带你0门槛体验AI超能力-人工智能开启新纪元

从上世纪的萌芽到21世纪的大数据时代,人工智能经历了三次浪潮,正逐步融入日常生活,改变着我们的生活方式。本文回顾了人工智能的发展历程,探讨了其在各行业的应用,并介绍了如何快速掌握AI技能。

带你 0门槛体验AI超能力-人工智能开启新纪元

 

人工智能简称为 AI,是当下谈论最多的热门话题之一,准确来说是因为人工智能已经开始侵入到我们的生活中,所以说我们每天都能感受到人工智能给我们带来惊喜。比方说我们出门必备的智能手机,它的功能越来越强大,我们用它来人脸解锁,它的速度甚至比指纹还要快;最新出款的AI美颜手机,彻底告别了自拍一分钟,P图1小时;语音助手可以帮助我们打电话、定闹钟;还有智能音箱,已经能够和我们可以进行简单的对话了,它会告诉你今天的天气,阅读你感兴趣的新闻;然后下班回到家,你发现扫地机器人早已把房间打扫得干干净净;我们平时去打开购物网站,会发现琳琅满目的商品好像都是自己感兴趣的,一不留神购物车就满了,这背后用到的是什么技术呢,其实也是利用了大数据用户画像和一个智能的推荐系统在作为这个商城的支撑。所以说AI就在我们周围,它就侵入到我们的生活当中,给我们的生活带来了越来越多的便捷,那我们还有什么理由不去关注它呢?

接下来要跟大家分享:人工智能开启新纪元。主要内容包括人工智能发展史、人工智能在各行各业的应用、人工智能的定义、什么是机器学习,然后通过例子的讲解来告诉大家什么是监督学习、什么是非监督学习,最后会分享我们应该怎样,通过什么样的途径,或者说要掌握一些什么样的技能,才能快速的去掌握 AI能力?

首先我们来看一下人工智能的发展历程,因为 AI给我们的感觉,人工智能这个词好像是比较火,但是如果说我们把这个人工智能作为一门学科,把它放到学术界,它其实并不是一个新潮的词汇。因为早在上世纪四五十年代就已经有人开始做研究了。比如说我们的计算机之父,在1945年的时候,就在论文计算机与智能中提出了一个测试,这个测试大概讲啊测试人员是通过文字与密室的人在一个房间里面进行对话,如果无法分辨谁是机器的话,那那这个机器人就会被认为通过测试,这个测试就是被后来称为了图灵测试,它给人工智能的发展带来了深远的影响。所以说图灵不仅是计算机之父,同时也被誉为人工智能之父。随后在1951年Marvin Minsky和Dean Edmunds创立了随机神经网络模拟加固计算器,可以说是人类打造的第一个人工智能,准确的说人工神经网络,它用了3000个真空管来模拟40个神经元的网络。由此Marvin Minsky在随后的计算机科技领域的颁奖仪式上获得了最高的图灵奖。到了1955年,在一个国际会议当中,人工智能一词正式在提案中被提出,人工智能这门学科就正式诞生了。在1956年的时候,麻省理工学院的Joseph Weizenbaum创建了世界上的第一个自然语言程序ELIZA。这个学科啊一旦成立之后,就会有很多很多的学者去开始投入其中去研究,第一个自然语言程序它可以简单的和人进行模拟对话,可以说人工智能的第一次浪潮就在1965年,也就是在宣告他为一门学科的时候后面的十年。到了70年代,虽然说科学家有很多成果,但是计算能力非常有限,与长期的需求形成了一些矛盾,人工智能开始进入第一个冬天。到了1981年的时候,日本有一个国际贸易工业部,这个组织预算8.5个亿,希望研究第五代计算机,能够像人一样进行对话翻译,识别图片,让它具有一种超级的计算机的概念,但是这个项目以失败告终。到了1986年,三位人工智能研究学者联合发表了一篇具有里程碑意义的经典论文《通过物象误差反向传播学习表示》。那为什么它是一个具有里程碑意义的论文?因为我们在后面会用到这个神经网络里面有一些很复杂的算法,这个反向传播目前来说已经被广泛的运用于人工神经网络的训练,所以说它是具有里程碑意义的。到了80年代后期,产业界发现这个维护成本越来越高,商业价值也有限,人工智能又开始进入第二个冬天。一直到2007年,有一位叫李飞飞的和普林斯顿大学的同事创建了一个组织叫Image Net,这是一个大型注释网络数据库,它主要是帮助视觉对象识别软件来进行一些研究。到2010年的时候,这个组织就开始举办一些挑战大赛,看谁在视觉影像辨别、分类方面运算能力最强。到了21世纪,人类开始进入大数据时代,电脑的芯片的计算能力持续增长,科学者就开始引用一些数据模型和算法,这个时候人工智能开始迎来了第三次浪潮。那到2012年,多伦多大学设计了一个卷积神经网络,在这个识别挑战大赛上面又获得了新的一个成绩,也就是说在视觉领域里面又向前走了一大步。2016年谷歌研发的AlphaGo在人机大战中击败了韩国职业九段棋手李世石,在2017年又战胜了当时世界排名第一的中国棋手柯洁,人工智能更加被关注。一直到现在,2018年人工智能已经成为最热门的科技话题之一,未来商业价值被看好、人才的需求进一步扩大。

以上人工智能的发展历程,节选自华为云学院( https://edu.huaweicloud.com/ AI超能力系列课程。AI超能力系列课程一共分为6节,由华为云实战派带你0门槛体验AI超能力。详细课程讲解与在线实操演示,带大家学习并体验机器学习、神经网络构建、OCR技术识别文字、模型训练、自然语言处理等前沿技术;最后实战派讲师-华为云MVP还会带领构建一个专属的智能问答机器人。本系列课程是AI启蒙课程,适合的人群广泛,无论是学生、开发工程师、技术管理者、项目经理,或者是IT互联网的相关从业人员,都可以学习。课程中充分结合理论、案例讲解和应用场景的实操演练,让0基础的你,也能学会AI应用。访问华为云学院( https://edu.huaweicloud.com/ )立即报名!

 


来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/31556022/viewspace-2641047/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

转载于:http://blog.itpub.net/31556022/viewspace-2641047/

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行与避障,涵盖路径规划算法的设计与优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突,保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析,展示多机协同的可行性与有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制,提升协同作业能力与自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现与多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值