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人工智能入门-课堂笔记

您将学习：

  • 什么是人工智能？

    AI是机器的智能行为，这意味着，任何可以感知其环境并采取相应操作的设备都具有AI。通过使用AI，机器可以模仿人的认知功能，深入学习和解决问题的能力。使用人工智能的一个常见例子，是让设备具有扫描功能并且可以解释其物理环境，这样一来，他们就可以四处移动甚至还可以上下楼梯。 要使机器能像人一样行动和反应，我们需要为它们提供来自现实世界的信息。为了模仿人工智能，AI依赖于知识工程，知识工程是AI研究的重要组成部分，具有AI的机器有望像人类一样解决问题。为此，机器需要有关现实世界的广泛知识，换句话说，它们需要了解物体于情境之间的关系，事件的性质、原因和结果等类似知识，然后处理此数据并反馈到软件程序中，再分析数据，最后以人类处理问题的方式对特定问题做出决策。

    简单来说，目标是将人类的专业知识转化为可以采用相同数据并得出与人类相同结论的软件程序。这一将数据提供给软件程序并得出与人类一样的决策的过程也称为建模过程。这个模型，从根本上说，就是一个通过软件算法不断优化直到它的决策接近人类所作出的决策的模型。如果对某个特定问题的决策与人类的决策不一致，那么我们会返回模型并进行调试直到我们改进它为止。

    就像您预计的那样，这是一个迭代过程

人工智能入门-课堂笔记_第1张图片

深度学习使机器学习更进一步

  • AI如何为不同的业务增值？

    深度学习使用类似大脑但称为人工神经网络的人工处理结构来处理信息。它从分析的数据中构建这些结构，然后根据数据推断有关其目标的特征，再根据其特定性权衡这些特征并组织城相互具有层次结构和关系的层次

  • 如何在其产品中使用AI？

    数据的飞轮：更多的数据便于我们更好的分析产生更好的产品，更好的产品使我们有更多的用户就会有更多的数据。

    分析工具：Hadoop、Spark、ElasticSearch

    Amazon Web Services架构

人工智能入门-课堂笔记_第2张图片

部分组件介绍：

  • Amazon Rekognition：是一种将图像分析轻松地添加到应用程序中。它可以检测特定对象、场景和人脸，并识别图像中不适宜的内容
  • Amazon Polly：是一个将文本转换为逼真语音的服务，可让您创建能够发声的应用程序并构建全新的支持语音的产品
  • Amazon Lex：是一种能将对话界面构建到任何使用语音和文本的应用程序中的服务
  • Amazon Machine Learn：提供一个客户可使用自己的数据构建模型的完全托管平台
  • Amazon EMR：是一个灵活的、可自定义且托管的大数据处理平台
  • Apache Spark：是一个开源分布式处理系统，通常用于大数据工作负载

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    本文内容来自YashanDB官网，原文内容请见https://doc.yashandb.com/yashandb/23.3/zh/%E6%A6%82%E5%BF%B5%...访问约束是YashanDB特有的一种关系数据结构，基于有界计算理论的访问约束模型（AC，AccessConstraint）实现：通过在数据源上建立AC，实现大数据变小的模型变换。在查询时，通过访问AC数据，缩小查询代价和提升查
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