AI技术和概念

AI技术
在过去的十年里人工智能和大数据已经成为了最热门的话题之一，在各个行业都得到了应用，并且对传统行业产生了巨大的影响。什么是神经网络？在计算机中，计算机可以模仿生物大脑来完成一系列复杂动作。最早提出神经网络概念的是日本人山本昌晃先生（1929-1973），他曾这样描述人脑：他认为有一种“由无数相互连接的神经元所组成的一个神经元网络”，其“功能是能从输入数据中得到信息并作出反应”（1954），这个网络被称为神经网络。
1.卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络的结构非常简单，但它的学习能力却非常强大。卷积神经网络的主要结构有三个，分别是卷积层、池化层和全连接层。卷积神经网络在许多计算机视觉和图像处理任务中都有很好的表现。我们现在用的比较多的就是卷积神经网络，卷积神经网络其实就是将二维图像映射到二维平面中，然后通过一个卷积核将数据集进行一次卷积运算。卷积层之后便是池化层，之后便是全连接层。
2.循环神经网络（RNN）
循环神经网络（RNN）是一种可以从输入数据中学习到输出的神经网络，是最早提出的人工神经网络之一。它在过去二十年中得到了快速发展，在许多领域都有应用。
3.注意力机制网络（ASN）
我们可以通过改变注意力机制的参数来控制注意力的方向，从而达到不同的效果。例如，把注意力集中在一个点上，而不是一条线、一个面或一个点。如果我们通过改变输入变量来选择最优注意力机制参数，那么就会导致一些结果不佳甚至是灾难性的后果。我们如何将注意力机制运用到网络模型中呢？我们需要使用一种特殊的参数叫做注意力权重率（attention factor）：注意，当网络需要注意某个对象时，往往会通过这种方法来进行搜索和预测。
4.长短期记忆网络（LSTM）和深度强化学习（DLL】
DLL是一个全连接模型，其输出与输入之间没有连接，这是一个非常简单的模型。DLL通常被用于训练深度强化学习，比如让深度神经网络执行从给定的训练数据中学习到动作识别和路径选择这两个任务。深度强化学习是一种无监督的机器学习算法，该方法通过观察周围环境来不断迭代来改进策略选择方式。
5.强化学习
强化学习（Reinforcement Learning）是一种人工智能，它结合了遗传算法和人工智能中的强化计算，以及生物进化中的遗传机制。与人类学习不同，强化学习是建立在大量学习数据之上的。
其基本思想是：通过训练，使网络获得更多的经验和知识；并且通过在训练过程中采用“策略梯度”、“随机游走”和“贝叶斯决策理论”等策略来改进其性能和效率。强化学习的主要研究方向包括了生物进化中生物适应环境、遗传算法等多个领域。
6.知识工程方法
知识工程方法主要是指利用人工智能和其他学科知识来解决计算机问题的一种技术，它将人类社会大量的知识进行抽象和提炼，用人工智能技术对其进行整理和组织，并将各种知识整合为具有一定功能的知识库加以保存。所谓知识工程方法，就是将复杂的问题分解成简单、明确、易于理解的步骤。这个方法在人工智能领域中被广泛地应用。
7.专家系统
专家系统是一个特殊的、由专家和知识组成的计算机系统。专家，就是具有某一方面知识和技能的人，在特定领域中具有解决复杂问题和特殊问题的能力。专家系统主要研究领域有：机械设备控制，工业工程、管理过程、系统工程、汽车电子技术、计算机程序设计等。这就说明了专家系统的主要作用：在生产中，它可以帮助工程师快速解决某一问题；在科研中，它可以帮助科学家快速地从复杂的数据中找到有用的信息；在医疗卫生领域它可以帮助医生快速诊断出病人生病之处并制定出治疗方案。例如人工智能专家系统中最常见的一个子模块——机器人（Robots），这个子模块是用来实现人机交互技术和人机界面设计技术的。