人工智能基础篇

人工智能基础篇
本篇目录：

一、人工智能、机器学习、深度学习的关系

（1）、关系图

（2）、人工智能

（3）、人类智能过程

（4）、机器学习

（5）、深度学习

二、人工智能研究的领域

三、人工智能的应用场景

（1）、计算机视觉

（2）、语音技术

（3）、自然语言处理

（4）、决策系统

（5）、大数据应用

四、总结

一、人工智能、机器学习、深度学习的关系
（1）、关系图
　　概括来说，人工智能、机器学习和深度学习覆盖的技术范畴是逐层递减的，三者的关系如 图所示：

（2）、人工智能
　　人工智能的英文全称是 Artificial Intelligence，简称 AI。

　　人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，从而解决一些不能用代码描述的问题，这些问题不能用传统的编程方法解决，因为没有一个确定的公式，或者说没有一个确定的算法。人工智能的目的也是如此，就是不给计算机编写固定的算法，而是让它自己形成一套模型，然后利用这套模型来帮助人们解决问题。这里的模型，就可以看做计算机的“经验”或者“认知”。

　　人工智能是一门交叉学科，相关学科有很多，计算机类、自动化类、数学、专业领域类（如：通信工程、信息工程、水声工程、电子信息工程、微电子科学与工程、光电信息科学与工程、自然语言处理、电磁度场与无线技术、电子信息科学与技术、电波传播与天线、集成电路设计与集成系统、轨道交通信号与控制。）、神经学、心理学和哲学。

　　人工智能的研究目的是促使智能机器会听（语音识别、语音翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。

（3）、人类智能过程
　　人类在成长、生活过程中会积累很多的历史与经验。人类定期地对这些经验进行“归纳”，获得了生活的“规律”。

　　当人类遇到未知的问题需要解答或者需要对未来进行“推测”的时候，人类会使用这些归纳总结出来的“规律”，对未知问题与未来进行“推测”，从而指导自己的生活和工作。

（4）、机器学习
　　如何才能实现人工智能呢？答案就是机器学习。机器学习的一个主要目的就是把人类思考归纳经验的过程转化为计算机通过对数据的处理计算得出模型的过程。经过计算机得出的模型能够以近似于人的方式解决很多灵活复杂的问题。

　　机器学习的英文全称是 Ma