6张思维导图看懂新一代人工智能知识体系
大数据与人工智能(思维导图)
创建一个等距的一维数组
numpy.logspace()
创建一个等比数列
np.random.rand(10,10)
创建10行10列的数组（范围在0-1之间）
切片
均匀分布
np.random.uniform(0,100)
创建指定范围内的一个数
生成均匀分布随机数，指定随机数取值范围和数组形状
np.random.randint(0,100)
获取到具体的每个键和值
遍历字典
单独获取键和值
字典函数
len(dict),str(dict),type(dict)
字典方法
Set 集合
set是一组key的集合 集合间的运算
总结
变量
全局变量 变量名
函数外定义的变量
要在函数内给一个全局变量赋值时，需要先用global关键字声明变量，否则编译 器会尝试新建一个同名的局部变量
有标签样本{特征，标签} 无标签样本{特征，？}
数据的特定实例x
样本
检查多个样本并尝试找出可最大限度地减少损失的模型，这一过程称为经验风险 最小化
首先对权重w和偏差b进行初始猜测
构建模型
可将样本映射到预测标签
然后反复调整这些猜测 直到获得损失可能最低的权重和偏差为止
模型训练要点
模型
不断迭代，直到总体损失不再变化或至少变化极其缓 慢为止
伪人工智能思维导图
伪AI技术诞生流水线
理解人工智能
认知心理学+计算机科学=人工智能
物理符号系统的假设
输入符号纸、铅笔加上手的运动，可以给白纸输入符号
输出符号纸本身并不能输出符号，但我们的眼睛可以使之输出，
当我们阅读时，文字符号就从纸上输出而进入眼睛了
存储符号记忆
复制符号认出“心理学”三个字，并把这三个字复制出来，存储在某个地方
建立符号结构通过找到各种符号之间的关系，在符号系统中形成符号结构
条件性迁移
依赖已掌握的符号而继续完成行为。
如果在记忆中已经有了一定的符号
系统，再加上外界的输入，就可以继续完成这个活动过程
这个假设简单说，就是任何一个系统，
如果它能表现出智能的话，它就必能执行上述六种功能计算机可以表现出智能
既然人具有智能，它就是一个物理符号系统
既然计算机是一个物理符号系统，它就一定能表现出智能，这是人工智能的基本条件
既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么我们就能用计算机来模拟人的活动
计算机不一定要有人一样处理信息的过程，它可以有不同的处理方式来进行活动，例如可以编制出复杂的程序来解方程式，
进行复杂的运算，然而这种运算过程未必是人类思维的过程
由物理符号系统的假设得出的三个推论
伪AI技术特点
产品的很多功能需要人工
算法很普通，仅仅是简单的1+1=2
无法进行机器学习或者深度学习，不会有进步
没有大量的用户数据做基础
产生重复性劳动，可以解决就业问题
反过来也可以说，任何系统，如果具有这六种功能，它就能表现出智能。
人工智能导论 项目5 人脸识别
04
项目任务
• 任务1：人脸检测
1、任务描述
人脸检测是将上传的人脸图像，采用上文讲述的人脸预处理方法将人 脸图片转化为灰度图，进行搜索以确定其中是否含有人脸，如果是有人 脸则返回脸的位置、大小和姿态。
• 任务1：人脸检测
2、技术分析
人脸检测处理流程如下图所示：
获取人脸 图像
图像转为 灰度图
获取人脸 框xy坐标
• 人脸识别技术应用
如图5-4所示
启用人脸识别测温系统，兼具人脸识别门禁考勤和测温检 测两大功能，不仅快速准确识别人员身份，还能检测播报 人体温度，自动记录提交进出记录、测温数据，报表形式 输出方便查看和监控，发信异常情况也能追溯分析如图5-4 所示。
04
项目知识准备Leabharlann • 人脸识别过程人脸采集
人脸检测
人工智能导论 项目五 人脸识别--计算机视觉的应用
目录
CONTENTS
01 项 目 背 景 02 思 维 导 图 03 思 政 聚 焦 04 项 目 相 关 知 识 05 项 目 任 务 06 项 目 小 结 与 展 望
01
项目背景
• 人脸识别---计算机视觉技术介绍
“眼睛是心灵的窗户”，通过眼睛，我们可以观察周围的任何事物，可以看 到很多风景，可以捕捉许多对我们有用的信息。同样，计算机视觉也是一双“眼 睛”，通过它，计算机可以感知环境、获取信息。我们可以将计算机视觉理解为 计算机的“眼睛”，但是计算机的“眼睛”只是对生物视觉的一种模拟而已。
• 项目展望
随着人脸识别技术的逐步成熟，靠“脸”生存将不再是幻想。伴 随着人脸识别等人工智能技术的发展，今后，从个人生活、教育、商业 服务到城市管理都将全面迈入智能化时代。特别是高校在课堂上引入人 脸识别技术、对学生面部表情进行识别，记录学生的学习状态，能更好 的了解学生的学习情况，从而及时调整教学节奏。
人工智能通识课
精彩摘录
这一观点使我们认识到，要推动AI的发展，三大支柱缺一不可。 “深度学习是AI发展的重要方向之一，它通过构建深度神经网络，使AI具备 了更强的自学习能力。”
精彩摘录
这句话展现了深度学习在AI领域的巨大潜力，预示着我们即将进入一个全新 的AI时代。
目录分析
从整体结构上看，《人工智能通识课》的目录采用了层次分明的树状结构。 从第一章到第十章，内容逐步深入，涵盖了AI的基本概念、发展历程、主要技术、 应用领域以及未来展望等多个方面。这样的设计使得读者可以快速定位到自己感 兴趣的主题，也方便了教师的课程设计。
目录分析
在具体内容上，第一章“初识人工智能”为读者提供了AI的宏观概览，让读 者对AI有了一个基本的认识。随后的章节则深入到各个细分领域，如机器学习、 深度学习、自然语言处理等。这些章节不仅介绍了基本原理，还通过实例展示了 AI在实际生活中的应用。尤其是在“应用与实践”这一部分，书中列举了AI在医 疗、金融、交通等多个行业的具体案例，使得读者可以更加直观地感受到AI技术 的魅力。
阅读感受
阅读感受
《通识课》是一本深入浅出、全面介绍技术的书籍，作者皮埃罗·斯加鲁菲 的笔触清晰、简练，使读者能够轻松理解领域的各种知识。通过这本书，我不仅 对有了更深入的了解，还对未来科技的发展有了更广阔的视野。
阅读感受
书中详细介绍了人工智能技术在全球70多年的发展历程，以及各种算法的起 源与演进过程。这让我深刻感受到人工智能技术的复杂性和多样性。同时，书中 关于人工智能在消费者行为分析、机器人、自动驾驶、医疗等领域的应用实践， 使我明白了人工智能在现实生活中的重要性。
AI基础知识图文教程入门知识学习
AI基础知识图文教程入门知识学习人工智能（AI）是当今科技领域最炙手可热的话题之一。
它涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理等众多领域，正在改变着我们的生活和工作方式。
本文将为你介绍AI的基础知识，帮助你入门学习。
一、什么是人工智能人工智能是指计算机系统通过模拟人类智能行为来完成任务的技术和方法。
它涉及计算机科学、机器学习、数据分析等多个领域，并借鉴了神经科学、心理学和哲学等学科的研究成果。
人工智能的目标是使计算机具备感知、理解、学习和决策的能力，以及与人进行智能交互。
二、机器学习机器学习是人工智能的重要分支之一，它通过让计算机自动从数据中学习规律和模式，来改善性能。
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。
1. 监督学习监督学习是基于标记数据进行训练和预测的机器学习方法。
在监督学习中，算法通过从已有的标记数据中学习模式，来对新的未知数据进行预测。
常见的监督学习算法包括线性回归、决策树和支持向量机等。
2. 无监督学习无监督学习是一种从未标记的数据中学习模式和关系的机器学习方法。
与监督学习不同，无监督学习中没有预先给定的输出标记。
通过无监督学习，计算机可以发现数据中的隐藏模式和结构。
常见的无监督学习算法包括聚类和关联规则挖掘等。
3. 强化学习强化学习是一种通过试错来进行学习的机器学习方法。
在强化学习中，算法通过与环境进行交互，根据不同的行动获得奖励或惩罚，来自动调整其策略以获得最大化的累积奖励。
著名的强化学习算法包括Q-Learning和Deep Q-Network（DQN）等。
三、深度学习深度学习是机器学习的一种特殊形式，它利用人工神经网络模拟人脑的工作方式。
深度学习算法可以从数据中学习多个抽象层次的表示，从而实现更高级的特征提取和模式识别。
深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了显著的成果。
四、自然语言处理自然语言处理是指让计算机能够理解和处理人类自然语言的技术。
人工智能技术体系介绍
人工智能技术体系介绍嘿，朋友！今天咱来唠唠人工智能这档子事儿。
你知道吗，人工智能就像是一个超级智能的大脑，不过这个大脑不是长在人的脑袋里，而是在计算机系统里。
这个超级大脑可厉害了，它就像一个无所不知的万事通，但是呢，它的知识不是天生就有的，而是通过学习得来的。
人工智能技术体系啊，就像是一座超级大的大厦。
最底层的基础就像是大厦的地基，那就是数据。
没有数据，人工智能就像是没米下锅的巧妇，啥也做不了。
这些数据可多了去了，各种各样的信息都有。
比如说，你在网上购物的记录，这就是一种数据。
这些数据就像是一块块小砖头，人工智能就靠着这些小砖头慢慢搭建起自己的知识体系。
再往上呢，就是算法。
算法是什么呢？你可以把算法想象成盖房子的工人，不同的算法就像是有不同技能的工人。
有的算法擅长处理图像，就像有的工人擅长砌墙；有的算法对处理文字比较在行，就像有的工人擅长铺地板。
这些算法在数据这个地基上开始工作，把那些杂乱无章的数据整理成有用的信息。
就好比工人把一堆砖头砌成了一堵墙，一堵墙接着一堵墙，最后就盖成了一座房子。
然后啊，机器学习这个概念就冒出来了。
机器学习就像是这个超级大脑的学习能力。
你想啊，人要学习就得看书、上课，人工智能学习就得靠机器学习这个本事。
它通过大量的数据，让算法去学习其中的规律。
这就好比一个小孩，看了好多好多的画，慢慢就知道怎么区分不同的动物了。
人工智能通过机器学习，看了大量的图像数据，就能知道哪个是猫，哪个是狗。
这是不是很神奇呢？还有神经网络这个东西。
神经网络就像是人的神经系统一样，是一个非常复杂的网络结构。
它里面有好多好多的节点，就像人的神经元一样。
这些节点之间相互连接，信息就在这些连接中传递。
如果把人工智能比作一个超级城市，那神经网络就是这个城市里的道路网络。
信息就像是汽车，在这些道路上跑来跑去，把需要的东西送到该去的地方。
人工智能技术体系在我们生活里的应用那可太多了。
就拿语音助手来说吧，你对手机喊一声，手机就能回答你。
人工智能导论--项目4 图像识别
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人工智能导论 项目四 物体识别--计算机视觉的应用
目录
Cபைடு நூலகம்NTENTS
01 项 目 背 景 02 思 维 导 图 03 思 政 聚 焦 04 项 目 相 关 知 识 05 项 目 任 务 06 项 目 小 结 与 展 望
01
项目背景
• 物体识别背景介绍
伴随着图片成为互联网中的主要信息载体，难题随之出现。当信息由文字记 载时，我们可以通过关键词搜索轻易找到所需内容并进行任意编辑，而当信息由 图片记载时，我们却无法对图片中的内容进行检索，从而影响了我们从图片中找 到关键内容的效率。图片给我们带来了快捷的信息记录和分享方式，却降低了我 们的信息检索效率。在这个环境下，借助计算机实现图像主体的识别技术就显得 尤为重要。
04
项目相关知识
• 物体识别
人类和计算机是如何识别这张图片的呢？
• 物体识别的任务划分
a) 分类
b) 分类+定位 物体识别任务划分
c) 多目标检测
• 分类的相关技术
图像分类的流程包括训练阶段和测试阶段 名词解释：训练集、测试集、独热编码、置信率
4种类别的训练图片
• 图像的原始特征表示形式
莱娜灰度图
• 目标检测相关技术
滑动窗口检测示意图
• 目标检测相关技术
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）：当边框预测环节生成了大量建议 边框后，接着要为每个矩形框做类别分类概率，最后需要判别哪些矩形框是没用的。所谓 的非极大值抑制就是根据分类器类别分类概率做排序，从小到大排序，先拿最大概率候选 框与其他框计算重叠度IOU，丢弃高于阈值的建议框。然后从没有被丢弃的建议框中再找 最大概率建议框，重复上述操作，直到找到所有被保留下来的建议框。
《模型思维 简化世界的人工智能模型》读书笔记思维导图
目录
05 第4篇 序列模型：揭 示现象背后的规律
07
第6篇 相似模型：谁 与我臭味相投
06
第5篇 表示模型：万 事万物的表示
08 第7篇 分类模型：物 以类聚，人以群分
对从事算法研究与算法开发的人来说，模型的学习与使用必不可少。尤其是在目前如日中天的人工智能领域 里，人人谈模型，模型也是层出不穷，让人眼花缭乱。模型让人又爱又恨。模型可爱的地方在于它确实能够解决 实际问题，而且其有效性一般都经过了检验。模型可恨的地方在于学习模型是一件非常痛苦的事情，尤其是对人 工智能的初学者来说。本书将人工智能在现实生活场景中解决的问题分类，并根据这个分类来介绍各种模型。书 中将人工智能问题分为权重问题、状态问题、序列问题、表示问题、相似问题和分类问题六大类，方便读者了解 各个模型之间的关系，也方便读者理解各个模型的适用场景。本书尽量更多地介绍模型的使用场景，更多地介绍 实际业务需求之间的关系，更多地采用生活中更浅显易懂的例子，方便人工智能的初学者学习模型。本书不仅适 合希望学习和运用人工智能模型到具体应用场景的企业工程师、科研院所的学生和科研人员，也适合对人工智能 模型感兴趣的读者，使其将模型思维应用到生活中。
5
第17章 支持 向量机模型
谢谢观看
第8章 隐马尔 可夫模型
第9章 最大熵 模型
第5篇 表示模型：万事万物的表 示
第10章 向量空 间模型
第11章 潜在语 义分析模型
第6篇 相似模型：谁与我臭味相 投
第7篇 分类模型：物以类聚，人 以群分
1
第13章 感知 机模型
2
第14章 逻辑 回归模型
3
第15章 朴素 贝叶斯模型
4
第16章 决策 树模型
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人工智能基础知识概述
人工智能基础知识概述介绍人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门涉及模拟、仿真和实现人类智能的学科。
它研究并开发能够执行类似于人类智能的任务的计算机系统。
本文将提供一个概述性的介绍，帮助读者了解人工智能的基础知识。
AI的起源AI的起源可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始探索模拟和复制人类思维过程的可能性。
随着时间的推移，技术的进步使得AI领域变得更加活跃和复杂。
AI的分类人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能两种类型。
弱人工智能弱人工智能（Narrow AI）指设计用于特定任务或问题领域的AI系统。
这些系统有着独立处理任务的能力，但无法表现出与全部人类思维相匹配的广泛认知水平。
强人工智能强人工智能（General AI）具备与全面发展成熟功能相当或超越正常人类思维方式和功能范围相配套的AI系统。
AI的应用领域人工智能已经广泛应用于各个行业和领域，包括但不限于以下：•机器学习：通过让计算机“学习”数据来改善性能和执行任务。
•自然语言处理（NLP）：使计算机能够理解和处理自然语言。
•计算机视觉：使计算机能够理解和分析图像和视频。
•专家系统：基于专家知识进行决策和问题解决。
•人机交互：改善人与计算机之间的交互方式。
AI的挑战和未来发展方向人工智能面临许多挑战，包括数据隐私、伦理问题、安全问题等。
未来，人工智能将继续发展，并可能对社会、经济、教育等方面产生深远影响。
结论本文提供了对人工智能基础知识的概述。
希望读者通过阅读本文，对人工智能有一个初步的认识，并了解其应用领域以及面临的挑战和发展前景。
注意：该文档为助手根据您提供的主题编写的概述性内容，如果需要更详尽或专业的内容，请参考相关专业书籍或研究资料。
人工智能之知识图谱
图表目录图1知识工程发展历程 (3)图2 Knowledge Graph知识图谱 (9)图3知识图谱细分领域学者选取流程图 (10)图4基于离散符号的知识表示与基于连续向量的知识表示 (11)图5知识表示与建模领域全球知名学者分布图 (13)图6知识表示与建模领域全球知名学者国家分布统计 (13)图7知识表示与建模领域中国知名学者分布图 (14)图8知识表示与建模领域各国知名学者迁徙图 (14)图9知识表示与建模领域全球知名学者h-index分布图 (15)图10知识获取领域全球知名学者分布图 (23)图11知识获取领域全球知名学者分布统计 (23)图12知识获取领域中国知名学者分布图 (23)图13知识获取领域各国知名学者迁徙图 (24)图14知识获取领域全球知名学者h-index分布图 (24)图15 语义集成的常见流程 (29)图16知识融合领域全球知名学者分布图 (31)图17知识融合领域全球知名学者分布统计 (31)图18知识融合领域中国知名学者分布图 (31)图19知识融合领域各国知名学者迁徙图 (32)图20知识融合领域全球知名学者h-index分布图 (32)图21知识查询与推理领域全球知名学者分布图 (39)图22知识查询与推理领域全球知名学者分布统计 (39)图23知识查询与推理领域中国知名学者分布图 (39)图24知识表示与推理领域各国知名学者迁徙图 (40)图25知识查询与推理领域全球知名学者h-index分布图 (40)图26知识应用领域全球知名学者分布图 (46)图27知识应用领域全球知名学者分布统计 (46)图28知识应用领域中国知名学者分布图 (47)图29知识应用领域各国知名学者迁徙图 (47)图30知识应用领域全球知名学者h-index分布图 (48)图31行业知识图谱应用 (68)图32电商图谱Schema (69)图33大英博物院语义搜索 (70)图34异常关联挖掘 (70)图35最终控制人分析 (71)图36企业社交图谱 (71)图37智能问答 (72)图38生物医疗 (72)图39知识图谱领域近期热度 (75)图40知识图谱领域全局热度 (75)表1知识图谱领域顶级学术会议列表 (10)表2 知识图谱引用量前十论文 (56)表3常识知识库型指示图 (67)摘要知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能重要分支知识工程在大数据环境中的成功应用，知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
智慧的疆界：从图灵机到人工智能
读书笔记
01 思维导图
03 精彩摘录 05 目录分析
目录
02 内容摘要 04 阅读感受 06 作者简介
思维导图
关键字分析思维导图
人工智能
灵机
智慧
未来
计算机
重要
读者
智慧
灵机
发展 深入
通过
疆界
概念
人类
技术 ai
面临
可能
内容摘要
《智慧的疆界：从图灵机到》是一本深入探讨（）的起源、发展和未来的重要著作。本书以图灵 机的概念为起点，揭示了的初衷和基本原理。通过历史上的重要人物和事件，本书追溯了的发展 历程，并对这一领域进行了深入的分析和解读。
这句话充分表达了人工智能的进步。从最初的计算机程序，到现在的自主学 习和理解复杂概念，人工智能的发展已经超出了我们的想象。
“图灵机的出现为人工智能奠定了基础。它是一种理论模型，可以模拟人的 思考过程，从而开启了人工智能的研究之路。”
图灵机被广泛认为是人工智能的起点。它的理论模型和模拟人类思考的能力 启发了研究者们探索人工智能的可能性。
这本书的目录结构清晰，层次分明，展现了人工智能发展的完整脉络。它以 图灵机的诞生为起点，逐步介绍了人工智能技术的发展历程，以及各个时期的重 要贡献和里程碑。
图灵机的诞生标志着人工智能领域的萌芽。作为一种理论模型，图灵机通过 简单的计算单元，模拟人类大脑的思维过程，为后来的计算机科学家们提供了强 大的思想武器。
这本书的作者以图灵机作为起点，逐步引导读者进入人工智能的世界。图灵 机是一个抽象的计算模型，它通过模拟人的读写和计算行为，实现了对人类智能 的模拟。作者指出，图灵机的出现为人工智能的发展奠定了基础。
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3 1.9 机器拟
人脑
4 1.10 机器拟
人身
5 1.11 本章小
结
2.1 概述
2.2 引言：不经 意间改变世界
2.3 达特茅斯会 议
2.4 有学术就有 江湖
2.6 人工智能早 期成果
2.5 有江湖就有 传奇
2.7 本章小结
第二部分 学派争鸣
第4章 连接主义 学派
第3章 符号主义 学派
第5章 行为主义 学派
6.1 概述
6.2 什么是机器 学习
6.3 机器学习的 意义
6.4 机器学习解 决的问题
6.6 评估验证
6.5 进行机器学 习：实战模型训
练
6.7 本章小结
01
7.1 概 述
02
7.2 引 言：深度 学习教父
03
7.3 逆 反之心
04
7.4 复 兴之路
06
7.6 深 度神经网 络
05
7.5 深 度学习时 代
4.8 人工智能的 繁荣与寒冬
4.7 凛冬将至
4.9 本章小结
5.1 概述
5.2 引言：昔日 神童
5.3 自动机对抗 自动机
5.4 从“控制论” 说起
5.5 机械因果观 和行为主义
5.6 自复制机和 进化主义
5.7 机器人学 5.8 本章小结
第三部分 第三波高潮
第6章 机器 学习概览
第7章 深度 学习时代
3.1 概述
3.2 引言：五分 钟逻辑学
3.3 描述已知， 推理未知
3.4 知识！知识！ 知识！
3.6 符号主义的 现状和未来
3.5 从演绎到归 纳
3.7 本章小结
01
4.1 概 述
《终极算法 机器学习和人工智能如何重塑世界》读书笔记思维导图
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本书关键字分析思维导图学派计算机源自机器人数据符号
问题
工作
算法
终极
大脑 世界
贝叶斯
机器
知识
模型
方法
关联
学习
科学
01 推荐序
目录
02 序
03 第一章 机器学习革命
04 第二章 终极算法
05
第三章 符号学派：休 谟的归纳问题
01
达尔文的 算法
02
探索：利 用困境
03
程序的适 者生存法 则
04
性有何用
06
谁学得最 快，谁就 会赢
05
先天与后 天
第六章 贝叶斯学派：在贝叶 斯教堂里
统治世界的定理
所有模型都是错 的，但有些却有
用
从《尤金·奥涅金》 到Siri
所有东西都有关 联，但不是直接 关联
推理问题
掌握贝叶斯学派 的方法
04
从休谟到 你的家用 机器人
06
医生马上 来看你
05
行星尺度 机器学习
第十章 建立在机器学习之上 的世界
性、谎言和机器 学习
数码镜子
充满模型的社会
分享与否？方式、 地点如何？
神经网络抢了我 的工作
战争不属于人类
谷歌＋终极算法= 天网？
进化的第二部分
后记
致谢
延伸阅读
02
第一章
04
第三章
06
第五章
01
序
03
第二章
05
第四章
1
第六章
2
第七章
《大圣陪你学AI 人工智能从入门到实验 下册 》读书笔记思维导图
智能语音 智能绘画
AI未来说 家庭作业
第8章 悟空功成添烦恼，八戒巧 思解难题
悟空求助八戒，八戒 乐开了花
八戒的准备过程
八戒的实现过程 家庭作业
附录 家庭作业参考答案
谢谢观看
读书笔记
最 新
版
本
第5章 顺风灵耳判妖怪，八戒巧 学辨警报
来自八戒的求助，什 么妖怪在叫
悟空听声就能辨别妖 怪
悟空考考你：识别警 报器
家庭作业
第6章 巧排蟠桃宴节目，智管花 果山村民
来自八戒的求助，视 频中是什么节目
悟空看视频就能知道 节目类型
悟空考考你：识别花 果山村民的动作
家庭作业
第7章 晨钟暮鼓佛音袅，行者潜 心研AI
03 第7章 晨钟暮鼓佛音 袅，行者潜心研AI
04 第8章 悟空功成添烦 恼，八戒巧思解难题
05
附录 家庭作业参考答 案
本书以孙悟空师徒学习AI为题材，通过主人公孙大圣学习AI知识和方法，并教章，分别通过卡通故事给少。本书以少儿读者为对象，以卡通动漫的形式科普 AI知识和技术，为少儿打开AI梦想的大门。
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《大圣陪你学AI 人工智能从入门 到实验 下册 》
PPT书籍导读
读书笔记模板
最
新
版
本
本书关键字分析思维导图
梦想
读者
家庭实现家庭作业知识技术少儿
第章 求助
人工智能
作业
村民
孙悟空
节目
师徒
花果山
题材
目录
01 第5章 Leabharlann 风灵耳判妖 怪，八戒巧学辨警报02 第6章 巧排蟠桃宴节 目，智管花果山村民
《人工智能 智能制造》读书笔记思维导图PPT模板下载
02
6.2 装 配序列优 化模型
03
6.3 基 于遗传算 法的智能 装配规划
04
6.4 基 于粒子群 优化算法 的智能装 配规划
05
6.5 基 于蚁群算 法的智能 装配规划
06
6.6 基 于模拟退 火算法的 智能装配 规划
6.8 小结
6.7 算法示例与 分析
参考文献
第7章 制造过程智能计算
01
7.1 制 造过程知 识来源与 管理
02
7.2 制 造知识图 谱及其应 用
03
7.3 基 于随机森 林算法的 工艺综合 决策
04
7.4 制 造数据的 深度学习
05
7.5 小 结
06
参考文献
反侵权盗版声明
谢谢观看
内容简介
丛书编委会
第1章 绪论
1.1 制造模式
1.2 人工智能的 发展
1.3 智能制造的 发展
参考文献
第2章 定性立体建模
2.1 产品概念设 计
2.2 定性立体表 达
2.3 定性立体模 型的构造化
2.4 定性立体操 作
2.6 小结
2.5 产品可拆卸 性分析
参考文献
第3章 不确定性多学科设计优 化
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《人工智能 智能制造》
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本书关键字分析思维导图
知识
产品
参考文献
概述
工程
模型
分析
智能
小结
技术 设计
建模
制造
第章
规划
装配
管理
算法
理性
01 内容简介
目录
02 丛书编委会
人工智能知识点详解
人工智能知识点详解人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要分支，旨在使机器能够像人一样进行智能决策和学习。
它涉及多个领域，包括机器学习、计算机视觉、语音识别、专家系统等。
本文将详细解析人工智能的关键知识点，带领读者深入了解该领域的基础理论和应用。
一、机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一。
它是让计算机通过学习数据和模式来自主获取知识和经验的过程。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三类。
监督学习通过输入和输出的映射关系来进行训练，无监督学习则根据数据的内在结构进行自我学习，强化学习则通过试错来提高性能。
二、计算机视觉计算机视觉是人工智能的一个重要领域，其目标是让计算机具备理解和分析图像的能力。
计算机视觉涵盖了图像处理、图像识别、目标检测等任务。
图像处理技术可用于图像的增强和去噪，图像识别则是通过训练模型来识别图像中的物体和场景。
三、自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是指使计算机能够理解和处理人类语言的技术。
NLP领域的关键任务包括文本分类、命名实体识别、情感分析等。
近年来，带有自然语言处理能力的智能助手和聊天机器人开始逐渐走进人们的生活。
四、专家系统专家系统是一种基于专家知识和经验的计算机程序，旨在解决复杂的问题。
它将专家的知识转化为规则和推理机制，并通过推理引擎来模拟专家的决策过程。
专家系统广泛应用于医学诊断、工程设计等领域。
五、深度学习深度学习是机器学习的一个分支，通过构建多层神经网络模型来模拟人脑神经元的工作方式。
深度学习在图像识别、语音处理等任务中取得了重大突破，被认为是推动人工智能发展的重要技术。
六、人工智能的应用人工智能已经广泛应用于各个领域，包括医疗健康、金融、交通、教育等。
在医疗健康领域，人工智能可用于辅助诊断、药物研发等方面；在金融领域，人工智能可用于风险控制、信用评估等；在交通领域，人工智能可用于智能驾驶、交通管理等；在教育领域，人工智能可用于个性化教育、智能辅导等。
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6张思维导图看懂新一代人工智能知识体系孙正义预言:人工智能30年内一定出现,机器人智商将是人类的50倍；
凯文·凯利认为：人工智能是下一个20年里颠覆人类社会的技术，其力量堪比电与互联网；
李开复更断言：10年后，全世界50%的工作，都会被人工智能所取代！
人工智能是未来商业世界的最大趋势热点，腾讯、阿里、百度公司都各自成立了人工智能实验室。
关于人工智能的前世今生、内涵意义、学科技术体系、行业应用领域下面6张思维导图可以说是相当清楚全面了。
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