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。

自然语言处理

自然语言处理(N LP , Natural Language Processing)是使用自然语言同计算机进行通讯的技术, 因为处理自然语言的关键是要让计算机“理解”自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU ,Natural Language Understanding), 也称为计算语言学(Computational Ling uistics)。一方面它是语言信息处理的一个分支 , 另一方面它是人工智能(AI , Artificial Intelligence)的核心课题之一。

计算机视觉

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。

智能语音技术

智能语音技术，是实现人机语言的转换，包括语音识别技术（ASR）和语音合成技术（TTS）。

语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。

语音合成是通过机械的、电子的方法产生人造语音的技术。TTS技术（又称文语转换技术）隶属于语音合成，它是将计算机自己产生的、或外部输入的文字信息转变为可以听得懂的、流利的汉语口语输出的技术。

机器学习

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

深度学习

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。

深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值（例如一幅图像）可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务（例如，人脸识别或面部表情识别）。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

强化学习

强化学习是机器学习领域之一，受到行为心理学的启发，主要关注智能体如何在环境中采取不同的行动，以最大限度地提高累积奖励。强化学习主要由智能体（Agent）、环境（Environment）、状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）组成。智能体执行了某个动作后，环境将会转换到一个新的状态，对于该新的状态环境会给出奖励信号（正奖励或者负奖励）。随后，智能体根据新的状态和环境反馈的奖励，按照一定的策略执行新的动作。上述过程为智能体和环境通过状态、动作、奖励进行交互的方式。

迁移学习

迁移学习是属于机器学习的一种研究领域。它专注于存储已有问题的解决模型，并将其利用在其他不同但相关问题上。比如说，用来辨识汽车的知识（或者是模型）也可以被用来提升识别卡车的能力。计算机领域的迁移学习和心理学常常提到的学习迁移在概念上有一定关系，但是两个领域在学术上的关系非常有限。

人工神经网络

人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。

最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。

循环神经网络

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network）。对循环神经网络的研究始于二十世纪80-90年代，并在二十一世纪初发展为重要的深度学习（deep learning）算法，其中双向循环神经网络（Bidirectional RNN, Bi-RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory networks，LSTM）是常见的的循环神经网络。

循环神经网络具有记忆性、参数共享并且图灵完备（Turing completeness），因此能以很高的效率对序列的非线性特征进行学习。循环神经网络在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP），例如语音识别、语言建模、机器翻译等领域有重要应用，也被用于各类时间序列预报或与卷积神经网络（Convoutional Neural Network,CNN）相结合处理计算机视觉问题。

卷积神经网络

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）”。

对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，时间延迟网络和LeNet-5是最早出现的卷积神经网络；在二十一世纪后，随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到了快速发展，并被大量应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。

卷积神经网络仿造生物的视知觉（visual perception）机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化（grid-like topology）特征，例如像素和音频进行学习、有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程（feature engineering）要求。

人工智能相关概念解释相关推荐

AI技术说：人工智能相关概念与发展简史
作为近几年的一大热词,人工智能一直是科技圈不可忽视的一大风口.随着智能硬件的迭代,智能家居产品逐步走进千家万户,语音识别.图像识别等AI相关技术也经历了阶梯式发展.如何看待人工智能的本质?人工智能的飞 ...
【学习笔记】人工智能相关概念
人工智能这一术语所涉及的领域十分广泛,从上世纪发展至今已衍生出众多研究方向.因此总体上了解人工智能的分类与概念,对明确学习方向与框架有一定好处. 先上一张图,了解总体情况:(图源:人工智能相关概念整理 ...
人工智能相关概念及金融相关应用概念
人工智能相关概念及金融相关应用概念人工智能(Artificial Intelligence, AI),是研究.开发用于模拟.延伸和扩展人类智能的理论.方法及应用系统的一门科学技术,其利 ...
人工智能相关概念整理
1.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. 2.机器学习:一种实现人工 ...
【机器学习】数据挖掘/知识发现/人工智能相关概念梳理
1 引言前段时间,花了很多精力在了解.学习和思考有关--大数据/数据挖掘/知识发现/人工智能等等的知识/概念.思维上很受启发,对一些曾经很模糊的概念,也有了较为清晰的认识. 另一方面,作为一 ...
域名相关概念解释~~
源地址: 建站名词解释:DNS A记录 NS记录 MX记录 CNAME记录 TXT记录 TTL值 PTR值泛... 建站名词解释:DNS A记录 NS记录 MX记录 CNAME记录 TXT记录 T ...
人工智能，你欠我们一个解释
智造观点尽管人工智能发展迅速,但还是没能获得所有人的信任,原因之一就在于它在做出决策方面缺乏可解释性.正是因为人们无法理解人工智能是如何做到这一切的,所以它在法律.医疗健康以及处理敏感客户数据的企业 ...
python人工智能入门书籍推荐-有哪些关于人工智能的书籍可供推荐？
从零修炼成一名合格的人工智能工程师注定需要很长的路要走.而书籍正是修炼路上的武林秘籍,金庸小说中,武林人士常常会为一本武林秘籍而大打出手,如今,我们有得到这些秘籍的成本已经大大降低了. 个人认为,在人 ...
没有良好数学基础，应该怎样学习人工智能？
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是一个覆盖许多下级学科的宽泛领域,本系列图书涵盖了当中的部分特定主题,而本书则是系列书的第1卷.接下来几小节将会对本系列图书和本卷一一进 ...

人工智能相关概念解释