彭世瑜
彭世瑜

人工智能实践Tensorflow笔记：人工智能概述-1

一些基本概念

人工智能：机器模拟人的意识和思维

机器学习: 是一种统计学方法，计算机利用已有数据，得出某种模型，再利用此模型预测结果
人工智能实践Tensorflow笔记：人工智能概述-1_第1张图片
特点：随经验的增加，效果会变好

举例: 决策树模型
人工智能实践Tensorflow笔记：人工智能概述-1_第2张图片
机器学习三要素：数据、算法、算力

深度学习：深层次神经网络，源于对生物脑神经元结构的研究。

神经网络: 是基于神经元结构的，是输入乘以权重，再求和，再过非线
性函数的过程
人工智能实践Tensorflow笔记：人工智能概述-1_第3张图片
人脑神经网络：随着人的成长，脑神经网络是在渐渐变粗变壮

人工智能实践Tensorflow笔记：人工智能概述-1_第4张图片

神经网络的发展历史

感知机 -》反向传播方法 —》 深层次神经网络

机器学习的主要应用：

1、对连续数据的 预测
人工智能实践Tensorflow笔记：人工智能概述-1_第5张图片
2、对离散数据的 分类
人工智能实践Tensorflow笔记：人工智能概述-1_第6张图片

机器学习应用领域：

计算机视觉，语音识别，自然语言处理

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