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名词解释——人工智能

1、人工智能,简称AI,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。它是计算机科学的一个分支,旨在理解智能的实质,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。人工智能的研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

2、人工智能是研究、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。

3、人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是计算机学科的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)三大尖端技术之一。

4、人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是计算机科学领域的一个重要分支,旨在通过模拟、延伸和扩展人类智能,研究开发相关的理论、方法、技术和应用系统。以下是关于人工智能的几个名词解释: 人工智能:它并不仅仅是能够取代人类的智能。

5、名词解释:人工智能 人工智能(Artificial Intelligence,AI)是计算机科学的一个分支,旨在研究、开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它涵盖了多个领域,包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等,旨在使计算机可以像人类一样进行思考和决策。

人工智能与神经网络之间有什么区别

1、目的不同 人工智能:主要目标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,如决策制定、问题解决、学习和适应等。神经网络:则具有初步的自适应与自组织能力,能够在学习或训练过程中改变突触权重值,以适应周围环境的要求。同一神经网络因学习方式及内容不同可具有不同的功能,因此具有更高的灵活性和可塑性。

2、人工智能是一个广泛的领域,旨在实现机器的智能。机器学习是人工智能的一种实现方法,通过算法从数据中学习规律。深度学习是机器学习的一个子集,利用深度的神经网络来构建模型。神经网络是深度学习的基础算法之一,模拟人脑神经元之间的连接和传递信息的过程。

3、机器学习、深度学习和神经网络是人工智能领域的核心技术,它们之间存在着递进关系。机器学习: 定义:机器学习是AI的核心,通过模拟人类学习过程,让计算机获取新知识,提升性能。 特点:利用算法和统计模型,使计算机系统能够从输入的数据中学习并改进其性能,而无需进行明确的编程。

人工智能分为哪几个阶段?

人工智能发展的三个阶段可概括为符号主义主导期、连接主义探索与低潮期、深度学习与数据驱动蓬勃发展期,具体如下:符号主义主导期(推理期)此阶段以逻辑推理和符号处理为核心,时间跨度约为20世纪50年代至70年代初。1956年达特茅斯会议首次提出“人工智能”概念,标志着学科正式诞生。

发展阶段:1970年以后,人工智能研究进入了一个新的时期。这一时期,专家系统的研究在多种领域取得了重大突破,产生了巨大的经济效益和社会效益。例如,地矿勘探专家系统PROSPECTOR,医疗专家系统MYCIN,计算机配置专家系统XCON等。

人工智能的发展经历了六个主要阶段: 起步发展期(1956年—20世纪60年代初):人工智能概念在1956年的达特茅斯会议上被提出,随后在定理证明、棋类游戏等领域取得显著成果,引发了人工智能的首次热潮。

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什么是人工智能?

1、人工智能(AI)是人们创造的使机器具备类似人类“思考”能力的算法系统,其核心目标是通过技术手段让机器模拟人类的智能行为,完成复杂任务。定义与本质人工智能的本质是算法驱动的智能模拟。它通过数学模型和计算规则,赋予机器感知、理解、学习、决策和创造的能力。

2、人工智能(Artificial Intelligence,AI)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。定义与范畴 人工智能作为一门科学,涵盖了广泛的领域,如机器学习、计算机视觉等。其主要目标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。

3、人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的综合性技术科学。它旨在理解智能的本质,并创造出能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的机器或软件系统。

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