人工智能的类型

人工智能的类型当要求解释不同类型的人工智能系统时，必须根据其功能对人工智能进行分类。基于人工智能系统的功能，人工智能可以分为以下类型：反应性人工智能这种类型的人工智能包括仅基于当前数据和情况运行的机器。反应性人工智能机器不能推断数据，评估人工智能未来的行为。他们可以执行范围缩小的

人工智能，应该如何测试？（三）数据构造与性能测试篇

而我们第一个性能测试场景，就是针对模型训练的。 结构化数据模拟 在大数据与人工智能领域中的性能测试， 往往要涉及到数据模拟。 因为人工智能的基础是大数据， 只有海量的高质量数据才能支持人工智能。 所以我们在做性能测试的时候，也需要构造大量的数据来支撑模型的训练。 主要是为了衡量在标准数据下，算法需要多长时间才能把模型训练出来。

【云驻共创】人工智能概览

样的，所有的机器学习都是AI，但所有的AI不都是机器学习；机器学习是人工智能的核心研究领域之一，而深度学习又是机器学习的分支，三者是包含关系。 人工智能具有四个要素： 数据：人工智能的智能都蕴含在大数据中。 算法：算法是实现人工智能的根本途径，是挖掘数据智能的有效方法。 算力：

司法人工智能

知过程的数据收集与建模，本身可以协助我们建立更加完善的司法知识体系，甚至指导构建从常识到专业知识、从通用化到专用化的认知模型与机器学习模型。 其次，从司法人工智能的数据对象上看，与其他垂直领域的数据相比，司法数据呈现相对结构化、逻辑组织较为严密的特点，当前，提高人工智能特别是机器

人工智能术语翻译（一）

Data Mining 数据挖掘 Data Parallelism 数据并行 Data Point 数据点 Data Preprocessing 数据预处理 Data Set 数据集 Data Wrangling 数据整理 Dataset

人工智能在石油炼化过程中的实时数据处理和分析

在一个石油炼化厂中，有大量的传感器和设备收集着各种实时数据。这些数据需要及时处理和分析，以保证生产过程的稳定性和安全性。以下是人工智能在石油炼化过程中实时数据处理和分析的几个常见场景： 异常检测和故障诊断 通过人工智能算法，可以对实时数据进行监测，并检测出异常情况。例如，当某个设备的温度突然

什么是人工智能？

很多人对人工智能都会存在一些误解：电影里的机器人就是人工智能的典型代表人工智能好像是无所不能的人工智能未来会威胁到人类的生存大家之所以对人工智能存在很多误解，主要是因为大家只是看到一些人的言论，但是并不了解 AI 的基本原理，本文就帮助大家理解 AI 的基本原理，事物的本质往往并

超人工智能

假设计算机程序通过不断发展，可以比世界上最聪明，最有天赋的人类还聪明，那么，由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能。我们当前所处的阶段是弱人工智能，强人工智能还没有实现（甚至差距较远），而超人工智能更是连影子都看不到。所以“特定领域”目前还是 AI 无法逾越的边界。

强人工智能

又称通用人工智能（Artificial General Intelligence）或完全人工智能（Full AI），指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。强人工智能具备以下能力：存在不确定性因素时进行推理，使用策略，解决问题，制定决策的能力知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力

人工智能科普

深自己对AI的印象，加强对AI的兴趣，甚至可以发挥自己对AI的想象，对自己后续的AI学习可以有自己的想法。关于AI发展和科普，下面的资料可以参考：书籍，《智能时代》，吴军书籍，《智能革命》，李彦宏书籍，《人工智能》，腾讯研究院书籍，《人工智能简史》，尼克书籍，《人工智能时代》《人

数据标注“ModelArts人工智能应用开发指南” 学习分享

的图像数据标注，不仅费时而且消耗大量的人力成本及资源，为了减少标注消耗的时间同时降低标注成本，ModelArts在标注中加入了机器学习技术并为标注者提供了智能数据标注服务1，基于主动学习的智能数据标注标注者仅需少量的数据作为训练集来训练模型，再用训练好的模型对未标注的数据进行推理

《数字化转型之路》 —2.3.7　从弱人工智能到强人工智能

2.3.7　从弱人工智能到强人工智能如前文所述，技术是驱动人工智能发展的先决条件。目前，由于技术水平的限制，我们所接触到的AI均属于弱人工智能。那么弱人工智能有什么特点？首先，弱人工智能依赖于大数据并且需要耗费大量的计算资源；其次，弱人工智能所应用的算法相对比较单一。前面提到的A

【人工智能 | 认知观与系统类别】从宏观角度看人工智能认知观与系统类别：探索人工智能无垠领域

机器学习系统 - 自动从数据中学习模式和规律- 可以处理大规模数据和复杂任务- 具备泛化和适应性 - 需要大量标注和训练数据- 模型的解释性较差- 对数据质量和分布的依赖较高 神经网络系统 - 具备强大的模式识别和学习能力- 可以处理大规模数据和复杂任务- 并行计算能力强

人工智能术语翻译（五）

易处理的 Training 训练 Training Data 训练数据 Training Error 训练误差 Training Instance 训练实例 Training Sample 训练样本 机器学习 Training Set 训练集

人工智能—博弈

       博弈激起了人们对人工智能的兴趣，促进了人工智能的发展。1959年，亚瑟·塞缪尔在跳棋博弈方面的著作是早期工作的一个亮点[。他的程序基于50张策略表格，用于与不同版本的自身进行博弈。在一系列比赛中失败的程序将采用获得胜利的程序的策略。这一程序使用强跳棋进行博弈，却从未

漫画：如何学习人工智能？

首次提出了“人工智能”的术语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。那场学术讨论会议，就是计算机科学史上著名的达特茅斯会议（Dartmouth Conferences）。人工智能的应用有哪些？1.电子游戏2.智能机器人3.人机对弈4.人脸识别此外，人工智能在自然语言识别，指纹识别、

什么是人工智能

人工智能发展历史

Conference）上首次提出了“人工智能”的概念。这是人类历史上第1个有真正意义的关于人工智能的研讨会，也是人工智能学科诞生的标志，具有十分重要的意义。人工智能概念一经提出，便收获了空前的反响，人工智能历史上的第1股浪潮就这样顺理成章地形成了，该浪潮随即席卷全球。当时，普通大众和研究人工智能的科学家都

[Python人工智能] 四.TensorFlow创建回归神经网络及Optimizer优化器 丨【百变AI秀】

[Python人工智能] 一.TensorFlow2.0环境搭建及神经网络入门 [Python人工智能] 二.TensorFlow基础及一元直线预测案例 [Python人工智能] 三.TensorFlow基础之Session、变量、传入值和激励函数 [Python人工智能] 四.Te