人工智能框架理论ppt，人工智能框架理论

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能框架理论ppt的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能框架理论ppt的解答，让我们一起看看吧。

AI是什么，人工智能的简称吗？

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、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人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。

人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。

尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。

我是一名算法工程师，做的就是有爱（ai）的工作~，是人工智能的简称，它是人利用机器学习算法来自动处理、分析数据，终极目标是替代人来实现数据加工，当下的技术还远远未达到，根据人的经验+数学工具达到一定的智能化，也就是说需要人工的智能。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、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人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。

因为我自己是学软件的，所以可能对AI比较熟悉一点，AI是人工智能的简称，许多人喜欢把AI理解为机器人，其实这样是不准确的。我们可以把人工智能拆开来解释为“人工”和“智能”，简单来讲就是由我们人类创造出来的智能。换句话说，只要是人类创造出来的，能提高人类的生产生活的效率，降低重复性操作，或者能够代替人类工作的都可以称作AI（人工智能）

从人工智能角度来看，思维是由什么构成的?思维除了包含逻辑还有什么？

思维的形式或路径是逻辑，此外，思维还有内容，譬如道德，规律，感情，价值，科学等。这些内容驾驭着思维，使思维服务于内容。内容不同，思维的逻辑也异。当然，有普遍化的思维和逻辑在一定范围内。

根据思维的形态,可以分为动作思维,形象思维和抽象思维.根据探索问题答案的方向的不同,可把思维分为辐合思维和发散思维.按照思维是否具有创造性,可把思维分为,再造性思维和创造性思维.你所说的逻辑思维是一种思维的过程,发散思维却是一种方向,所以不是同一范畴.思维还有很多,根据推理的方式还有分为归纳推理,演绎推理辨证推理等,这是一种通过算法和逻辑分类的思维方式.

思维是有什么枸成的？逻辑还有什么？

要解答这个问题，首先必须搞清楚什么是思维？思维就是人的思想动向，大脑的反映。它属于意识形态范畴。包括逻辑思维，立场观点，思想动机，人文环境，和要达到的目的和效果等。人的大脑思维活动，是一个极其复杂的，系统的智能工程，它也会受到时间地点，社会环境，文化修养，生活条件的制约。例如，一个人在顺境时，他的思维活动，多数集中在对末来的憧憬和幸福生活的想望上。当一个人处于逆境时，他的思维就偏向于如何克服困难，走出困境，给自己尋找一个生存的空间。所以说思维活动不是狐立的，是于自己的社会背景联系在一起的。对于大多数而言，平淡快乐的生活比功成名就更有意义。无论是能力上还是思想上的力所能及都有可能陷入理想与现实那道永远不可逾越的鸿沟，所以说，正确的思维对于你的人生道路将起到决定性的影响。

以上只是个人的一点不成熟的见解，願与朋友共勉。

思维的物质基础是大脑中的神经元、介质等，思维的本质是其中的物理、化学反应。

根据进化论，原本没有思维这回事，最初是生物的应激反应。

高等生物已经有了一些思维的萌芽。而人类则发明了语言，是一大飞跃。从此概念思维、抽象思维的能力大大提升。

人类对大脑的运作机制的探索才刚刚开始，大脑就是一个黑箱，里面发生了什么知之甚少。

所谓逻辑思维，只是说一个定理的推演要符合逻辑规律，并不是说某个人可以逻辑地操作他的大脑去思维。

总之，思维之迷留待后人去解决吧，而不是我们在这里主观地构造某些理论。

AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的？

通过CNN网络。

目前进行人脸识别的主要方式还是卷积网络，虽然Hinton后来提出了胶囊网络，但是新的网络依然处于发展早期，还有很多需要完善的地方，相关的软件配置以及工具包也并不成熟，距离普及会用还有一段时间。

首先强调下人脸识别和图片识别没有本质上的区别，如果一定要说区别的话，人脸识别会通过捕捉面部特征点来进行三角构建，特征点是属于基本不随年龄发生变化的区域，这样而已基本排除由化妆、装扮以及年龄变化所带来的面部识别失效影响，但是整容的话另说。

至于CNN网络进行图片识别，首先是通过数次卷积以后，提取到图片的高维特征，这些特征在同类图片中会必然性的出现，并且具有组合特性，之后利用全连接网络可以对高维特征进行组合判别，不同的特征会指向不同的类别，不同的特征组合最终会给出不同的结论。

人工智能技术中，人脸识别和图片识别，都是利用DCNN(深层卷积神经网络)提取图片特征，然后在图片特征上进行一定的操作。

特征提取

这里的特征，可以理解成通过一定的计算公式将三维矩阵存储的图片转换为一定纬度可以方便计算的矩阵(最简单例子，一个向量)，其实，可以看做数据降维啦，图片那么大的分辨率，如果基于图片计算，太耗费计算量和存储量。

特征提取:图片>网络>一个向量

人脸识别:

人脸识别是一对一比对或者一对多比对，假设，你需要对person A进行人脸识别，那么前提，你的图片数据库里有A的图片，然后利用卷积神经网络，提取person A的图片的特征，将这个图片的特征和图片数据库中所有图片提取的特征进行比较，距离最相近的图片判定为同一个人，那么数据库中最相近的那个人对应的属性不就是我们想要得到的么？

人脸识别：提取图片特征;和数据库中图片特征进行比较;距离最近的判定为同一个人;识别人的属性

图片识别：

最简单的分类问题吧，首先，这个，你需要知道图片识别出来存在多少种可能性，也就是图片共有多少个类别; 然后，通过网络对图片提取特征，通过网络预测图片属于每一种类别的可能性(softmax了解一下)，然后，定义可能性最大的那个类别为预测类别。

图片识别:利用网络预测图片属于每一个类别的可能性，可能性最大的那个为预测类别

当然啦，这上面说的网络都是指训练好的网络，具体如何训练的，这里讲起来有些麻烦，我的文章里大多在介绍人工智能领域一些方向的前沿算法，有兴趣可以欢迎交流学习。

问题中的人脸识别和图片识别都属于模式识别讨论的范畴，识别图像有两大步骤，第一是特征提取，第二是分类。

我们知道，图像是由数字组成的，可以把图像想象成一个矩阵，最简单的提取特征的方法是求这个矩阵的特征向量，相似的图片拥有相似的特征向量，假设利用二范数来做特征向量的相似性度量的过程就是分类，简单的说，特征提取出来了，然后对特征设置一个阈值（这个阈值可以是训练出来的也可以是经验值），在阈值范围之内就是正样本。

随着科技技术的不断进步，硬件的不断升级，特别是gpu对矩阵运算的提速，神经网络技术越来越多的运用到图像识别领域，现在我们讲的ai技术、深度学习，大部分指的是神经网络，它是一种仿生物学的数学理论，有许多神经元在其中传导，故名思义神经网络。网络是分多层次的（深层次的），来训练图像，故又叫深度学习。

神经网络作为一种图像识别方法如今被广泛运用到各个领域。但它离不开模式识别的两大步骤，特征提取和分类。只不过其特征是抽象的，神经网络的网络模型训练出来的数据与网络模型相结合就是分类器。

如果想要更多的理解图像识别还需要深入学习模式识别和机器学习相关内容，单凭这点手打内容远远不够。

到此，以上就是小编对于人工智能框架理论ppt的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能框架理论ppt的3点解答对大家有用。