)集。

深度學習
 

 

深度學習是機器學習的一個分支,它是對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重新命名,受人類大腦中的生物神經(jīng)元啟發(fā)而產(chǎn)生的模型。深度學習一直推動著人工智能領(lǐng)域的許多應用,比如物體識別,語音,語言翻譯,電腦游戲和自動駕駛汽車等。

強化學習

強化學習如同人類學習方式,是一種封閉形式的學習。它由一個智能代理組成,該代理與它的環(huán)境進行巧妙的交互以獲得一定的回報。代理的目標是學習順序操作,這就像一個從現(xiàn)實世界中學習經(jīng)驗、不斷探索新事物、不斷更新價值觀和信念的人一樣,強化學習的智能代理也遵循著類似的原則,并從長遠角度獲得最大化的回報。在2017年,谷歌的AlphaGo電腦程序使用強化學習打敗了圍棋世界冠軍。

機器人

[[357816]]

從技術(shù)上講,機器人技術(shù)是一個獨立的分支,但它確實與人工智能有一些交叉。人工智能已經(jīng)在動態(tài)環(huán)境中實現(xiàn)了機器人導航。你如何確保一輛自駕車在最短的時間內(nèi)從A點開到B點并且不傷害自己和其他人? 深度學習和強化學習的研究可能已經(jīng)為機器人技術(shù)找到了這個問題的答案。

計算機視覺

[[357817]]

如果我們想讓機器思考,我們需要教他們看見。 ——斯坦福人工智能實驗室主任李飛飛

計算機視覺關(guān)注的是計算機如何在視覺上感知周圍的世界。 然而具有諷刺意味的是,計算機擅長做一些龐大的任務(wù),比如尋找100位數(shù)字的第十次根,但在識別和區(qū)分對象等簡單的任務(wù)上卻很吃力。 近年來隨著深度學習、標記數(shù)據(jù)集的可用性以及高性能計算的進步,計算機視覺系統(tǒng)在可視對象分類等狹義定義的任務(wù)中已經(jīng)超越了人類。

自然語言處理

[[357818]]

自然語言處理涉及能夠感知和理解人類語言的系統(tǒng),它包括語音識別,自然語言理解,生成和翻譯等子任務(wù)。 隨著全球范圍內(nèi)使用多種語言,自然語言處理系統(tǒng)可能成為一個真正的變革者。 目前自然語言處理的研究包括開發(fā)可與人類動態(tài)互動的聊天機器人。

推薦系統(tǒng)

[[357819]]

推薦系統(tǒng)無處不在,從推薦閱讀什么,購買什么,到約會對象,如今已經(jīng)完全取代了虛擬世界中煩人的銷售員。 Netflix和亞馬遜等公司都嚴重依賴于推薦系統(tǒng),因為推薦系統(tǒng)考慮用戶過去的偏好、同行的偏好和趨勢,從而做出更有效的推薦。

算法博弈論與計算機制設(shè)計

算法博弈論從經(jīng)濟學和社會科學的角度考慮了多重代理的系統(tǒng),它看到了這些代理如何在基于激勵的環(huán)境中做出選擇。這些多代理系統(tǒng)可以包括自利的人類成員以及在有限資源環(huán)境中共同競爭的智能代理。

物聯(lián)網(wǎng)

[[357820]]

物聯(lián)網(wǎng)概念即日常使用的物理設(shè)備連接到互聯(lián)網(wǎng),其可以通過數(shù)據(jù)交換相互通信。 物理設(shè)備收集到的數(shù)據(jù)可以被智能處理,并使設(shè)備更加智能化。

神經(jīng)形態(tài)計算

[[357821]]

隨著基于神經(jīng)元模型的深度學習的興起,研究人員一直在開發(fā)可直接實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的硬件芯片, 這些芯片被設(shè)計成在硬件層面上模擬大腦。在普通芯片中,數(shù)據(jù)需要在中央處理單元和存儲單元之間進行傳輸,從而產(chǎn)生時間開銷和能耗。而在神經(jīng)形態(tài)的芯片中,數(shù)據(jù)既以模擬方式處理并存儲在芯片中,又可在需要時產(chǎn)生突觸,從而節(jié)省時間和能量。

原文鏈接:https://towardsdatascience.com/hot-topics-in-ai-research-4367bdd93564

 

責任編輯:梁菲 來源: AI火箭營
相關(guān)推薦

2020-11-15 23:26:58

人工智能AI

2023-11-29 11:46:56

人工智能AI

2021-01-04 15:29:06

人工智能人工智能技術(shù)

2021-01-03 10:42:52

人工智能AI

2023-09-26 09:48:05

人工智能AI

2020-06-01 08:32:05

人工智能機器學習技術(shù)

2021-08-09 14:44:07

人工智能無人駕駛技術(shù)

2022-08-22 10:54:30

人工智能AI

2021-04-27 10:05:46

人工智能安全威脅網(wǎng)絡(luò)安全

2023-05-04 16:26:54

人工智能強化學習

2023-09-15 10:01:04

2018-08-19 10:11:51

人工智能機器學習機器人

2023-08-25 10:52:04

2023-06-15 11:12:34

2024-01-02 00:14:41

2024-12-03 13:19:47

2024-04-26 14:21:10

2024-03-05 15:45:10

2020-06-05 16:05:58

人工智能機器學習人臉識別

2016-12-02 16:34:46

人工智能物聯(lián)網(wǎng)
點贊
收藏

51CTO技術(shù)棧公眾號