自整理 |
人工智能
技术体系
机器学习
架构
加速芯片
虚拟化
分布式结构
库和计算框架
可视化解决方法
云服务
分类
监督学习
分类任务
回归任务
无监督学习
聚类任务
迁移学习
强化学习
算法
机器学习基础
估计方法
特征工程
线性模型
逻辑回归
决策树
支持向量机
贝叶斯分类器
神经网络
深度学习
MLP
CNN
RNN
GAN
聚类算法
k均值算法
学习网站
中国大学MOOC
人工智能导论
概述
模糊推理方法
产生式表示法和框架表示法
基于谓词逻辑的推理方法
一阶谓词逻辑表示法
前馈神经网络及其应用
可信度方法和证据理论
群智能算法及其应用
遗传算法及其应用
专家系统
反馈神经网络及其应用
机器学习
人工智能原理
导论
智能体
通过搜索求解问题
局部搜索与群体智能
对抗性搜索
约束满足问题
知识推理
经典与现实世界规划
研读机器学习的视角
机器学习的任务
机器学习的范型
机器学习的模型
微软人工智能
概览
服务和API
深度学习框架和工具
数据分析平台
人工智能实践
全连接网络
python语法
Tensorflow
神经网络
实验楼
慕课网
定义
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。人工智能可以对人的意识、思维的信
息过程的模拟。
发展历史
1956年达特茅斯会议
20世纪50-60年代
人机对话
专家系统
符号主义
20世纪80-90年代
语音识别
统计学派
21世纪初
深度学习
基因.纳米.AI技术
神经网络
技术基础
数学基础
初等数学
线性代数
几何
微积分
概率统计
信息论
计算机基础
编程语言
计算机原理
分布式系统
算法基础
操作系统
应用领域
搜素引擎
内容推荐
精准营销
语音与自然语言交互
工程邻域
医学专家系统
地质勘测
石油化工
管理系统
智能客服
自动驾驶,物流
图像和视频内容识别检索
技术研究
超声无损检测
机器人工厂