大数据与人工智能方向基础 --- 概述

大数据与人工智能方向基础 --- 概述

目录

前言

一、人工智能的引入

1、什么是智能？

2、什么是人类智能？

3、什么是人工智能？

二、人工智能的特点及分类

1、人工智能的分类：

2、人工智能的特征：

三、机器学习

1、人工智能与机器学习、深度学习的关系：

总结

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前言

有很多新手刚刚接触大数据与人工智能方向学习，如果不知道怎么着手的，跟我一起慢慢进步叭~

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一、人工智能的引入 1、什么是智能？

智能是指生物一般性的精神能力。这个能力包括以下几点：理解、计划、解决问题，抽象思维，表达意念以及语言和学习的能力。

智力三因素理论：①成分性智力：指思维和问题解决所依赖的心理过程；②经验智力：指人们在两种极端情况下（新异的或常规的问题）处理问题的能力；③情境智力：反映日常事物的处理上，包括对新的和不同环境的适应，选择合适的环境，以及有效地改变环境以适应需要。

2、什么是人类智能？

人类智能，又称自然智能，指人类借助感觉器官感受外界信息刺激，能够通过大脑进行记忆、联想、分析、判断等一系列思维活动，做出决策，最后以具体行动，体现相应的决策结果。主要包含三个方面：感知能力、思维能力、行为能力。

3、什么是人工智能？

人工智能（AI），也称机器智能、计算机智能，是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能，或者用人工方法在机器（计算机）上实现的智能行为，包括：感知、推理、学习、通信、以及复杂环境下的动作行为。

通常人工智能是指通过普通计算机实现的智能。

二、人工智能的特点及分类 1、人工智能的分类：

根据人工智能是否能真正实现推理、思考和解决问题，可以将人工智能分为弱人工智能和强人工智能。

弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence,ANI）：不能真正实现推理和解决问题的智能机器，这些机器表面看像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。

强人工智能（Artificial General Intelligence,AGI）：也称通用人工智能或类人工智能，指真正能思维的智能机器，并且认为这样的机器是有知觉的和自我意识的。这样的机器可以分为：类人（机器的思考和推理类似人的思维）、非类人（机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式）。

2、人工智能的特征：

由人类设计，为人类服务，本质为计算，基础为数据。

能感知环境，能产生反应，能与人交互，能与人互补。

有适应特性，有学习能力，有演化迭代，有连接扩展。

三、机器学习 1、人工智能与机器学习、深度学习的关系：

人工智能包括机器学习，机器学习包括深度学习

人工智能（AI）：让计算机能够像人一样思考

机器学习（ML）：提升计算机模拟人类思考能力的方法

深度学习（DL）：通过神经网络方式进行机器学习的方法

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总结

以上就是大数据与人工智能方向基础课程的概述~