27、基于机器学习和深度学习的图像融合技术

基于机器学习和深度学习的图像融合技术

1. 人工智能概述

人工智能（AI）或机器智能（MI）在文本、语音、图像和视频处理等多个应用领域正受到广泛关注。AI 中的“人工”意味着非自然或模拟。AI 可被定义为一门研究领域，旨在赋予计算机或系统以智能来执行任务。其概念和定义最早由约翰·麦卡锡于 1955 年在达特茅斯会议上提出，简单来说，AI 是具有非自然智能的机器，能够解决通常由人类完成的问题。

AI 是计算机科学的一个广泛分支，其目标是创建能够智能且独立运行的系统。从人类的角度来看，AI 涵盖多个领域：
- 语音识别：人类能听和说语言，该领域大多基于统计，也称为统计学习。
- 自然语言处理（NLP）：对应人类读写语言的能力。
- 计算机视觉：类似于人类用眼睛观察并处理所见信息。
- 机器人学：如同人类理解环境并流畅移动。
- 模式识别：人类有识别模式的能力，而机器在这方面更出色，因为它们能处理更多数据和维度，这便引出了机器学习（ML）。

此外，受人类大脑神经元网络的启发，产生了神经网络（NN）领域。若网络更复杂、更深层，则属于深度学习范畴。深度学习有不同类型，如卷积神经网络（CNN）用于从左到右、从上到下扫描图像以识别场景中的对象；循环神经网络（RNN）可让机器记住有限的过去。

AI 的工作方式主要有两种：基于符号和基于数据。符号 AI 是基于问题的高级或符号表示的所有技术的统称；而基于数据的机器学习则需要向机器提供大量数据，让其学习模式并进行预测。

下面用 mermaid 流程图展示 AI 的分类：

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