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人工智能应用模块对***析

简述信息一览：

学习内容会从人工智能基础概述到工程数学与编程语言，到控制原理，包含深度学习与人工神经网络，神经网络框架、大数据清洗、数据训练和实践项目。

Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图像识别、无人机开发、无人驾驶等。

（图片来源网络，侵删）

阶段一是Python教学：类型与运算、语句与语法、函数、作用域、迭代和解析。

④最后需要对人工智能有全局的认知，包括机器学习、深度学习两大模块，相关的算法原理、推导和应用的掌握，以及最重要算法思想。人工智能主要是深度学习想要学习人工智能，先要知道什么是机器学习。

人工智能技术应用的细分领域：深入学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理-语音识别、自然语言处理-通用、实时语音翻译、情况感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。

（图片来源网络，侵删）

人工智能是一门多领域交叉学科，涉及计算机科学、神经科学、心理学、语言学、经济学、数学、生物学等多个领域。

人工智能的十大应用领域：农业许多人工智能技术已被用于农业，如在无人机，喷洒农药除草、实时监测作物状况、材料***购、数据收集、灌溉、收获和销售。

其应用领域有语音识别领域，除了大家已较为熟悉的科大讯飞输入法，一家叫作云知声的人工智能公司，最近开发了智能医疗语音录入系统，***用了国内面向医疗领域的智能“语音识别”技术，能实时准确地将语音转换成文本。

人工智能包括了机器学习和深度学习，机器学习包括了深度学习。人工智能是机器学习的父类，机器学习则是深度学习的父类。

简单来说，机器学习是实现人工智能的方法，深度学习是实现机器学习的技术。机器学习在实现人工智能时中需要人工辅助（半自动），而深度学习使该过程完全自动化。

聚类算法：聚类是对一组对象进行分组的任务，使得同一组（集群）中的对象彼此之间比其他组中的对象更相似。

本质上来讲，人工智能相比深度学习是更宽泛的概念。人工智能现阶段分为弱人工智能和强人工智能，实际上当下科技能实现的所谓“人工智能”都是弱AI，奥创那种才是强AI（甚至是boss级的）。

人工智能、机器学习和深度学习之间的区别和联系如上图，人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。

深度学习深度学习是实现机器学习的一种技术。早期机器学习研究者中还开发了一种叫人工神经网络的算法，但是发明之后数十年都默默无闻。神经网络是受人类大脑的启发而来的：神经元之间的相互连接关系。

1、高性能AI芯片相比于传统的处理器，其处理速度和运算效率更高，能够更快地完成大量浮点运算。基于高性能的优势，AI芯片在处理机器学习、深度学习等大量数据运算领域具有明显优势。

2、FPGA也有并行处理优势，也可以设计成具有多内核特点的硬件。所以，目前深度学习就存在***用GPU和FPGA这两大类硬件的现状。

3、FPGA能完成任何数字器件的功能的芯片，甚至是高性能CPU都可以用FPGA来实现。 Intel在2015年以161亿美元收购了FPGA龙 Alter头，其目的之一也是看中FPGA的专用计算能力在未来人工智能领域的发展。

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