人工智能基础概览
2024年计算机会考知识点概览
2024年计算机会考知识点概览本文档旨在概述2024年计算机会考的相关知识点，以便考生能更好地了解考试内容和要求。
以下内容将涵盖各个主要考点，并提供相应的学习建议。
1. 计算机基础知识1.1 计算机硬件- 了解计算机的基本硬件组件，如CPU、内存、硬盘等。
- 掌握各种硬件设备的工作原理和性能指标。
1.2 计算机软件- 理解软件的分类，包括系统软件和应用软件。
- 掌握操作系统的基本概念和功能。
1.3 计算机网络- 了解计算机网络的基本概念和体系结构。
- 熟悉TCP/IP协议栈和常见的网络设备。
2. 常用办公软件2.1 文字处理软件- 熟练使用Word等文字处理软件，掌握基本的排版和表格制作。
2.2 电子表格软件- 熟练使用Excel等电子表格软件，掌握数据处理和公式函数的应用。
2.3 演示文稿软件- 熟练使用PowerPoint等演示文稿软件，掌握幻灯片设计和演讲技巧。
3. 程序设计基础3.1 编程语言- 掌握一种或多种编程语言，如Python、C++等。
- 理解编程范式，如面向对象编程和函数式编程。
3.2 算法和数据结构- 熟悉基本算法和数据结构，如排序、查找、栈、队列等。
- 理解算法复杂度和代码优化。
4. 数据库基础4.1 数据库概念- 了解数据库的基本概念，如表、视图、索引等。
- 掌握SQL语言的基本操作。
4.2 数据库操作- 熟练使用数据库管理工具，如MySQL、Oracle等。
- 掌握数据查询、插入、更新和删除操作。
5. 信息安全5.1 网络安全- 了解常见的网络安全威胁和攻击手段。
- 掌握基本的网络安全防护措施。
5.2 数据保护- 理解数据加密和哈希算法。
- 熟悉数据备份和恢复方法。
6. 计算机应用6.1 人工智能- 了解人工智能的基本概念和应用领域。
- 掌握简单的机器学习算法。
6.2 多媒体技术- 熟悉多媒体技术的基本概念，如图像、音频和视频处理。
学习建议- 系统学习计算机基础知识，掌握各个考点的基本概念和应用。
人工智能算法基础知识概览
人工智能算法基础知识概览人工智能算法是指为了实现人工智能技术而设计的一系列数学模型和方法。
它们是人工智能的核心组成部分，能够通过机器学习、数据挖掘和模式识别等手段，从大量数据中学习和推理，实现人类智能。
一、机器学习算法机器学习算法是人工智能算法的基石，广泛应用于各个领域。
它通过计算机从已有的样本数据中自动学习，并根据这些学习结果进行预测和决策。
1.1 监督学习监督学习算法是指在给定输入和对应输出的训练样本集的情况下，通过学习得到一个输入到输出的映射关系。
常见的监督学习算法有线性回归、逻辑回归和决策树等。
1.2 无监督学习无监督学习算法是指在给定输入的情况下，从数据中挖掘出隐藏的结构和规律。
常见的无监督学习算法有聚类分析、关联规则挖掘和主成分分析等。
1.3 强化学习强化学习算法是指通过试错的方式，使智能体与环境进行交互，并根据环境的反馈来调整自己的行为。
常见的强化学习算法有Q-learning 和深度强化学习等。
二、深度学习算法深度学习是机器学习的一种特殊形式，其核心是人工神经网络模型。
深度学习算法在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了重大突破。
2.1 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种专门用于处理图像识别和计算机视觉任务的深度学习算法。
它通过卷积、池化和全连接等操作，逐层提取图像的特征。
2.2 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种专门用于处理序列数据的深度学习算法。
它通过神经元之间的循环连接，使过去的信息可以传递到未来，适用于语言模型和序列生成等任务。
2.3 预训练模型预训练模型是指在大规模数据集上进行预训练，然后在特定任务上进行微调的深度学习算法。
常见的预训练模型有BERT、GPT和VGG 等。
三、演化算法演化算法是启发式搜索的一种，在优化问题和模拟进化过程中具有广泛应用。
它通过模拟生物进化的过程，通过选择、交叉和变异等操作来生成更好的解。
3.1 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化的优化算法。
《从零解说智能机器人：结构原理及其应用》随笔
《从零解说智能机器人：结构原理及其应用》阅读随笔目录一、内容概览 (2)二、智能机器人的概述 (3)三、智能机器人的结构原理 (4)3.1 硬件结构 (5)3.2 软件系统 (6)3.3 传感器技术 (8)四、智能机器人的技术应用 (9)4.1 工业领域应用 (10)4.2 服务机器人领域应用 (11)4.3 医疗领域应用 (12)4.4 其他领域应用 (14)五、智能机器人的发展趋势与挑战 (15)5.1 发展趋势 (16)5.2 面临的挑战 (18)六、智能机器人的未来展望与影响 (19)6.1 对社会生产力的影响 (20)6.2 对就业市场的影响 (21)6.3 对人类生活方式的影响与改变 (22)七、结语与心得体会 (24)一、内容概览《从零解说智能机器人：结构原理及其应用》是一本全面介绍智能机器人技术的书籍，涵盖了从基础知识到实际应用的各个方面。
本书旨在帮助读者了解智能机器人的工作原理、结构组成以及在不同领域的应用案例。
在内容安排上，本书首先介绍了智能机器人的定义、发展历程和分类。
详细阐述了智能机器人的基本结构和工作原理，包括机械结构、传感器、执行器、控制系统等部分。
还介绍了机器人的感知与认知技术，如计算机视觉、语音识别、自然语言处理等。
在应用方面，本书列举了智能机器人在不同领域的应用案例，如工业制造、医疗护理、家庭服务、教育娱乐等。
这些案例展示了智能机器人在提高生产效率、改善人类生活质量、推动科技进步等方面的重要作用。
《从零解说智能机器人：结构原理及其应用》是一本内容丰富、实用性强的科普读物。
通过阅读本书，读者可以全面了解智能机器人的发展历程、结构原理和应用领域，为未来的科技发展和人类生活带来更多的可能性和想象空间。
二、智能机器人的概述随着科技的飞速发展，人工智能技术已经渗透到了我们生活的方方面面。
智能机器人作为一种新兴的技术产物，已经在各个领域取得了显著的应用成果。
本文将从零开始解说智能机器人的结构原理及其应用，帮助读者更好地了解这一领域的发展和前景。
人工智能基础软硬件架构关键技术分析
人工智能基础软硬件架构关键技术分析摘要：随着我国现代技术不断升级，人工智能技术已各个领域中得到广泛应用。
合理构建人工智能管理系统，不但可以提升企业各项数据信息处理的直观性，还能为企业决策提供详细的数据参考。
基于此，本文简单分析人工智能基础软硬件构架设计，并深入探讨人工智能软硬件构架关键技术分析，以供参考。
关键词：人工智能；基础软硬件；一站式开发技术引言：通过对人工智能基础软硬件构架设计研究，合理利用一站式开发应用技术，并结合模型压缩技术、编译器技术及样本增强等技术，共同构建信息化人工智能管理平台，从而为信息处理、业务交流、重大决策及材料采购、运输等方面，提供重要的数据参考。
1.人工智能基础软硬件架构设计1.1基础硬件设计基础硬件层的设计工作主要以人工智能芯片设计为主，从现实角度来讲就是通过系统运行，实现对多种激活函数与矩阵乘法计算流程的深度学习。
而在使用传统CPU实施重生计算模式，其性价比普遍较低。
因此，必须根据实际需求采用适合的计算芯片材料进行整体设计。
如在计算芯片AI应用时，可通过构建ASIC架构、FPCA架构及基本CPU架构，并利用人工智能计算硬件及常用函数进行数据处理，进而提升系统硬件信息处理速度降低使用功耗。
此期间所运用的关键技术，主要包括编译器技术、异构计算技术、硬件技术及指令集技术等。
根据现阶段我国AI智能软硬件安全使用需求，应在ASIC操作系统设计中合理布设安全性较高的硬件连接电路，从而保障整体系统平台安全、有序运行。
1.2基础软件设计实现系统结构内部算法封装深度学习功能则主要依靠软件结构来完成，同时软件也是人工智能软硬件结构中最为关键的设计部分之一。
同时还能为整体系统开发应用提供各种集成性软件包，其中主要包括设计推理和训练两部分。
通常来讲，影响软件框架操作便利性及可用性的关键就是分布式生态因素和训练因素。
现阶段，在相关技术实际应用过程中，生态性能相对较高的云端训练框架主要以PyToerch和TensorFlow为主，两种框架均具备分布式训练功能支持，故而可将其灵活运用到系统构架设计当中。
《AI办公应用实战一本通：用AIGC工具成倍提升工作效率》笔记
《AI办公应用实战一本通：用AIGC工具成倍提升工作效率》读书笔记目录一、内容概述 (2)二、关于本书 (3)三、内容概览 (4)1. AI办公应用概述 (5)2. AIGC工具介绍与使用 (6)3. 实战案例分析 (7)4. 高效工作策略与技巧 (9)四、详细读书笔记 (10)1. AI办公应用的重要性及发展趋势 (12)2. AI办公应用的基础知识 (13)3. AIGC工具介绍 (15)3.1 工具A的功能与使用 (16)3.2 工具B的特点及优势 (17)3.3 工具C的实际应用与技巧 (18)4. 实战案例详解 (20)4.1 案例A的操作步骤与经验分享 (22)4.2 案例B的问题解决与经验总结 (23)4.3 案例C的创新应用与实践 (25)5. 高效工作策略与技巧探讨 (26)5.1 制定合理的工作计划 (27)5.2 有效的时间管理技巧 (28)5.3 优化工作流程和团队沟通方式 (30)5.4 利用AI工具提升工作效率的实用建议 (31)五、心得体会与总结 (32)1. 本书给我带来的启示和收获 (33)2. AI办公应用的实际运用与效果评估 (35)3. 对未来AI办公应用的展望与建议 (36)一、内容概述《AI办公应用实战一本通：用AIGC工具成倍提升工作效率》是一本关于人工智能在办公应用中的实际操作指南。
本书旨在帮助读者了解人工智能技术在办公场景中的应用，掌握如何利用AIGC工具提高工作效率，从而在职场中取得竞争优势。
人工智能基础概念：介绍人工智能的基本概念、发展历程和应用领域，帮助读者建立对人工智能的初步认识。
AIGC工具简介：详细介绍AIGC工具的功能、特点和使用方法，让读者对这些工具有一个全面的了解。
AI办公应用案例：通过实际案例分析，展示如何在办公场景中运用AIGC工具解决实际问题，提高工作效率。
个性化推荐系统：探讨如何利用AIGC工具构建个性化推荐系统，为用户提供更加精准的信息和服务。
人工智能基础 第二章 知识表示与知识图谱
• 2.产生式表示法 • 产生式表示法又称规则表示法，表示一种“条件—结果”形式，是
目前应用最多的一种知识表示方法，也是一种比较成熟的表示方法。 • 产生式表示法适用于表示具有因果关系的知识，其一般形式为：前
件→后件，前件为条件，后件为结果，由逻辑运算符AND、OR、 NOT组成表达式。
图2-5 经典图结构和多关系图
知识图谱里，我们通常用“实体（Entity）”来表达图里的节点、用“关 系（Relation）”来表达图里的“边”。实体指的是现实世界中的事物， 比如人、地名、概念、药物、公司等，关系则用来表达不同实体之间的某 种联系，比如人—“居住在”—北京、张三和李四是“朋友”、逻辑回归 是深度学习的“先导知识”等等。
属性值主要指对象指定属性的值。如 “面积”、“人口”、“首都”是几 种不同的属性， 960万平方公里是“面积”的属性值等。
现实世界中的很多场景非常适合用知识图谱来表达。比如一个社交网络图 谱里，如图2-6(a)所示，我们既可以有“人”的实体，也可以包含“公司” 实体。人和人之间的关系可以是“朋友”，也可以是“同事”关系。人和 公司之间的关系可以是“现任职”或者“曾任职”的关系。 类似的，一个 风控知识图谱可以包含“电话”、“公司”的实体，电话和电话之间的关 系可以是“通话”关系，而且每个公司它也会有固定的电话，
2.1 知识与知识表示
2.1.1 知识 2.1.2 知识表示 2.1.3 常用的知识表示方法
2.1.1 知识
• 机器可以模仿人类的视觉、听觉等感知能力，但这种感知能力不 是人类的专属，动物也具备感知能力，甚至某些感知能力比人类 更强，比如狗的嗅觉，机器一定程度也可以比人类更强。但认知 是人类的专属能力，也是机器实现人工智能的核心所在，知识的 价值就在于可以让机器在感知能力的基础上形成认知能力。
深圳市义务教育人工智能课程纲要概览
深圳市义务教育人工智能课程纲要概览深圳市义务教育人工智能课程纲要概览介绍：人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一门新兴的技术领域，正迅速改变着我们的社会和生活方式。
为了适应这个变化的时代背景，深圳市义务教育人工智能课程纲要应运而生。
该纲要旨在为学生提供基础的人工智能知识，并培养他们的问题解决能力和创新思维。
本文将对深圳市义务教育人工智能课程纲要进行概览，并解读其重点内容和意义。
1. 课程目标与核心理念1.1 课程目标：深圳市义务教育人工智能课程纲要旨在培养学生的科学素养、创新能力和问题解决能力，使他们能够适应未来社会的发展需求。
1.2 核心理念：课程强调知识与实践的结合，注重培养学生的动手能力和团队合作精神，以培养学生的创新和应用能力。
2. 课程结构与内容2.1 课程结构：深圳市义务教育人工智能课程纲要分为初级、中级和高级三个阶段，每个阶段都有相应的课程目标和教学内容。
2.2 初级阶段：主要介绍人工智能的基本概念、原理和应用。
学生将学习人工智能的基础知识，如机器学习、神经网络等。
2.3 中级阶段：进一步拓展学生对人工智能的认知，引导学生进行实际的人工智能应用开发，并学习相关的算法和编程技术。
2.4 高级阶段：侧重深入研究人工智能的前沿领域和热点问题，培养学生的创新思维和科研能力。
3. 教学方法与评价方式3.1 教学方法：该课程采用多种教学方法，包括讲授、实践、项目驱动等。
通过实际的案例分析和团队合作项目，激发学生对人工智能的兴趣和学习动力。
3.2 评价方式：除了传统的考试形式，该课程还注重对学生实践能力和创新思维的评价。
评价方式包括课堂表现、项目成果展示、作业完成情况等多个方面。
4. 意义与前景展望4.1 意义：深圳市义务教育人工智能课程纲要为学生提供了系统而全面的人工智能学习机会，培养了他们对人工智能的兴趣和理解。
这有助于培养具有创新精神和应对未来挑战能力的年轻一代。
深圳市义务教育人工智能课程纲要概览
《深圳市义务教育人工智能课程纲要概览》在当今科技飞速发展的时代，人工智能已成为引领未来发展的重要力量。
为了培养适应时代需求的创新型人才，深圳市积极推进义务教育阶段人工智能课程的建设，制定了科学完善的课程纲要。
该课程纲要旨在为学生提供系统的人工智能知识与技能培养，激发学生的创新思维和实践能力，为其未来的发展奠定坚实的基础。
一、课程目标深圳市义务教育人工智能课程的目标明确而具体，旨在通过课程的学习，使学生达到以下几个方面的发展：（一）知识与技能目标学生能够了解人工智能的基本概念、发展历程、应用领域等相关知识；掌握基本的编程技能，如算法设计、数据结构、编程语言等；具备运用人工智能工具进行问题解决和创新实践的能力。
（二）思维能力目标培养学生的逻辑思维、批判性思维、创新思维等能力。
通过人工智能课程的学习，让学生学会分析问题、提出解决方案，并能够不断探索和创新，提高解决实际问题的能力。
（三）跨学科融合目标人工智能课程与数学、科学、信息技术等学科紧密结合，促进学生跨学科知识的融合与应用。
学生能够将不同学科的知识运用到人工智能实践中，培养综合运用知识的能力。
（四）社会责任感目标使学生了解人工智能技术的发展对社会的影响，培养学生的社会责任感和伦理意识。
引导学生正确看待人工智能技术的应用，避免滥用和不当使用，促进人工智能技术的健康发展。
二、课程内容深圳市义务教育人工智能课程内容涵盖了多个方面，主要包括以下几个模块：（一）人工智能基础知识这一模块主要介绍人工智能的基本概念、发展历程、主要研究领域和应用场景等。
让学生对人工智能有一个初步的认识和了解，为后续的学习奠定基础。
（二）编程基础编程是人工智能学习的重要基础，该模块包括编程语言的基本语法、算法设计、数据结构等内容。
通过实际编程练习，培养学生的编程思维和编程能力。
（三）人工智能应用实践这是课程的核心内容，学生将运用所学的人工智能知识和技能，进行实际的应用实践。
设计智能机器人、开发智能语音助手、进行图像识别与处理等项目。
《人工智能极简说：人人都能读懂的AI入门书》札记
《人工智能极简说：人人都能读懂的AI入门书》读书记录目录一、书籍概览 (2)1.1 作者介绍及写作目的 (2)1.2 书籍内容概述 (3)1.3 读者群体定位 (4)二、人工智能基础概念篇 (5)2.1 内容描述 (6)2.2 人工智能定义与起源 (7)2.3 人工智能发展阶段 (8)2.4 人工智能技术应用领域 (9)三、关键技术解析篇 (11)3.1 机器学习原理及应用 (12)3.2 深度学习及其技术特点 (13)3.3 自然语言处理技术 (14)3.4 计算机视觉技术 (16)四、人工智能在各领域的应用实践篇 (17)4.1 金融行业应用案例分析 (18)4.2 医疗健康行业应用案例分析 (19)4.3 教育行业应用案例分析 (20)4.4 其他领域应用展望 (22)五、人工智能的伦理与社会影响篇 (23)5.1 人工智能带来的伦理问题与挑战 (24)5.2 人工智能对社会就业的影响分析 (25)5.3 人工智能对人类生活方式的改变 (26)六、未来发展趋势与展望篇 (28)6.1 人工智能未来技术创新方向预测 (29)6.2 人工智能与其他产业融合发展趋势分析 (30)一、书籍概览《人工智能极简说：人人都能读懂的AI入门书》是一本全面介绍人工智能基础知识的科普读物，旨在帮助读者快速了解并掌握人工智能的基本概念、原理和应用。
本书通过通俗易懂的语言和生动的案例，让读者在轻松愉快的阅读中领略人工智能的魅力。
本书的作者是一位资深的人工智能专家，拥有丰富的研究和实践经验。
他她通过深入浅出的讲解，将复杂的理论知识转化为易于理解的概念，使读者能够轻松掌握人工智能的核心要点。
人工智能概述：介绍人工智能的定义、发展历程、应用领域以及未来趋势；人工智能实践：通过实际案例展示人工智能技术的实际应用，培养读者的实践能力。
为了更好地理解和掌握本书的内容，建议读者先了解人工智能基础知识，然后按照章节顺序逐步阅读。
人工智能基本常识
人工智能其实就是一个让电脑变得“ 聪明”的领域。
这里面包含了好多好多的技术，比如说让电脑“听懂”我们说话的语音识别，还有让电脑“看懂”图片的计算机视觉。
接着咱们说说机器学习。
简单来说，机器学习就是让电脑从数据中学习经验，然后做出自己的判断。
就像你通过做题学会了解题方法一样，电脑也可以通过大量的数据学习到很多有用的信息。
自然语言处理呢，就是让电脑理解和生成我们人类的语言。
比如说现在的语音助手，它们能听懂我们说话，也能回答我们的问题，这就用到了自然语言处理的技术。
还有专家系统，这个可能比较难理解一点。
专家系统就是用电脑来模拟某个领域的专家，让电脑也能像专家一样解决问题。
最后，人工智能的应用真的超级广泛。
无论是在医疗、金融还是交通、制造业，都能看到人工智能的身影。
而且随着科技的进步，人工智能的应用只会越来越多，对我们的生活影响也会越来越大。
但是啊，人工智能也带来了一些问题，比如数据隐私、就业影响等等。
所以在享受人工智能带来的便利的同时，我们也要注意这些问题，确保人工智能的发展是可持续的、公平的。
1。
浙教版2023年八年级下册第1课走进人工智能教学实录
浙教版2023年八年级下册第1课走进人工智能教学实录一、课程概览1. 本节课的主要教学内容为浙教版2023年八年级下册《信息技术》第1课《走进人工智能》，主要包括人工智能的定义、发展历程、应用领域及其对社会生活的影响。
2. 教学内容与学生已有知识的联系：本节课将引导学生回顾之前学习的计算机基础知识，如计算机编程、算法等，并在此基础上拓展到人工智能领域，让学生了解人工智能在生活中的实际应用，如智能语音识别、自动驾驶等，激发学生对人工智能的兴趣和探究欲望。
二、教学目标1. 让学生掌握人工智能的基本概念、发展历程和应用领域。
2. 培养学生对人工智能的兴趣，提高其信息素养和科技创新意识。
3. 引导学生运用所学知识分析人工智能在实际生活中的应用，提高其问题解决能力和实践能力。
三、学习者分析1. 学生已经掌握了计算机的基础知识，包括计算机的基本操作、简单的编程语言和算法思想，对信息技术有一定的了解。
2. 学生对新鲜事物充满好奇心，对人工智能有浓厚的兴趣，具备一定的逻辑思维能力和问题解决能力。
他们的学习风格多样，有的喜欢动手实践，有的偏好理论学习，有的则喜欢小组讨论。
3. 学生可能遇到的困难和挑战包括：对人工智能概念的理解可能存在难度，对复杂的算法和逻辑推理可能感到困惑，以及在将理论知识应用到实际问题时可能遇到障碍。
此外，由于人工智能涉及跨学科知识，学生可能需要在数学、物理等学科上有更多的背景知识支持。
四、教学方法与策略1. 结合教学目标和学习者特点，采用讲授法介绍人工智能的基本概念和发展历程，运用讨论法让学生探讨人工智能的应用领域。
2. 设计案例研究，让学生通过分析真实的人工智能应用案例，深入理解其工作原理；采用项目导向学习，让学生分组完成一个小型人工智能项目，增强实践能力。
3. 教学媒体使用上，利用多媒体课件展示人工智能的实际应用场景，使用互联网资源辅助教学，如在线模拟编程平台，以增强学生的互动体验和参与度。
人工智能在文物保护中的应用
人工智能在文物保护中的应用目录1. 内容概览 (2)1.1 人工智能概述 (2)1.2 文物保护的重要性 (3)1.3 人工智能在文物保护中的应用意义 (4)2. 人工智能在文物保护领域的技术基础 (5)2.1 计算机视觉技术 (6)2.2 自然语言处理技术 (7)2.3 知识图谱技术 (8)2.4 机器学习与深度学习技术 (9)3. 人工智能在文物保护中的应用实例 (10)3.1 遥感技术应用于考古发掘 (11)3.1.1 无人机遥感考古 (12)3.1.2 高光谱遥感技术 (13)3.2 人工智能保护文物监测与维护 (14)3.2.1 文物病害自动检测 (16)3.2.2 文物修复过程中的辅助控制 (17)3.3 文物信息的智能管理与挖掘 (19)3.3.1 文物数据库建设与应用 (20)3.3.2 文物信息可视化分析 (21)4. 人工智能在文物保护中的挑战与展望 (22)4.1 技术挑战 (24)4.1.1 数据质量与处理 (25)4.1.2 算法优化与效率 (26)4.2 应用挑战 (28)4.2.1 病害监测与修复的准确性 (29)4.2.2 文物安全与道德考量 (30)4.3 未来发展展望 (31)4.3.1 技术融合与创新 (32)4.3.2 产业融合与应用拓展 (33)1. 内容概览本文将深入探讨人工智能在文物保护领域的广泛应用及其带来的变革。
首先，我们将概述人工智能技术的基本原理和分类，包括机器学习、深度学习等，并分析其如何提升文物保护研究的效率和准确性。
接着，文章将详细介绍人工智能在文物检测、修复、保存、展示和管理的各个环节中的应用实例，如利用进行病害检测、虚拟修复、环境监测、智能导览等。
此外，本文还将探讨人工智能技术在文物保护领域的挑战与发展趋势，旨在为文物保护工作者提供新的技术视角和创新思路，推动我国文物保护事业的高质量发展。
1.1 人工智能概述人工智能是计算机科学的一个分支，旨在研究、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。
15张图表看清人工智能发展现状
15 张图表看清人工智能发展现状人工智能领域的融资总额一直在逐年稳步增长，从2010年时的2亿美元到2013年时的6亿美元，再到2015年时的12亿美元。
在2016年的第一季度，人工智能领域已经融到逾4亿美元的资金，这个水平跟2015年同期旗鼓相当，而全年甚至有望更上一层楼。
2016年4月，谷歌（Google）首席执行官桑德尔·皮蔡（Sundar Pichai）在一封致股东信中，把机器学习誉为人工智能和计算的真正未来。
人工智能公司的规模有多小呢？真的很小：人工智能领域有九成公司的员工人数少于50人。
不仅如此，更有五成公司的员工在10人以下。
虽然人工智能也有那么一两家比较大的公司（光是单个项目就汇聚了数百位工作人员），但这个领域似乎最适合那些小团队的参与，而不是组织结构庞大的公司。
◆◆ ◆原文翻译在很大程度上，人工智能在日常实践中的被接受程度正变得越来越高。
这大概是因为，它并没有以一种黑暗机器人霸主的面貌出现在我们眼前，而是成为我们越来越倚重的便捷助手。
这包括：可以学习使用者偏好的智能家居产品；基于使用者收藏或购买历史记录的商品推荐（比如亚马逊或Netflix）；当然了，还有Siri、Alexa和Cortana这样的数字助理。
尽管一些流行影视作品起到了负面的宣传效果，但人工智能其实是一个不断增长的领域——而普通消费者可能并没有意识到这项事实。
人工智能的发展现状究竟如何？这个领域将走向何方？请参考下面的信息图表，其中的数据由Venture Scanner提供：1.人工智能市场概览2.各类人工智能公司数量统计上图展示了各类人工智能领域的公司数量，我们可以从中看出都有哪些类别占据了当前的市场主导地位。
机器学习（应用）凭借263家公司领袖群伦，而自然语言处理凭借154家公司位居次席。
3.各类人工智能公司的融资总额上图展示了各类人工智能公司的融资总额。
机器学习（应用）凭借超过20亿美元的融资总额在整个市场占据头把交椅，是以融资6.62亿美元排名第二的自然语言处理的三倍。
了解人工智能对未来社会的影响与发展前景
了解人工智能对未来社会的影响与发展前景1. 引言1.1 概述人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一种模拟人类智能行为的技术，通过使用计算机系统模拟、仿真人类的思维过程和决策能力。
近年来，随着计算机技术的飞速发展和数据处理能力的提高，人工智能在各个领域中取得了显著进展，并对未来社会产生深远影响与巨大潜力。
本文旨在探讨人工智能对未来社会的影响以及其发展前景。
通过分析人工智能的概览、当前应用领域和未来发展趋势，我们将研究人工智能在劳动力市场、教育与技能需求以及社会关系与伦理挑战等方面所带来的变革。
同时，重点探讨人工智能在医疗保健领域中的应用，包括疾病诊断与治疗改进、医疗资源管理优化以及数据隐私和安全风险处理等方面。
最后，我们将总结主要发现，并展望未来人工智能的发展前景，并提出一些建议和行动方向，以促进人工智能在社会中的可持续发展。
1.2 文章结构本文分为五个主要部分。
首先是引言部分，将概述本文的目的和结构。
其次是人工智能概览部分，将对人工智能进行定义和历史回顾，并详细介绍当前人工智能的应用领域和未来发展趋势。
接着，我们将探讨人工智能对社会的影响，包括劳动力市场变革、教育与技能需求变化以及社会关系与伦理挑战等方面。
然后，重点聚焦于人工智能在医疗保健领域中的应用，涵盖疾病诊断与治疗改进、医疗资源管理优化以及数据隐私和安全风险处理等方面内容。
最后，在结论与展望部分中，我们将总结主要发现，并展望人工智能未来发展的前景，并提出相关政策建议和行动方向。
1.3 目的本文旨在深入了解人工智能对未来社会产生的影响和其发展前景。
通过对已有资料和实证研究的整合与分析，我们将探讨人工智能在劳动力市场、教育与技能需求以及社会关系与伦理挑战等方面的变革。
同时，将重点研究人工智能在医疗保健领域中的应用，包括疾病诊断与治疗改进、医疗资源管理优化以及数据隐私和安全风险处理等方面的发展。
通过本文的撰写，我们希望对读者提供一个全面而清晰的了解人工智能对未来社会影响和发展前景的参考，并为相关政策制定者和决策者提出建议。
AI入门基础知识概览
AI入门基础知识概览2021年，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为了科技界的热门话题。
作为一门综合性学科，人工智能涵盖了多个领域，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等等。
对于很多人来说，想要学习人工智能，首先需要掌握一些基础知识。
本文将为大家提供一个AI入门基础知识的概览，帮助读者快速了解人工智能的核心概念和应用。
一、人工智能的定义与历史人工智能是一门研究如何使计算机能够模拟和实现人类智能的学科。
人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代，随着计算机技术的快速发展，科学家们开始尝试用计算机来模拟人类的智能行为。
早期的人工智能研究主要集中在符号推理、专家系统等方面。
随着计算机性能的提高和数据量的增长，人工智能的研究逐渐转向了统计学习和机器学习。
二、机器学习与深度学习机器学习是人工智能的一个重要分支，通过让计算机自动学习和改进模型，实现从数据中获取知识和经验，并做出预测。
机器学习的核心是设计和优化算法，它可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。
监督学习通过已有的标记数据来训练模型；无监督学习则是从无标记数据中发现模式和结构；强化学习则是通过试错反馈来训练模型。
深度学习是机器学习的一个重要分支，其基于人工神经网络，通过多层次的神经元对数据进行建模和学习。
深度学习网络可以自动从原始数据中学习并抽取出高层次的特征表示，适用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
三、自然语言处理与计算机视觉自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能的另一个重要领域，旨在使计算机能够理解和处理自然语言。
NLP领域包括文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
近年来，随着深度学习技术的发展，NLP取得了显著的进展，例如神经机器翻译、情感分析模型等。
计算机视觉（Computer Vision）是人工智能的另一个重要领域，研究如何使计算机能够理解和处理图像和视频数据。
人工智能概览【英文】
John Paxton Montana State University February 22, 2005 paxton@
Montana State University
A Brief Bio
• 1985: The Ohio State University, B.S.
What is AI?
Scientific Approach 1. Build systems that think like humans 2. Build systems that act like humans
Engineering Approach 1. Build systems that think rationally 2. Build systems that act rationally
Sample Logic Puzzle
• Robinson found himself on an island where some of the people were liars, and others always told the truth. When he met with one of the inhabitant of the island, he asked him: "Are you a liar or not?" "I'm not a liar", answered the person. "All right, if it is so, you'll be my companion", Robinson said. After a while they saw another man. Robinson pointed to the man and asked his new friend, "Could you, please, ask him, if he is a liar or not?" The new friend asked the question to the man, came back and said, "He said he was not a liar". "All right, now I'm convinced that you are not a liar!" smiled Robinson. What convinced Robinson?
人工智能_哲学认识论_概述说明
人工智能哲学认识论概述说明1. 引言1.1 概述人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一门探索模拟、仿真和复制人类智能的学科，逐渐崛起并迅速发展。
它涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理等领域，其中一些技术已实现了令人惊叹的成果。
同时，在哲学领域，认识论是研究思维与认知的重要分支，并关注人类对于外部世界的认知方式及其局限性。
本文旨在概述人工智能和哲学认识论领域，探讨二者之间的关系。
1.2 文章结构本文将分为五个部分进行阐述。
首先，在引言部分将简要介绍文章内容，并概括整体结构。
接着，在第二部分将探讨人工智能的定义与发展，并讨论其技术应用领域以及优势和局限性。
第三部分将给出哲学认识论的概述，并介绍几位代表性思想家及其主要观点。
第四部分将重点关注人工智能与哲学认识论之间的关系，通过哲学视角剖析当前人工智能领域的研究现状，并探讨人工智能对哲学认识论的思考与反思。
最后，在结论部分总结主要观点和结论，展望未来人工智能与哲学认识论之间的发展趋势和前景，并以结束语结束全文。
1.3 目的本文旨在揭示人工智能和哲学认识论之间的相互关系，通过对人工智能技术、哲学认识论、以及二者之间的互动进行探讨，进一步加深对人工智能技术背后哲学思维及其局限性的理解。
希望本文可以为读者提供一个全面而清晰的概览，引发更多关于人工智能和哲学认识论深度交流与思考，并对未来两者发展方向有所启示。
2. 人工智能2.1 定义与发展人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）指的是模拟和复制人类智能的理论、方法和技术。
其最初起源于20世纪50年代，随着计算机技术的进步和数据处理能力的提高，人工智能得到了更大的发展。
人工智能不仅关注如何构建具有思维和学习能力的计算机系统，还研究解决问题、推理、决策等与智力相关的任务。
2.2 人工智能技术应用领域人工智能技术已广泛应用于各个领域，例如：- 语音识别：通过分析声音信号并把它们转换成文本或命令，实现与机器的语音交互。
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1956-1976 第一次浪潮
符号主义+逻辑方法
➢ 基于决策论的逻辑主义推理方法； ➢ 用机器证明的办法去推理知识，如通
过逻辑程序语言证明数学定理； ➢ 统计方法中，引入符号主义进行语义
处理，实现人机交互。
人工智能发展历史
1959年， Arthur Samuel 提 出了机器学 习理论
第三次浪潮：深 度学习，谷歌 Brain项目，学 习什么是“猫”。 ImageNet识别 率大幅提升达到 84%
1956
达特矛斯 会议提出 AI概念
1974
1980s
政府投资主导
第一次低谷：专 家系统等算法由 于在当时存在知 识获取难等问题， 导致很多项目失 败
1990s 1996
2006
第二次低谷：计算机能力难以 模拟复杂度高及规模大的神经 网络。LISP 机市场崩塌。经费 危机，美国取消AI预算，日本 第五代计算机项目失败并退出 市场
2018中国人工智能发展报 告
人工智能当前所处的阶段 —— 感知智能的初级阶段
表现
示例
价值
能存会算：机 例：分布式计
价值：能够帮助
人
器开始像人类
计算智能 一样会计算，
工
传递信息
智
能听会看：机
算、神经网络 例：可以识别
人类存储和快速 处理海量数据， 是感知和认知的 基础 价值：能够帮助
能
器开始看懂和
输入 层
隐藏层 1
输出 隐藏层 层 2
卷积神经网络
• 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经
网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于图像处
理有出色表现。它包括卷积层(convolutional layer)，池化层(pooling
• 卷积核尺寸（Kernel Size），卷积核是一个3维 的矩阵，可以用一个立方体图示，宽w，高h，深 度d。深度d由输入的通道数决定，一般描述卷积 核尺寸时，可以只描述宽w和高h。
• 隐藏层比较多（大于2）的神经网络叫做深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）。而深度学习，就是使用深度神经网络架构的机器学 习方法。
输出层
人类神经网络
输入 层
隐藏 层
输出 层
感知器
隐藏层
输入层
深度神经网络
前馈神经网络
• 前馈神经网络是一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元 只与前一层的神经元相连，同一层的神经元之间没有互相连接，层间信息 的传送只沿一个方向进行。
语音，语言，语义识别： ➢ 语音识别(97% ~99%) ➢ 语音-文本转换 （>95%） ➢ 自动翻译 (>90% 英文<->德、法等） ➢ 个人助理/ChatBot ➢ 语调情感识别
其他应用： ➢ 智能库存管理 ➢ 疾病辅助诊疗 ➢ DC自动运维 ➢ 商品智能推荐 ➢ ……
国内外人工智能企业应用技 术分布
layer)和全连接层(fully_connected layer)。
输入图像
3特征图 3特征图 5特征图 5特征图
输出层
卷积层
பைடு நூலகம்
池化层 卷积层 池化层
全连接层
鸟 P鸟
卷积+非线性
最大池化
卷积层+ 池化层
向量化 全连接层
日落 P日落 狗 P狗 猫 P猫
多分类
卷积神经网络的重要概念
• 卷积核（Convolution Kernel ），根据一定规 则进行图片扫描并进行卷积计算的对象称为卷积 核。卷积核可以提取局部特征。
级阶段
深度学习发展
感知机
XOR
多层感 知机
黄金时 期
AI寒冬
19
19
19
57
70
86
SVM
深度网 络
19
20
95
06
神经网络基础
• 人工神经网络，简称神经网络（Artificial Neural Network，ANN）：是 由人工神经元互连组成的网络，它是从微观结构和功能上对人脑的抽象、 简化，是模拟人类智能的一条重要途径，反映了人脑功能的若干基本特征 ，如并行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。
2006-至今 第三次浪潮
1976-2006 第二次浪潮
深度强化学习+云计算大数据
➢ 卷积神经网络模型与参数训练技巧的 进步；
➢ 硬件的进步：摩尔定律，可观的计算 能力，云计算；
➢ 互联网+海量大数据集，深度学习的 准确度是随着数据的增长而增加。
知识工程+机器学习
➢ 知识工程体现为各种专家系统，比如 医学、工程学，知识的总结与获取较 难，部分专家不愿意分享经验；
CS433 Parallel and Distributed Computing
Lecture 8 Ascend NPU
Prof. Xiaoyao Liang 2019/11/21
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人工智能基础概览
人工智能（Artificial Intelligence）：
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。1956年由约翰.麦卡 锡首次提出，当时的定义为“制造智能机器的科学与工 程”。人工智能的目的就是让机器能够像人一样思考，让 机器拥有智能。时至今日，人工智能的内涵已经大大扩展， 是一门交叉学科。
2012 2016 企业投资主导
人工智能产业生态
人工智能的四要素是数据、算法、算力、场景。要满足这四要素，我 们需要将AI与云计算、大数据和物联网结合以服务于智能社会。
人工智能应用技术方向
• 现在AI的应用技术方向主要 分为：
图像识别（ >96.5% ）： ➢ 人脸识别（99.8%，人眼97.5%） ➢ 车牌（99.7%） 、商标识别等 ➢ 图片搜索（>80%) 、分类等 ➢ 唇语（92%，远超人类专家）
第一次浪潮： AI算法-加 强式学习、 感知机、专 家系统等
第二次浪潮：知识工程 系统-美日立项AI研究， 发展更可视化的决策树 模型和突破早期感知机 局限的多层人工神经网 络
复苏期：传 统机器学习， 1997年IBM 深蓝战胜国 际象棋世界 冠军
Geoffrey Hinton在 《科学》杂志 发表论文，开 启深度学习时 代
感知智能 听懂，做出判
三
断，采取一些
简单行动
人脸的摄像头、 可以听懂语言 的音箱
人类高效地完成 “看”和“听” 相关的工作
阶
能理解会思考： 例：完全独立
价值：可以全面
段
机器开始像人 驾驶的无人驾
认知智能 类一样能理解、 驶汽车、自主
思考与决策
行动的机器人
辅助或替代人类 部分工作
AI的发展目前处 于感知智能的初