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什么是人工智能?人工智能的基本构造理念_与牛共舞投资网

2019-03-08 09:39来源:网络整理

人工智能 人工智能(ArtificialIntelligence,AI),是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图...

       人工智能

        人工智能(ArtificialIntelligence,AI),是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的、能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器学习、自动推理、专家系统、模式识别、人工神经网络、遗传算法等.

       (1)机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织己有的知识结构,使之不断改善自身的性能,它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要应用于归纳、综合,而不是演绎。

        (2)自动推理是按某种策略由已知判断推出另一判断的思维过程,其中己知判断是指包括己掌握的、与求解问题有关的知识及关于问题的已知事实;推理的结论是指由已知判断推出新判断;推理由程序实现,称为推理机。

         (3)专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统,它应用人工智能技术和计算机技术,根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验,进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。

         (4)模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称为模式分类,从处理问题的性质和解决问题的方法等角度,可将模式识别分为有监督的分类和无监督的分类两种。

         (5)人工神经网络又称神经网络或连接模型,它是一种模范动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。

         (6)遗传算法:一组随机产生的初始解,称为群体,群体中的每个个体是问题的一个解,称为染色体,这些染色体在后续迭代中不断进化,称为遗传。遗传算法主要通过交叉、变异、选择运算实现,交叉或变异运算生成下一代染色体,称为后代。染色体的好坏用适应度来衡量,根据适应度的大小从上一代和后代中选择一定数量的个体,作为下一代群体,再继续进化,这样经过若干代之后,算法收敛于最好的染色体,它很可能就是问题的最优解或次优解。

作者:与牛共舞 访问:168
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       人工智能

        人工智能(ArtificialIntelligence,AI),是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的、能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器学习、自动推理、专家系统、模式识别、人工神经网络、遗传算法等.

       (1)机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织己有的知识结构,使之不断改善自身的性能,它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要应用于归纳、综合,而不是演绎。

        (2)自动推理是按某种策略由已知判断推出另一判断的思维过程,其中己知判断是指包括己掌握的、与求解问题有关的知识及关于问题的已知事实;推理的结论是指由已知判断推出新判断;推理由程序实现,称为推理机。

         (3)专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统,它应用人工智能技术和计算机技术,根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验,进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。

         (4)模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称为模式分类,从处理问题的性质和解决问题的方法等角度,可将模式识别分为有监督的分类和无监督的分类两种。

         (5)人工神经网络又称神经网络或连接模型,它是一种模范动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。

         (6)遗传算法:一组随机产生的初始解,称为群体,群体中的每个个体是问题的一个解,称为染色体,这些染色体在后续迭代中不断进化,称为遗传。遗传算法主要通过交叉、变异、选择运算实现,交叉或变异运算生成下一代染色体,称为后代。染色体的好坏用适应度来衡量,根据适应度的大小从上一代和后代中选择一定数量的个体,作为下一代群体,再继续进化,这样经过若干代之后,算法收敛于最好的染色体,它很可能就是问题的最优解或次优解。

(作者:与牛共舞)