人工智能的三大关键基础要素是数据、算法和算力。随着云计算的广泛应用,特别是深度学习成为当前AI研究和运用的主流方式,AI对于算力的要求快速提升。 AI能让机器从经验中学习,适应新的输入,并执行与人类相似的任务。大多数你现在听到的 AI例子,从下棋的电脑到自动驾驶的汽车,都非常依赖于深度学习和自然语言处理。利用这些技术,可以训练计算机通过处理大量数据和识别数据中的模式来完成特定的任务。
机器人学是自动建立分析模型的数据分析方法。这是人工智能的一个分支,基于系统能够从数据中学习,识别模式,并在最小的人工干预下做出决策。工智能(AI)是一门模拟人类能力的广泛科学,机器学习是 AI的一个特例,它能够训练机器学习方法。
深度学习是一种机器学习,它训练计算机执行与人类相似的任务,如识别语音、识别图像或进行预测。深度学习不是将数据组织起来运行预定义方程,而是通过设定数据的基本参数,利用多层处理识别模式训练计算机自主学习。
自然语言处理(NLP)是人工智能的一个分支,它能帮助计算机理解、解释和操作人类语言。NLP帮助计算机用它们自己的语言与人沟通,因此计算机能读文本、听声音、理解声音、测量情绪和识别重要部分。
电脑视觉是人工智能的一个领域,它可以训练计算机来解释和理解视觉世界。通过相机、视频中的数字图像和深度学习模型,机器能够准确地识别和分类物体,并对物体所“见”作出反应。
计算机视觉在很多领域,从人脸识别到足球赛现场的处理,都可以与人类视觉相媲美和超越。