急求人工智能课程结课报告
人工智能课程报告 摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。
但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。
尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。
本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。
自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。
概述 自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。
人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。
从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。
人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。
学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。
它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。
学习过程具有以下特点：学习行为一般具有明显的目的性，其结果是获取知识；学习系统中结构的变化是定向的，要么由学习算法决定，要么由环境决定；学习系统是构造智能系统的中心骨架，它是全面组织与保存系统知识的场所。
因此，人工智能学习研究的一个主要目的是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
但是，不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
一.人工智能学习的历史性基础和发展步伐 人工智能学习的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。
除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
一般认为，人工智能的思想萌芽可以追溯到德国著名数学家和哲学家莱布尼茨(Leibnitz，1646-1716)提出的通用语言设想。
这一设想的要点是：建立一种通用的符号语言，用这个语言中的符号表达“思想内容”，用符号之间的形式关系表达“思想内容”之间的逻辑关系。
于是，在“通用语言”中可以实现“思维的机械化”这一设想可以看成是对人工智能的最早描述。
计算机科学的创始人图灵被认为是“人工智能之父”，他着重研究了一台计算机应满足怎样的条件才能称为是“有智能的”。
1950年他提出了著名的“图灵实验”：让一个人和一台计算机分别处于两个房间里，与外界的联系仅仅通过键盘和打印机。
由人类裁判员向房间里的人和计算机提问，并通过人和计算机的回答来判断哪个房间里是人、哪个房间里是计算机。
图灵认为，如果“中等程度”的裁判员不能正确地区分，则这样的计算机可以称为是有智能的。
“图灵实验”是关于智能标准的一个明确定义。
有趣的是，尽管后来有些计算机已经通过了图灵实验，但人们并不承认这些计算机是有智能的。
这反映出人们对智能标准的认识更深入、对人工智能的要求更高了。
图灵和冯·诺依曼的上述工作，以及麦克考洛和匹茨对神经元网的数学模型的研究，构成了人工智能的初创阶段，这其实也是人工智能学习的开始。
人工智能早期研究给人的深刻印象是博羿，与自动定理证明的研究意义不限于数学一样，搜索的研究意义也不限于博弈。
根据认知心理学的信息处理学派的观点，人类思维过程的很大一部分可以抽象为从问题的初始状态经中间状态到达终止状态的过程，因此可以转化为一个搜索问题，由机器自动地完成。
例如“规划”问题。
设想一台机器人被要求完成一项复杂任务，该任务包含很多不同的子任务，其中某些子任务只有在另一些子任务完成之后才能进行。
这时，机器人需要事先“设想”一个可行的行动方案，使得依照该方案采取行动可以顺利完成任务。
“规划”即找出一个可行的行动案，可以通过以其子任务为状态、以其子任务间依赖关系为直接后继关系的状态空间中的搜索来实现。
人工智能的早期研究还包括自然语言理解、计算机视觉和机器人等等。
通过大量研究发现，仅仅依靠自动推理的搜索等通用问题求解手段是远远不够的。
Newell和Simon等人的认知心理学研究表明，各个领域的专家之所以在其专业领域内表现出非凡的能力，主要是因为专家拥有丰富的专门知识(领域知识和经验)。
70年代中期，Feigenbaum提出知识工程概念，标志着人工智能进入第二个发展时期。
知识工程强调知识在问题求解中的作用；相应地，研究内容也划分为三个方面：知识获取，知识表示和知识利用。
知识获取研究怎样有效地获得专家知识；知识表示研究怎样将专家知识表示成在计算机内易于存储、易于使用的形式；知识利用研究怎样利用已得到恰当表示的专家知识去解决具体领域内的问题。
知识工程的主要技术手段是在早期成果的基础上发展起来的，特别是知识利用，主要依靠自动推理和搜索的技术成果。
在知识表示方面，除使用早期工作中出现的逻辑表示法和过程表示法之外，还发展了在联想记忆和自然语言理解研究中提出的语义网表示法，进而引入了框架表示法，概念依赖和脚本表示法以及产生式表示法等等各种不同方法。
与早期研究不同，知识工程强调实际应用。
主要的应用成果是各种专家系统。
专家系统的核心部件包括：(a)表达包括专家知识和其他知识的知识库。
(b)利用知识解决问题的推理机。
大型专家系统的开发周期往往长达10余年，其主要原因在于知识获取。
领域专家虽然能够很好地解决问题，却往往说不清自己是怎么解决的，使用了哪些知识。
这使得负责收集专家知识的知识工程师很难有效地完成知识获取任务。
这种状况极大的激发了自动 知识获取----机器学习研究的深入发展。
已经得到较多研究的机器学习方法包括：归纳学习、类比学习、解释学习、强化学习和进化学习等等。
机器学习的研究目标是：让机器从自己或“别人”的问题求解经验中获取相关的知识和技能，从而提高解决问题的能力。
80年代以来，随着计算机网络的普及，特别是Internet的出现，各种计算机技术包括人工智能技术的广泛应用推动着人机关系的重大变化。
据日美等国未来学家的预测，人机关系正在迅速地从“以人为纽带”的传统模式向“以机为纽带”的新模式转变人机关系的这一转变将引起社会生产方式和生活方式的巨大变化，同时也向人工智能乃至整个信息技术提出了新的课题。
这促使人工智能进入第三个发展时期。
在这个新的发展时期中，人工智能面临一系列新的应用需求。
首先是需要提供强有力的技术手段，以支持分布式协同工作方式，现代生产是一种社会化大生产，来自不同专业的工作者在不同或相同的时间、地点从事着同一任务的不同子任务。
这要求计算机不仅为每一项子任务提供辅助和支持，更需要为子任务之间的协调提供辅助和支持。
由于各个子任务在很大程度上可以独立地进行，子任务之间的关系必然呈现出动态变化和难以预测的特点。
于是，子任务之间的协调（即对分布协同工作的支持）向人工智能乃至整个信息技术以及基础理论提出了巨大的挑战。
其次，网络化推进了信息化，使原本分散孤立的数据库形成一个互连的整体，即一个共同的信息空间。
尽管现有的浏览器和搜索引擎为用户在网上查找信息提供了必要的帮助，这种帮助是远远不够的，以至于“信息过载”与“信息迷失”状况日益严重。
更强大的智能型信息服务工具已成为广大用户的迫切需要。
另一方面，信息空间对人类的价值不仅在于单独的信息条目（比如某厂家生产出了某一新产品的信息），还远在于一大类信息中隐藏着的普遍性知识（比如某个行业供求关系的变化趋势）。
于是，数据中的知识发现也成为一项迫切的研究课题。
机器人始终是现代工业的迫切需求。
随着机器人技术的发展，研究重点已经转向能在动态、不可预测环境中独立工作的自主机器人，以及能与其他机器人（包括人）协作的机器人。
显然，这种机器人之间的合作可以看成是物理世界中的分布式协同工作，因而包括相同的理论和技术问题。
由此可见，人工智能第三发展时期的突出特点是研究能够在动态、不可预测环境中自主、协调工作的计算机系统，这种系统被称为Agent 。
目前，正围绕着Agent的理论、Agent的体系结构和Agent语言三个方面展开研究，并已产生一系列重要的新思想、新理论、新方法和新技术。
在这一研究中，人工智能呈现一种与软件工程、分布式计算以及通讯技术相互融合的趋势。
Agent研究的应用不限于生产和工作，还深入到人们的学习和娱乐等各个方面。
例如，Agent与虚拟现实相结合而产生的虚拟训练系统，可以使学生在不实际操纵飞机的情况下学飞行的基本技能；类似地，也可使顾客“享受”实战的“滋味”。
我国也先后成立中国人工智能学会、中国计算机学会人工智能和模式识别专业委员会和中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会等学术团体，开展这方面的学术交流。
此外国家还着手兴建了若干个与人工智能研究有关的国家重点实验室，这些都将促进我国人工智能的研究，为这一学科的发展作出贡献。
综观人工智能学习的发展历程，可以看出它始终遵循的基本思路。
首先是强调人类智能的人工实现而不是单纯的模拟，以便尽可能地为人类的实际需要服务。
其次是强调多学科的交叉结合，数学、信息科学、生物学、心理学、生理学、生态学以及非线性科学等等越来越多的新生学科被融入到人工智能学习的研究之中。
二.人工智能学习的主要技术及其发展趋势 目前人工智能学习研究的3个热点是：智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。
智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。
为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。
因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。
目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。
主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。
主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择和承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。
主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。
多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。
目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。
新一代的智能技术是指80年代以来迅速发展起来的以神经网络（ANN）、进化计算、模糊逻辑、Agent为主要代表的计算只能技术，其中主要具有学习进化与自组织的能力。
神经网络也就是模拟人脑中神经元的功能，希望通过模拟人脑最基本的单位神经元功能来模拟人脑的功能。
它通过一定的范例训练构成的神经网络，就象教一个小孩子一样，在训练结束后，这个神经网络就可以完成特定的功能了。
它是通过范例的学习，修改了知识库和推理机的结构，达到实现人工智能的目的。
最后还有一个应用领域，就是模型识别，我想它应该在知识挖掘中应用不小，因为现在工程中的获得的数据越来越多，要想人为地从这些数据中确定某一规律都不容易，更不要说在这些数据中发现新规律了，因此有必要进行数据挖掘，它的应用对于决策支持系统将有着巨大的意义。
人可以思考，人工智能也需要思考，这就是推理；人可以学习，人工智能也就需要学习；人可以拥有知识，那么人工智能也就需要拥有知识。
人工智能是为了模拟人类大脑的活动的，人类已经可以用许多新技术新材料代替人体的许多功能，只要模拟了人的大脑，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。
学习是指系统适应环境而产生的适应性变化，它使得系统在完成类似任务时更加有效。
80年代以来，ANN的学习机制再次得到人们的重视，基于连接机制的亚符号学习又一次成为的当今学习机制研究的热点，提出了竞争学习，进化学习、加强学习等各种新的学习机制。
机械式学习。
它的另一个名称死记式学习能够直接体现它的特点，这是一种最简单的，最原始的学习方法，也是机器的强项，人的弱项。
指导式学习。
这种学习方式是由外部环境向系统提供一般性的指示或建议，系统把它们具体地转化为细节知识并送入知识库中，在学习过程中要对反复对知识进行评价，使其不断完善。
归纳学习。
我们看到，机器所善长的不是归纳，而是演绎，它适用于从特殊到一般，而不太适应从一般到特殊，从特殊到一般的归纳是人类所特有的，是智慧的标志。
具体的归纳学习方法有许多，但它们的本质就是让计算机学会从一般中得出规律。
类比学习。
类比也就是通过对相似事物进行比较所进行的一种学习。
它的基础是类比推理，也就是把新事物和记忆中的老事物进行比较，如果发现它们之间有些属性是相同的，那么可以（假定地）推断出它们的另外一些属性也是相同的。
基于解释的学习。
这是近年来兴起的一种新的学习方法。
它不是通过归纳或类比进行学习，而是通过运用相关的领域知识及一个训练实例来对某一目标概念进行学习，并最终生成这个目标概念的一般描述，这个一般描述是一个可形式化表示的一般性知识。
增强式学习（ReinforcementLearning）是一种基于行为方法的半监督学习。
一般的学习方法分两类，一类是上文提到的基于模型的，在这种方法，智能体需要环境确切的模型，具有较高的智能，但不适合于不确定的动态环境；另一种是基于行为的方法，在这种方法中，不需要环境的确切模型，采用分层结构，高层行为可以调整和抑制低层的行为能力，但每层中都具有其自主的确定权，如[3]中的Holonic智能制造系统。
增强式具有这些优点，故常用于机器人足球赛[4]、狩猎问题、甚至战争指挥中[5]，但是这些都只是理论上的研究，因为机器人足球赛的本身目的也是为了测试人工智能的可用性，且更不可能去让战争去由电脑而不是人去指挥了。
使用强化学习的Agent最早是出现与遗传算法中，使用“Ethogenetics（行为遗传）”的思想，突破了人们长期以来关于一个编码串对应于组合优化问题所有策略变量的一个组合方式的传统、静态的认识，而将一个编码串看成某个智能主体(Agent)主动进行的一系列决策行为的结果。
人工智能学习可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。
目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。
人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼机与作为智能外围的人工神经网络的结合。
研究表明：情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。
情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。
通过以上的学习方法就是为了得到知识，通过一种方便的方法得到知识。
前面已经说过了，因为机器的思考方式和人类的思考方式大有不同之处，因此让机器通过自己学习生成自己便于理解和使用的知识，也不失为机器学习的目标之一。
人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。
由于计算机芯片的微型化已接近极限。
人们越来越寄希望于全新的计算机技术能够带动人工智能的发展。
目前至少有三种技术有可能引发全新的革命，它们是光子计算机、量子计算机和生物计算机。
结束语 许多科学家断言，机器的智慧会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和斯蒂芬·霍金的智慧之和。
著名物理学家斯蒂芬·霍金认为，就像人类可以凭借其高超的捣弄数字的能力来设计计算机一样，智能机器将创造出性能更好的计算机。
最迟到本世纪中叶而且很可能还要快得多，计算机的智能也许就会超出人类的智能。
本文对学习中的一些方法进行基本的叙述并阐述了其发展的趋势，但是在一般的学习中，使用基于行为的方法仍旧是最受人关注的；文中介绍了几种强化学习方法的变形，并对他们的运用进行了一定的叙述。
在一定程度上，他们实现仿真的可行行。
但是这些仿真大多都是验证性的，真正的人工智能在实际生产中的运用仍旧是一个需要研究的课题。
最后，我们来总结一下，人工智能学习的各个研究领域。
参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。
哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能学习研究的领域。
人工智能学习就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。
人工智能学习研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。
但随着技术及技术的发展，人工智能学习的方法还会有所变化也更加会引起我们的关注。
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人工智能会给人类的生活带来怎样的改变
机器什么时候能像人一样思考、工作和学习
这是科技界研究了数十年的难题。
这两年，随着苹果siri、微软小冰等应用的上线，人工智能离我们的生活越来越近。
昨天，围绕人工智能相关话题，记者专访了微软亚洲研究院副院长芮勇博士。
微软的人工智能方向：高大上 记者：目前微软在人工智能方面做了哪些事
芮勇：感知技术、智能分析学习技术以及大数据技术的发展，让人工智能有了飞跃式的发展。
微软股票去年上涨了30%，其中一个很重要的原因就是大力开发人工智能产品和服务。
我们的理念是“Do More、Know More、Be More”，我有个非官方个人翻译，叫做高大上，就是高效率、大智慧、上品位。
微软最近推出了“小娜”“小冰”软件应用。
小娜像是私人秘书，给你安排行程、协调时间，告诉你交通情况，给你提供可行性方案。
小冰像一个朋友，像真人一样和你聊天。
微博上有用户说，和小冰聊着聊着甚至会产生感情。
小娜小冰的人工智能，来自于机器学习，计算机在经过几千万次的学习之后，将会有自己的智慧。
大智慧则更加侧重于智能交通、智慧城市的建设。
比如，我们推出了北京、上海等城市的细粒度空气质量地图，综合实时数据、交通状况、人员流动等诸多因素，可以实时显示每平方公里上的空气质量数据，甚至可以预测未来一段时间内某一区域的空气质量状况。
上品位就更有意思了。
微软亚洲研究院最近研发了一项技术，通过一张二维的发型图片，在上面顺着头发的走势画上两笔，就可以做出非常逼真的头发三维模型，头发的走向、纹理都清清楚楚。
这个技术看似不起眼，但用处还不少，可以在动画、电影中任意更换人物的发型，还可以放在理发店里，让人们提前挑选自己想要的发型。
从功能到智能，还有很长一段路
谈谈你对人工智能发展前景的一些看法?
1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。
IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。
从1956年正式提出人工智能学科算起，50多年来，取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。
总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。
如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。
什么样的机器才是智慧的呢
科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢
到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。
当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。
如今人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，如今计算机似乎已经变得十分聪明了。
例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（DEEP BLUE）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（KASPAROV）。
大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。
人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。
机器人培训心得体会
机器人培训心得一：机器人心得体会】很庆幸能够选修《智能机器这门课，通过了这门课使我对智能机器人有了一个更加清晰的认识，同时也激起了我对此方面的研究的兴趣。
之前就对机器视觉，认知心理学，机器学习和人工智能颇感兴趣，并对此进行了深入的了解，通过这门课，我认识到，智能机器人作为这些学科的交叉产物，是个综合应用这些知识的最好的平台。
通过这门课，我也从新认识了智能机器人制作的艰辛和困难性，使我认识到之前对此不以为然，眼高手低态度得幼稚。
同时也教育我，任何一个项目本身所呈现的问题只是完成该项目所需工作的冰山一角，做任何事，都必须以谦恭，认真的态度对待。
同时也是我懂得了，再将事情坐完之前不可轻易对此做出评价。
通过这门课我系统的认识了机器人的感念，综上所述,目前机器人无碰路径规划大致可分为两类:全局规划方法和局部规划方法.在全局规划方法中,主要是基于构形空间的自由空间法:将机器人和障碍物映射到构形空间,得到障碍区域和自由区域,然后在自由区域里寻找最佳路径;在局部规划方法中,主要是人工势场法:对障碍物建立排斥势场,对目标点建立吸引势场,根据传感装置反馈回来的机器人与障碍物之间的距离,在排斥力和吸引力的共同作用下,机器人绕开障碍物向目标点移动.通过这门课使我了解到智能机器人所必需的三部分，就如上面所列的，人工智能，超级计算机和机械结构。
三者是组成智能机器人不可或缺的部分，人工自能赋予机器人，判断，
学习人工智能的时候，专业课需要哪些
还有现在人工智能的研究方向大概分多少种
多研究算法，多练习MATLAB应用，高数，概率论一定要学好，差不多了，剩下的就不是太难了，底下是我以前的回答，看看对你是否有用，C++最好也学好，在这行当得多学习几种语言~祝你好运哦~大概说一下自己的感想吧，呵呵。
我是一名在英国在读的人工智能硕士生，学习了一些皮毛。
就我所知道的东西来说，人工智能这个东西很广的，算法的问题，机器人的设计（动力学），计划（planning），视觉处理，学习（learning）。
模式识别在很大程度上应该属于学习这部分的内容，主要还是给你一个dataset，用这个去建个system，来识别未知的数据，能用到的地方很多，品种分类，图像识别，股市估计。
学的话还是挺好的。
就业：不清楚，估计学好了抢的吧，呵呵~祝你好运哦~参考资料：自己的经验
人工智能前景好么
深度学习优势什么
虽然产业内外均能到近年来人工智能火浪潮，但是其实人工技术是近几年才出现。
从上世纪五六十年代开始，人工智能算法以及技术就曾一度出现过火热，随着时间发展也不断地演进和进化，并经历了由热转衰的过程。
最近几年内，人工智能已让我们每个人感受到其非常火热、持续发展的状态。
因此，我们认为，这一轮人工智能的快速发展得益于多年来的IT技术飞速发展，从而为人工智能带来了算力、算距，以便对人工智能算法提供支撑。
最近几年内，企业对于人工智能技术的研发以及各种人工智能应用不断落地，直接推动了整体人工智能产业的飞速发展。
整体人工智能的核心产业的产业规模已经接近1000亿元，可以说是规模巨大的行业之一了。
而且从未来的发展趋势来看，预计今年，整体市场规模就会达到1600亿元，所以增长速度还是非常迅速的。
深度学习的优点
为了进行某种模式的识别，通常的做法首先是以某种方式，提取这个模式中的特征。
这个特征的提取方式有时候是人工设计或指定的，有时候是在给定相对较多数据的前提下，由计算机自己总结出来的。
深度学习提出了一种让计算机自动学习出模式特征的方法，并将特征学习融入到了建立模型的过程中，从而减少了人为设计特征造成的不完备性。
而目前以深度学习为核心的某些机器学习应用，在满足特定条件的应用场景下，已经达到了超越现有算法的识别或分类性能。
如果对人工智能和深度学习有兴趣，可以去看看中 公 教 育和中 科 院联合的AI 深度学习 课程，都是中科院专 家亲 自授 课
深度学习和人工智能有什么关系
怎么学习啊
有没有推荐的课程
汗...其实百度可以查到..就是麻烦...= =^我们快要学到这了..我帮你找一些...总结出的..关系..①人的意识具有社会性,人工智能没有社会性。
②人的意识具有能动的创造性,人工智能没有创造性③人工智能是指用机械的、电子的装置来模拟人脑的部分功能。
它是人的意识的模拟、物化和延长,与人的意识有本质区别。
④第一，二者的物质承担者不同，意识的承担者是人脑，而人工智能的承担者是机械电子元件。
8好意思...不是很全面哒..藕已经很努力了..接下来看你造化哒...
