神经网络与人工智能

最新推荐文章于 2025-07-02 15:04:24 发布

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文章标签：神经网络

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41860637/article/details/88781740

本文介绍了人工智能、机器学习、深度学习和神经网络的区别，并强调了人工智能的重要性，特别是在Google等巨头公司的战略地位。人工智能的学习阶段包括基础设施建设、算法、技术方向、具体技术和行业解决方案。文章还探讨了人工智能在计算机视觉、语音技术、自然语言处理、决策系统和大数据应用等领域的应用，以及人工神经网络作为数据处理模型的工作原理和学习过程。推荐使用MATLAB进行神经网络的算法开发和仿真。

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首先要简单区别几个概念：人工智能，机器学习，深度学习，神经网络。这几个词应该是出现的最为频繁的，但是他们有什么区别呢？
来一张图就比较清楚了，如下图：
在这里插入图片描述

人工智能：人类通过直觉可以解决的问题，如：自然语言理解，图像识别，语音识别等，计算机很难解决，而人工智能就是要解决这类问题。
机器学习：如果一个任务可以在任务T上，随着经验E的增加，效果P也随之增加，那么就认为这个程序可以从经验中学习。
深度学习：其核心就是自动将简单的特征组合成更加复杂的特征，并用这些特征解决问题。
神经网络：最初是一个生物学的概念，一般是指大脑神经元，触点，细胞等组成的网络，用于产生意识，帮助生物思考和行动，后来人工智能受神经网络的启发，发展出了人工神经网络。

人工智能

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

在这里插入图片描述