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  • 人工智能:python实现》笔记Preface 前言 Preface 前言 1.What this book covers chapter 1 介绍什么人工智能,以及它的应用,分支和AI模型,并引领读者进行一些必要的python包的安装。 chapter 2 使用监督...

    Chapter 1 人工智能介绍

    在这一章,将学习到:

    • 什么是AI以及为什么我们需要学习它
    • AI的应用
    • AI的分支
    • 图灵测试
    • Rational agents
    • 一般问题解决器(GPS)
    • 构造一个智能agent
    • 在不同系统环境下安装python
    • 安装一些必要的python包

    什么是人工智能?

    AI是一种让机器思考和行动表现的智能化的方法。它是一门寻找可以帮助机器像人类一样理解世界并对外界环境作出反应的理论和方法论的科学。
    AI和对于人类大脑的研究联系十分紧密,研究者相信通过模仿人类大脑的学习、思考和采取行动的方式,我们可以创造出一个可以同样运作的机器。

    为什么要学习AI

    AI的力量可以影响到我们生活的方方面面。
    我们创造的智能系统在理解一个智能系统如何像我们的大脑一样去进行创造另一个智能系统方面非常有用。(忒拗口了。。不知道有没有翻译错)
    一起看一下我们的大脑是如何处理信息的:
    人脑处理信息过程
    和一些其他学科例如数学和物理学这些已经存在了若干个世纪的学科相比,人工智能还处于它的发展初期。在过去的几十年里,它产生了一些令人惊叹的产品例如自动驾驶汽车和可以走路的智能机器人。基于我们现在前进的方向,很显然智能的实现将会对我们未来的生活带来巨大的影响。
    寻找地外生命和时间旅行,我们并不知道这些是否可以存在。但人工智能我们可以确信它是可以被实现的。我们的任务就是要模仿它的功能运作机制去构建可以和它更加相像点1工作的智能系统。
    让我们看一下采集的数据被转化成知识的过程:
    数据转化成知识

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  • 人工智能在商业中的应用是通过机器学习算法来实现的。机器学习是计算机科学的一部分,专注于计算机系统学习执行特定任务,而不使用明确的指令,而是依靠模式和推理。 机器学习算法通过处理数据,而不是通过接收明确...

    人工智能在商业中的应用是通过机器学习算法来实现的。机器学习是计算机科学的一部分,专注于计算机系统学习执行特定任务,而不使用明确的指令,而是依靠模式和推理。

    机器学习算法通过处理数据,而不是通过接收明确的编程指令('if-then'循环)来检测模式并学习如何做出预测和建议。随着时间的推移,算法会随着新数据的到来而改进,通过实例进行 "学习"。

    机器学习主要用于:

    • 预测:将会发生什么。
    • 决策方案:为实现目标应该做什么。
    • 描述:发生了什么。

    监督学习使用训练数据和人的反馈来学习给定输入与给定输出的关系(例如,输入 "日期 "和 "销售 "如何预测客户的偏好)。如果你已经知道如何对输入数据进行分类以及你想预测的行为类型,但你想在新的数据上进行分类,就可以使用它。

    无监督学习在输入数据时,不赋予明确的输出变量(例如,预测客户销售数据以识别模式并对其进行分类)。当你想对数据进行分类,但你不确定如何自己给数据打标签,或者你想发现隐藏的模式时,可以使用它。

    强化学习通过尝试最大化为它的行为规定来学习执行任务(例如,最大化投资组合的回报)。当你的训练数据有限,而且你无法明确定义最终目标,或者你想探索各种可能性,而不假设解决方案可能是什么时,就可以使用它。

    最常见的做机器学习的框架是Python作为编程语言。机器学习模型的实验通常需要使用强大的计算机来 "训练 "算法。这就是为什么做人工智能的额外成本是数据科学家训练模型时的云成本。这些费用可能从每月几百元到数百万不等,这取决于数据和机器学习架构有多重。对于大多数企业来说,成本不会超过每月几千元,除非他们想在人工智能能力上大量投资,并训练自己的模型,而不是大多使用预先训练的开源解决方案。

    机器学习算法最常见的架构是神经网络。你可以把它们想象成不同尺寸和颜色的乐高积木,你可以将它们混合起来构建一个特定的结构。神经网络的基本参数是它有多少层以及这些层之间如何相互作用。

    深度学习是机器学习的一个子领域,它专注于至少有3层的神经网络。深度学习是当今人工智能如此流行的实际原因,因为它在图像或语音识别方面的应用远胜于经典方法。神经网络结合足够的计算能力,在真实世界的数据上能给出出色的结果。

    '大数据'是近十年来经常使用的另一个热词。大数据从来没有一个合适的定义,总是意味着拥有超过使用一台个人电脑所能处理的数据。这就是为什么我们今天所理解的大数据(PB级数据)与10年前的大数据(TB级数据)相去甚远,以及未来10年它将如何变化(Exabytes)。

    由于数据对机器学习算法至关重要,"大数据 "作为探索人工智能能力的一个基本术语,又回到了组织中。机器学习需要将正确的数据集应用到学习过程中。你不需要大数据来使用机器学习算法,但大数据可以帮助你提高算法的准确性。

    这就是为什么很多时候,你并不一定需要大量的数据才能开始实验人工智能。尤其是随着强化学习等技术的提出,AI对于每一个组织来说都是触手可及的。从AI中获益的第一步是准备数据,通过清洗数据并按人类同事进行分类。然后,机器学习工程师和数据科学家将能够处理剩下的事情。

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  •  人工智能的概念最早可追溯到1956年,那时指的是使用机器代劳原先只能由人力完成的工作。现阶段大家更感兴趣的是其中一个子领域――“机器学习”,主要是通过实例而非依赖人类专家得出的规则与知识等“专家系统”来...

    AI究竟在谈论什么
      人工智能的概念最早可追溯到1956年,那时指的是使用机器代劳原先只能由人力完成的工作。现阶段大家更感兴趣的是其中一个子领域――“机器学习”,主要是通过实例而非依赖人类专家得出的规则与知识等“专家系统”来教会机器。“深度学习”的机器学习技术是用软件模拟人脑思维的简单模型,再通过大量实例训练进行学习。
      为何AI突然兴起
      最近,人工智能的兴起是机器学习,特别是深层学习,迅速发展的结果,其背后有三大原因。首先,互联网或数字化提供了可用于学习的海量数据。其次,研究人员发现了更有效的学习算法,可用于更庞大或更“深度”的神经网络。最后,研究人员想出利用图形处理器(GPU),即电子游戏机中的专用芯片,来运行深度学习软件的方法。
      这次,AI真的有所不同吗
      此前,由于难以扩大规模或实际应用,人们对人工智能的热情很快烟消云散,陷入“人工智能寒冬”的停滞阶段。而这一次,深度学习系统已足够强大,许多互联网公司将其投入应用,普通人也在日常生活中浑然不觉地利用了深度学习。与之前相比,深度学习可应用于更多各式各样的任务,也足够可靠,可以嵌入到人们每天使用的系统中。
      AI能承担和处理哪些事务
      从技术的角度而言,从图像识别到语言翻译再到语音速录等,深度学习目前应用的领域都属于同一任务的不同变种。一套神经网络通过学习数以百万计的配有正确答案(输出)的样本(输入)进行训练。
      对于图像识别,这意味着利用几百万个标记图像训练神经网络;对于语音识别,意味着利用几百万段配有正确抄录文本的语音训练神经网络。当学习足够多的样本,面对之前无法预见的输入,神经网络即可正确预见输出。这种深度学习结构被称为“有监督学习”,过滤垃圾邮件、信用评分、手写识别等任务都可通过“有监督学习”来实现。
      企业应如何应用AI
      对于零售、电信或金融服务等习惯处理海量数据的公司而言,从“大数据”分析到采用机器学习是极大的跨越。对其他企业而言,采用人工智能技术首先要能够有效收集、处理与分析内部数据;缺乏数据分析或管理能力的公司将举步维艰。
      拥有海量数据的公司
      是否有绝对优势
      培训机器学习系统需要数据,因此,拥有大量数据的公司拥有很大优势:数据越多,企业的产品越好,吸引的用户越多,产生的数据也更多。这种“数据网络效应”意味着一些领域的先行者会较其竞争对手建立巨大的领先地位,实现持续增长。未来的机器学习技术有望利用更少的样本进行系统学习。
      最终每个公司都会使用AI
      这是肯定的。正如每个公司都在用电和互联网一样,最终都会使用人工智能,但应用程度有所不同:对于核心业务中包含数据处理的企业而言,机器学习的专长将成为一种需要专家团队支持的核心能力,其他公司应用机器学习的程度有限。IBM近期对企业高管的调查发现,有38%的公司正在观望,尚未采用人工智能;只有11%的公司在技术上投入大量资金。与电力和互联网一样,人工智能的应用也需要时间。
      这对员工而言意味着什么
      人工智能技术尚无法完全取代一项工作,只能实现某些任务的自动化或提高效率。计算机自上世纪80年代进入工作场所以来,要求人们不断学习使用新技能和工具,人工智能将加速此进程。“保质期”越来越短的工作技能要求员工及时获取新技能,也要求企业进行培训。
      AI下一步将如何发展
      目前,正在开发的各种新机器学习系统已经超出了现有系统的能力。人工智能技术也将提供愈加丰富的新方式,通过语音、对话界面与增强现实(AR)技术将数据叠加在现实世界之上,实现与工具与数据的交互。
      许多研究人员已将目光放得更远,正在设计能够从少数样本中学习的系统。深度学习只是人工智能布局应用的开始,而非终点。
      未来,AI可以做些什么
      人工智能可助力新的工具,使计算机有能力完成新任务。人工智能可能将推动大量涉及分析数据、寻找模式规律和制定策略等内容的工作开始转型。当说的话可迅速被翻译成另一种语言,当汽车可以自动驾驶,人工智能对未来的影响拭目以待!

    人工智能的学习,是一条漫长而具有未来的路,让我们一起为人工智能助力呐喊!

    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    1.人工智能时代,AI人才都有哪些特征?
    http://www.duozhishidai.com/article-1792-1.html
    2.大数据携手人工智能,高校人才培养面临新挑战
    http://www.duozhishidai.com/article-7555-1.html
    3.人工智能,机器学习和深度学习之间,主要有什么差异
    http://www.duozhishidai.com/article-15858-1.html


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  • 什么人工智能编辑? 编辑机器人就是通过AI技术来智能化提供文本的分类、分词、关键词提取等工作,极大提高文本处理效率。智能化的资讯频道定制服务专家,无需人工编辑,资讯内容自动化生成。 助力资讯运营“无人化...

    什么是人工智能编辑?

    编辑机器人就是通过AI技术来智能化提供文本的分类、分词、关键词提取等工作,极大提高文本处理效率。
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    助力资讯运营“无人化编辑”,实现内容的7*24小时实时更新,是企业内容运营的好帮手。

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    AI赋能
    依托人工智能智能语义技术,自动生成内容资讯频道

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    通过集成SDK、URL接入以及调用API等接入方式,快速组建资讯频道

    千人千面
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    效率提升

    无需人工,资讯自动生成,节约成本,提升运营效率

    应用场景
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    为什么选择Giiso编辑机器人?

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    智搜(Giiso)科技成立于2013年,是国内首家专注于资讯智能处理技术研发及资讯机器人核心软件开发和运营的高科技企业。公司成立之初,就获得了天使轮投资,并在2015年8月获得了金沙江创投500万美元pre-A轮投资。
    Giiso之所以能够获得投资家的青睐,这和公司一流的科研与技术研发团队分不开。Giiso集结了来自清华大学、北京大学、国防科技大学等高校的博士、研究生,国际化的科研团队,使得Giiso在人工智能领域不可小觑。
    公司完全自主研发了Giiso资讯机器人引擎,以及系列衍生的智能编辑机器人产品,可广泛应用于新闻媒体服务和情报采集追踪领域。而且由Giiso团队自主研发的编辑机器人已经可以实现对资讯内容的全自动智能化采编,提高了资讯的采集、加工、分析处理效率,在此基础上,机器人还可通过机器学习实现智慧的自我持续进化能力。据悉,包括东莞报业集团、深圳之窗、广州日报、南方报业在内的多家权威媒体已相继与智搜公司展开合作。

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