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人工智能(Artificial Intelligence,Al)研究目的是通过探索智慧的实质,扩展人类智能--促使智能主体会听(语音识别、机器翻译等)、会看(图像识别、文字识别等)、会说(语音合成、人机对话等)、会思考(人机对弈、专家系统等)、会学习(知识表示,机器学习等)、会行动(机器人、自动驾驶汽车等)。
要想让孩子在成长道路上取得成功,就需要从多个方面入手,包括发掘孩子的天赋、与老师建立积极的互动关系、培养阅读能力以及进行有效的复盘和记忆等。
这张思维导图通过丰富的信息和清晰的逻辑结构,为我们提供了一个全面而深入的视角来理解和实践“能量修炼”。如何增强自身能量,增加自驱力。
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人工智能(Artificial Intelligence,AI)研究目的是通过探索智慧的实质,扩展人类智能——促使智能主体会听(语音识别、机器翻译等)、会看(图像识别、文字识别等)、会说(语音合成、人机对话等)、会思考(人机对弈、专家系统等)、会学习(知识表示,机器学习等)、会行动(机器人、自动驾驶汽车等)。
(A system’s ability to correctly interpret external data, to learn from such data, and to use those learnings to achieve specific goals and tasks through flexible adaptation)”
一个经典的AI定义是:“ 智能主体可以理解数据及从中学习,并利用知识实现特定目标和任务的能力。
ai学派
联结主义
神经网络
仿生学派
符号主义
决策树
逻辑主义
演化主义
遗传算法
贝叶斯主义
朴素贝叶斯
行为主义
强化学习
人工智能发展史
起步发展期:1943年—20世纪60年代
1943年
神经元数学模型
神经科学家麦卡洛克
逻辑学家皮茨
1950年
图灵测试
图灵
计算机博弈
1956年
术语
人工智能
1957年
感知机
神经网络模型
1958年
LR
logistic regression
1959
机器学习明确概念
1961年
自组织
模式识别程序
1965年
ai威信论
1966年
自然语言对话
1967年
KNN最近邻算法
1968年
知识库
专家系统DENDRAL
推理机
1969年
XOR线性不可分
反思发展期:20世纪70年代
1974年
BP算法
1975年
学习框架理论
1976年
大规模知识库
AM
启发式程序
1977年
逻辑的机器学习
1979年
ai战胜双陆琪冠军
应用发展期:20世纪80年代
1980年
第一届机器学习国际研讨会
单调逻辑和后期机器人系统
XCON专家系统
1981年
机器人学习课本
1982年
视觉计算机理论
霍普菲尔德网络
1983年
波尔兹曼机
1985年
贝叶斯网络
1986年
移动机器人鲁棒分层控制系统
多层感知器和反向传播
ID3决策树算法
1989年
万能近似定理
卷积神经网络
平稳发展期:20世纪90年代—2010年
1995年
向量机
Adaboost算法
1997年
深蓝计算机战胜国际象棋冠军
长短期记忆神经网络
1998年
语义网
2001年
CRF随机场模型
随机森林
2003年
LDA
大数据奠基性论文
非结构化文件分布式储存(GFS)
分布式计算(MapReduce)
结构化数据储存(BigTable)
2005年
波士顿机器狗
2006年
深度学习
2010年
迁移学习的检查
蓬勃发展期:2011年至今
2011年
IBM问答机器人比赛胜利
2012年
AlexNet神经网络模型
谷歌知识图谱
2013年
变分自编码文章
Word2Vec模型
2014年
尤金通过图灵测试
2015年
推出图灵奖
残差网络
马斯克共创OpenAI
2016年
AlphaGo围棋获胜
2017年
AlphaGo Zero更新
汉森机器人开发了索菲亚机器人
2018年
BERT预训练的语言表征模型
2019年
Q dystem one的量子计算系统
ai发现分子策略有效性
2020年
对比学习
可区分性
GPT-3
脑机接口
解决蛋白质结构预测
九章
DALll·E和CLIP链接文本和图像
2021年
GPT-Neo
打字脑机接口
AIphaFold 2预判蛋白质与分子结合的概率
2022年
ChatGPT