人工智能概述

一、人工智能

1、什么是人工智能

人工智能是机器模拟人的意识和思维

2、人工智能、机器学习、深度学习之间的关系

二、机器学习

1、什么是机器学习

机器学习是实现人工智能的一种方法，属于人工智能的子集。它是一种统计学方法，计算机利用已有数据，得出某种模型，再利用此模型预测结果。

特点：随着经验的增加，效果会变好

2、机器学习与传统机器工作的差异

传统冯诺依曼的计算机工作原理：指令和数据都被预先存储，按照指令先后顺序，逐条读取并运行。特点是：输出结果是特定的。

机器学习的工作原理：预先读取大量已有数据，根据已有数据训练出模型。当模型训练完成，输入新的数据，会计算出新数据对应的结果，输出是结果出现的概率。

简而言之，先用以往数据训练模型，再用模型预测新数据的结果。

3、机器学习的三要素

数据、算法、算力

4、机器学习最主要的应用

对连续数据的预测：如预测某小区100平米的房价卖多少钱。
对于离散数据的分类：如根据肿瘤患者的年龄和肿瘤的大小判断良性、恶性。

5、机器学习的应用领域

计算机视觉、语音识别、自然语言处理。

三、深度学习

1、什么是深度学习

深度学习是深层次神经网络，是机器学习的一种实现方法，是机器学习的子集。

2、神经元模型是什么

神经元模型：一个包含输入、输出与计算功能的模型
数据输入可以模拟神经元的树突，数据输出可以模拟神经元的轴突，计算可以细胞核，此模型是构建神经网络的基础。

3、计算机神经网络的发展（三起两落）

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