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人工智能、机器学习和深度学习的区别和联系_光环大数据培训
人工智能的浪潮正在席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们耳边：人工智能（Artificial Intelligence）、机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）。不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系总是似懂非懂、一知半解。
为了帮助大家更好地理解人工智能，这篇文章用最简单的语言解释了这些词汇的含义，理清它们之间的关系，希望对刚入门的同行有所帮助。
人工智能：从概念提出到走向繁荣
1956年，几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议，提出了“人工智能”的概念，梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。其后，人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中，并在科研实验室中慢慢孵化。之后的几十年，人工智能一直在两极反转，或被称作人类文明耀眼未来的预言，或被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。直到2012年之前，这两种声音还在同时存在。
2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。据领英近日发布的《全球AI领域人才报告》显示，截至2017年一季度，基于领英平台的全球AI（人工智能）领域技术人才数量超过190万，仅国内人工智能人才缺口达到500多万。
人工智能的研究领域也在不断扩大，图一展示了人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。
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人工智能研究分支
但目前的科研工作都集中在弱人工智能这部分，并很有希望在近期取得重大突破，电影里的人工智能多半都是在描绘强人工智能，而这部分在目前的现实世界里难以真正实现（通常将人工智能分为弱人工智能和强人工智能，前者让机器具备观察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理，而强人工智能让机器获得自适应能力，解决一些之前没有遇到过的问题）。
弱人工智能有希望取得突破，是如何实现的，“智能”又从何而来呢？这主要归功于一种实现人工智能的方法——机器学习。
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机器学习：一种实现人工智能的方法
机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。
举个简单的例子，当我们浏览网上商城时，经常会出现商品推荐的信息。这是商城根据你往期的购物记录和冗长的收藏清单，识别出这其中哪些是你真正感兴趣，并且愿意购买的产品。这样的决策模型，可以帮助商城为客户提供建议并鼓励产品消费。
机器学习直接来源于早期的人工智能领域，传统的算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。从学习方法上来分，机器学习
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算法可以分为监督学习（如分类问题）、无监督学习（如聚类问题）、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习。
传统的机器学习算法在指纹识别、基于Haar的人脸检测、基于HoG特征的物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求或者特定场景的商业化水平，但每前进一步都异常艰难，直到深度学习算法的出现。
深度学习：一种实现机器学习的技术
深度学习本来并不是一种独立的学习方法，其本身也会用到有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。但由于近几年该领域发展迅猛，一些特有的学习手段相继被提出（如残差网络），因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。
最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并不是一个全新的概念，可大致理解为包含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方法和激活函数等方面做出相应的调整。其实有不少想法早年间也曾有过，但由于当时训练数据量不足、计算能力落后，因此最终的效果不尽如人意。
深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。
三者的区别和联系
机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。我们就用最简单的方法——同心圆，可视化地展现出它们三者的关系。
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目前，业界有一种错误的较为普遍的意识，即“深度学习最终可能会淘汰掉其他所有机器学习算法”。这种意识的产生主要是因为，当下深度学习在计算机视觉、自然语言处理领域的应用远超过传统的机器学习方法，并且媒体对深度学习进行了大肆夸大的报道。
深度学习，作为目前最热的机器学习方法，但并不意味着是机器学习的终点。起码目前存在以下问题：
1. 深度学习模型需要大量的训练数据，才能展现出神奇的效果，但现实生活中往往会遇到小样本问题，此时深度学习方法无法入手，传统的机器学习方法就可以处理；
2. 有些领域，采用传统的简单的机器学习方法，可以很好地解决了，没必要非得用复杂的深度学习方法；
3. 深度学习的思想，来源于人脑的启发，但绝不是人脑的模拟，举个例子，给一个三四岁的小孩看一辆自行车之后，再见到哪怕外观完全不同的自行车，小孩也十有八九能做出那是一辆自行车的判断，也就是说，人类的学习过程往往不需要大规模的训练数据，而现在的深度学习方法显然不是对人脑的模拟。
深度学习大佬 Yoshua Bengio 在 Quora 上回答一个类似的问题时，有一段话讲得特别好，这里引用一下，以回答上述问题：
Science is NOT a battle， it is a collaboration. We all build on each other's ideas. Science is an act of love， not war. Love for the beauty in the world that surrounds us and love to share and build something together. That makes science a highly satisfying activity， emotionally speaking！
这段话的大致意思是，科学不是战争而是合作，任何学科的发展从来都不是一条路走到黑，而是同行之间互相学习、互相借鉴、博采众长、相得益彰，站在
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巨人的肩膀上不断前行。机器学习的研究也是一样，你死我活那是邪教，开放包容才是正道。
结合机器学习2000年以来的发展，再来看Bengio的这段话，深有感触。进入21世纪，纵观机器学习发展历程，研究热点可以简单总结为2000-2006年的流形学习、2006年-2011年的稀疏学习、2012年至今的深度学习。未来哪种机器学习算法会成为热点呢？深度学习三大巨头之一吴恩达曾表示，“在继深度学习之后，迁移学习将引领下一波机器学习技术”。但最终机器学习的下一个热点是什么，谁用能说得准呢。
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人工智能，语言与伦理-网课答案 1. 单选题深度学习中的“深度”是指( )。 中间神经元网络的层次很多 2. 单选题从儒家的立场来看,德性是靠( )的。 熏养 3. 单选题实际的翻译中有时要破坏句子原有的句法结构,根据( )重新组织句子。 意义 4. 单选题金谷武洋认为日本人是( )看待世界的。 虫子的视角 5. 单选题把归纳逻辑抬到比较高的位置的哲学家是( )。 大卫·休谟 6. 单选题在人工智能的所有子课题中,所牵涉范围最广的是( ) 自然语言处理 7. 单选题机械主义的说明方式不能囊括人类的( )。 感觉 8. 单选题 SHRDLU系统实际上是一个( )。 积木系统 9. 单选题 ( )无法得知,因为他人的行为和表现有伪装性。
10. 单选题弱人工智能是指仅仅模拟人类大脑的( );强人工智能是指其本身就是一个( )。 智能;心智 11. 单选题深度学习的实质是( )。 映射机制 12. 单选题框架与框架之间的粘接剂叫做( )。 框间关系 13. 单选题影响基于中间语的机器翻译思路的哲学家是( )。 莱布尼茨 14. 单选题深度学习的数据材料来源于( )。 互联网 15. 单选题语言不仅仅是句法问题,更是( )的问题。 音韵 16. 单选题提出强人工智能与弱人工智能的人是( )。 约翰·塞尔 17. 单选题塞尔论证的合法性前提是,他的中文屋系统和一般的计算机系统之间是( )。 同构的 18. 单选题计算机之父是( )。 艾伦·图灵 19. 单选题人工智能作为一门学科的建立时间是( )。
20. 单选题德性论者关心的是( )。 道德主体 21. 单选题击靶德性论致力于将“德性”兑换成平时我们所经常用到的( )。 德性名目 22. 单选题深度学习归根结底是一个( )。 映射机制 23. 单选题提出强人工智能与弱人工智能的人是( )。 约翰·塞尔 24. 单选题下列属于基于统计的自然语言处理进路的是( )。 基于贝叶斯公式 25. 单选题 ( )的思想激发了基于中间语的机器翻译思路。 莱布尼茨 26. 单选题 ( )是非常接近欧陆现象学运动的语言学流派。 认知语言学 27. 单选题基于规则与统计的混合进路的日然语言处理进路背后的哲学根据是( )的哲学。 康德 28. 单选题量词在汉语中的演化史,以( )时代作为一个重要的转折点。 两汉
人工智能，机器学习和深度学习之间的差异是什么？ 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 人工智能+区块链的发展趋势及应用调研报告 如果你在科技领域，你经常会听到人工智能，机器学习，甚至是深度学习。怎样才可以在正确的时间正确的使用这些词？他们都是一样的意思吗？然而更多时候，人们总是混淆的使用它们。 人工智能，机器学习和深度学习都是属于一个领域的一个子集。但是人工智能是机器学习的首要范畴。机器学习是深度学习的首要范畴。 深度学习是机器学习的一个子集，机器学习是人工智能的一个子集 这个领域的兴起应该归功于深度学习。人工智能和机器学习这个领域近年来一直在解决一系列有趣的问题，比如从自动化的杂货店购买到自动驾驶汽车。
人工智能： 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 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
人工智能与机器人
1 1.机器人定义的三个共有属性是：有类人的功能、根据人的编程能自动的工作、人造的机器或机械电子装置。 2.简述机器人的发展史？ 1954年美国人（George C. Devol）乔治·德沃尔制造出世界上第一台可编程的机器人，并在1956年获得美国专利。 1959年德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人。 1960年，Conder公司购买专利并制造了样机。 1961年，Unimation公司（通用机械公司）成立，生产和销售了第一台工业机器“Unimate”，即万能自动之意。 1962年，美国万能自动化（Unimation）公司的第一台机器人Unimate在美国通用汽车公司（GM）投入使用标志着第一代机器人的诞生。 1963年麦卡锡则开始在机器人中加入视觉传感系统。 1965年 MIT推出了世界上第一个带有视觉传感器。 1967年， Unimation公司第一台喷涂用机器人出口到日本川崎重工业公司。 1968年，第一台智能机器人Shakey在斯坦福研究所诞生。 1972年，IBM公司开发出直角坐标机器人。 1973年，Cincinnati Milacron公司推出T3型机器人。 1978年，第一台PUMA机器人在Unimation公司诞生 1998年世界著名玩具厂商丹麦乐高(LEGO)公司推出机器人(Mind-storms)套件，让机器人制造变得跟搭积木一样， 1999年日本索尼公司推出犬型机器人爱宝(AIBO)。 2002年5月2日本田制造的名叫阿西（Asimo）四英尺高的白色机器人摇响开市铃声，摇响了机器智能时代的开始。 2006年6月，微软公司推出基于Windows的开发环境，用于构建面向各种硬件平台的软件---Microsoft Robotics Studio，试图实现机器人统一的标准或平台。
各位昆虫大家好，欢迎收听金御良言，我是主播，严御坤。本节目由“问叶先生”冠名播出“问叶、寻茶、为您寻一杯好茶”。 最近有一档全国非常火的脑力类综艺节目刚刚结束，虽然节目已经成为过去式，但人工智能+脑科学的话题再一次被推上了至高点。没错这档节目就是最强大脑第三季。 人工智能大家可能不陌生，但脑科学可能大家对这个概念还比较模糊。那什么叫脑科学呢？从狭义维度讲，就是神经科学。从广义的维度讲，就是研究脑的结构和功能的科学，还包括认知神经科学等等。 所以今天我就跟大家分享一下，我近期一直在学习和关注的全新领域：人工智能和脑科学的话题，以及我个人的思考。 我们现在的中国已经进入内涵发展的阶段，从早期规模的发展到现在质量的进步，从有学上到上好学，从普及发展到提高，包括两会上我们提到的教育改革发展的话题，以及现在很多综艺节目也插上了中国传统文化的翅膀，例如：诗词大会、诗书中华、朗读者等等。 事实上关注过历史的中国人都知道，中国早在公元7世纪时就非常的发达，非常繁荣昌盛，那个时候全球70%的GDP来源于中国，那就是我们中国的唐朝。唐朝是人类历史上公认的三大文化中心，也是第一个世界文化中心。第一个是唐朝的长安、第二个是19世纪的巴黎和第三个是今天的纽约。所以在那时的唐朝，几乎人人都在写诗，上至太后下到船夫轿夫都写一首好诗，而且写得水平很高。中国古代在文学上非常著名的就是唐诗、宋词、元曲。《全唐诗》里面任何一首诗都超过乾隆皇帝写的那些自鸣得意的诗，所以唐朝是一个非常让
人羡慕的时代。后来中国的文化衰败是从明清两代开始，具体原因今天不细聊。之后更让中国文化衰败的一个时间点就是文革时期。看似仅仅只是短短的十年文革，却让我们中国出现了长达30年的文化断层。经过改革开放之后将近40年的努力，中国在习主席的领导下，再一次准备将中国的传统文化复兴起来，让中国重返世界舞台，成为最有影响力的国家。 我们中国自古就将就：天时、地利、人和。恰巧这个时候，人工智能时代来了，这个时代将赋予中国新的给予，更有利于我们的文化复兴，国民内涵的提升。 为什么这么说，原因有三：一、环境变了，就是地利。中国的教育在改革，中国新生代的孩子学习的品质和渠道越来越发达，越来越多元化，师资力量也大大提升； 二、环境的改变、体质的改变、学习的方式方法的改变，决定了人的改变。中国古代有四大发明，有唐诗宋词，为什么过去30年，大部分的发明创造不来源中国，大部分的文学创新不来源于中国，在2015年前中国连内地明星都不及香港、台湾。这都是基于环境、体质和方式方法的问题。这些问题一改变，我们发现：明星有了、文学家也会越来越多，未来还会有更多能够代表中国走向世界的科学家、艺术家、企业家等等等等。所以大家有没有发现，自从有了最强大脑这档栏目之后，脑科学的话题就越来越火了，现在有非常多的家长，他们已经不再让孩子去报补习班了，直接帮助孩子报开发大脑的课程，孩子大脑开发好了，学什么都不费劲儿，还需要去上补习班吗？
深度学习人工智能在无人驾驶上的应用 公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-
深度学习人工智能在无人驾驶上的应用 摘要⑹錾疃妊习的概念及深度学习人工智能在环境感知技术上的应用，详细阐述深度学习的工作原理以及其应用前景。 关键词人工智能无人驾驶环境感知技术深度学习 中图分类号：TP29 文献标识码：A 机器深度学习是近年来在人工智能领域的重大突破之一，它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉等领域都取得了不少成功。由于车辆行驶环境复杂，当前感知技术在检测与识别度方面无法满足无人驾驶发展需要，深度学习被证明在复杂环境感知方面有巨大优势。 视觉感知技术是无人驾驶的核心技术。 无人驾驶一般包括四个等级或者五个等级，不管哪个等级都会包含环境感知、规划决策和执行控制等三个方面。其中环境感知方式主要有视觉感知、毫米波雷达感知和激光雷达感知，其中的视觉感知是无人驾驶感知的最主要的方式。 中国的路况较为复杂，雨天、雾霾天以及下雪天。另外，像马车、吊车以及摩托车，还有摩托车拉猪、卡车拉树的现象在我们生活中经常遇到，这些场景对视觉是一个难题，提高这种复杂路况下的感知精度是无人驾驶研究的挑战。 1深度学习能够满足复杂路况下视觉感知的高精度需求 深度学习被认为是一种有效的解决方案，深度学习是模拟人的大脑，是近10年来人工智能取得一个较大的突破。深度学习在视觉感知中近几年应取得了较大的进展，相对于传统的计算机视觉，深度学习在视觉感知精度方面有比较大的优势。
特别是2011年以后，有报导指出深度学习如果算法和样本量足够的话，其准确率可以达到%以上，传统的视觉算法检测精度的极限在93%左右。而人的感知，也就是人能看到的准确率一般为95%，所以从这个方面看，深度学习在视觉感知方面是有优势的。 所谓深度学习，又名深度神经网络，相对于以前的神经网络来说是一种更多层和节点的神经网络机器学习算法，从这儿可以看出来，其实深度学习是一种机器学习，可以说是一种更智能的机器学习。深度学习主要类型一般包括5种类型，像CNN、RNN、LSTM、RBM和Autoencoder，其中我们主要的是用的CNN，CNN 另外一个名字叫卷积神经网络。卷积神经网络已经被证明在图像处理中有很好的效果。 其中，自学特征是深度学习的最大优势。例如智能驾驶需要识别狗，在以前的算法中如果要识别狗，对狗的特征要用程序来详细描述，深度学习这个地方如果采集到足够的样本，然后放在深度学习中训练，训练出来后的系统就可以识别这个狗。传统的计算机的视觉算法需要手工提取特征，很多时候需要专家的知识，算法的鲁棒性设计非常困难，很难保证鲁棒性，我们做视觉感知的时候就遇到很多困难。另外如果要保证这个稳定需要大量的调试，非常耗时。 深度学习一般包括四种类型的神经网络层，输入层、卷积层、池化层、输出层。网络的结构可以10层甚至上百层，一般层数越多检测精度会更精准。并且随着网络层数和节点数的增加，可以表达更细、更多的识别物的特征，这样的话可以为检测精度的提高打下基础。
什么是机器视觉技术？试论述其基本概念和目的。答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。机器视觉系统一般由哪几部分组成？试详细论述之。答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。图像获取：是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。 该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS采 集物体影像。 图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示或控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。试论述机器视觉技术的现状和发展前景。 答：。机器视觉技术的现状：机器视觉是近20?30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、 非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。 发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。 机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。答：一、在激光焊接中的应用。通过机器视觉系统，实时跟踪焊缝位置，实现实时控制，防止偏离焊缝，造成产品报废。 二、在火车轮对检测中的应用，通过机器视觉系统抓拍轮对图像，找出轮对中有缺陷的轮对，提高检测精度和速度，提高效率。 三、大批量生产过程中的质量检查，通过机器视觉系统，对生产过程中的产品进行质量检查 跟踪，提高生产效率和准确度。 什么是傅里叶变换，分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。 答：傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。一维连续函数的傅里叶变换为：一维离散傅里叶变换为：二维连续函数的傅里叶变换为：二维离散傅里叶变换为： 图像傅立叶变换的基本概念：傅立叶变换是数字图像处理技术的基础，其通过在时空域和频率域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析，简化了计算工作量，被喻为描述图像信息的第二种语言，广泛应用于图像变换，图像编码与压缩，图像分割，图像重建等。作用和目的：图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数，傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。图像灰度变换主要有哪几种形式？各自的特点和作用是什么？ 答：灰度变换:基于点操作，将每一个像素的灰度值按照一定的数学变换公式转换为一个新的灰度值。灰度变换是图像增强的一种重要手段，它可以使图像动态范围加大，使图像的对比度扩展，
第$章 $"! 人工智能 这章我们介绍人工智能与机器学习"毕竟这两个词太火了!我们一样是要弄清楚它们的定义+之间的区别以及怎么通过去解释人工智能提升自己的价值"同时!还要介绍今后我们可能常会用到的一些方法!比如神经网络+贝叶斯+马尔可夫+自然语言处理等" 我们可以简单地回答说人工智能最直接的解释就是不是人的智能!但能像人那样思考!也可能超过人的智能" 人工智能&D I+)()-)D@)*+,@@)B,*-,!;5'被认为是"!世纪三大尖端技术&人工智能+基因工程+纳米科学'之一!近几年来飞速发展!互联网科技巨头和无数中小创业公司投身其中!越来越多基于人工智能的应用开始渐渐走进我们的日常生活" 先举几个生活中常见的例子" 导航几乎是我们开车出行的必备应用之一!以大数据和机器学习为基础!是一种典型的地图人工智能化"在车里打开导航时!地图采集设备自动识别景物和道路特征定位你所处的位置!提取建筑轮廓并绘制形状!根据道路图形标牌+电子眼+警示牌等自动挖掘出过期或新增的信息点以及道路变化!并且根据道路实时路况计算规划出最优出行路径等"导航的整个过程不需要人工参与!机器根据算法和数据智能化输出结果!是离我们最近的人工智能应用之一" 信息获取是我们的基础需求之一!百度搜索和今日头条个性化推荐就是人工智能在信息分发领域的实际应用"经过深度学习的机器基于大数据根据你的检索关键词或者个人属性+行为记录等从数据库中自动调取+匹配和呈现信息"今日头条甚至已经有了人工智能写稿机器人!基于自然语言处理+视觉图形处理和机器学习技术等!;5写稿机器人能够根据网络热点+评论分享+用户喜好进行文字编写+标题封面图选择等!并在两秒钟内创作一篇效果不逊于人工编辑的稿件" ;5之所以重要!是因为它解决了极其复杂的问题!而这些问题的解决方案可以应用到对人类福祉重要的领域...从健康+教育!到商业+交通!乃至于公用事业和娱乐等" 那么!我们是不是说人工智能将取代人类或者就是灾难呢" 困难的问题是简单的!简单的问题是困难的" 其实!这里我们可以抛出一个哲学一样的话题" "&!'年#月注定也要载入人工智能的发展史册,来自S F F B@,的人工智能程序;@R.D S F以总比分$X!的成绩战胜了前世界冠军李世石" 号称(人类最后智力骄傲)的围棋也被人工智能攻破了!一时间人工智能与机器人威胁论刷爆了微博+微信及各路新闻媒体"大家都在担心着某一天自己的工作会被人工智
人工智能 “人工智能”(Artificial Intelligence)简称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，是计算机科学的一个分支。是计算机科学技术的前沿科技领域。 人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知(思维)科学、行为科学和数学以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。因此，人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。 在世界各地对人工智能的研究很早就开始了。但对人工智能的真正实现要从计算机的诞生开始算起，这时人类才有可能以机器实现人类的智能。AI这个英文单词最早是在1956年的一次会议上提出的，在此以后．因为一些科学家的努力使它得以发展。但人工智能的进展并不像我们期待的那样迅速，因为人工智能的基本理论还不完整．我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展，人工智能正在以它巨大的力量影响着人们的生活[1]。 一、人工智能涉及的技术或方法的基本功能、特点与适用对象 目前，人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。基本上有如下领域[2]： 1)问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2)逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而
机器视觉基本概念 2018.1.29 机器视觉系统 作用：利用机器代替人眼来做各种测量和判断。 它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。 机器视觉系统的特点：是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。可以在最快的生产线上对产品进行测量、引导、检测、和识别，并能保质保量的完成生产任务 视觉检测：指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。 照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。 光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。 照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 镜头 FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比） 镜头选择应注意： ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点/节点⑦畸变
深度学习人工智能在无人驾驶上的应用 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】
深度学习人工智能在无人驾驶上的应用 摘要⑹錾疃妊?习的概念及深度学习人工智能在环境感知技术上的应用，详细阐述深度学习的工作原理以及其应用前景。 关键词人工智能无人驾驶环境感知技术深度学习中图分类号：TP29 文献标识码：A 机器深度学习是近年来在人工智能领域的重大突破之一，它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉等领域都取得了不少成功。由于车辆行驶环境复杂，当前感知技术在检测与识别度方面无法满足无人驾驶发展需要，深度学习被证明在复杂环境感知方面有巨大优势。 视觉感知技术是无人驾驶的核心技术。 无人驾驶一般包括四个等级或者五个等级，不管哪个等级都会包含环境感知、规划决策和执行控制等三个方面。其中环境感知方式主要有视觉感知、毫米波雷达感知和激光雷达感知，其中的视觉感知是无人驾驶感知的最主要的方式。 中国的路况较为复杂，雨天、雾霾天以及下雪天。另外，像马车、吊车以及摩托车，还有摩托车拉猪、卡车拉树的现象在我们生活中经常遇到，这些场景对视觉是一个
难题，提高这种复杂路况下的感知精度是无人驾驶研究的挑战。 1深度学习能够满足复杂路况下视觉感知的高精度需求 深度学习被认为是一种有效的解决方案，深度学习是模拟人的大脑，是近10年来人工智能取得一个较大的突破。深度学习在视觉感知中近几年应取得了较大的进展，相对于传统的计算机视觉，深度学习在视觉感知精度方面有比较大的优势。 特别是2011年以后，有报导指出深度学习如果算法和样本量足够的话，其准确率可以达到%以上，传统的视觉算法检测精度的极限在93%左右。而人的感知，也就是人能看到的准确率一般为95%，所以从这个方面看，深度学习在视觉感知方面是有优势的。 所谓深度学习，又名深度神经网络，相对于以前的神经网络来说是一种更多层和节点的神经网络机器学习算法，从这儿可以看出来，其实深度学习是一种机器学习，可以说是一种更智能的机器学习。深度学习主要类型一般包括5种类型，像CNN、RNN、LSTM、RBM和Autoencoder，其中我们主要的是用的CNN，CNN另外一个名字叫卷积神经网络。卷积神经网络已经被证明在图像处理中有很好的效果。
《人工智能》课程结课论文课题：机器学习与大数据 姓名： 学号： 班级： 指导老师： 2015年11月13日
机器学习与大数据 摘要 大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。大数据时代的来临，随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注。然而随着大数据“越来越大”的发展趋势，我们在分析和处理的过程中感觉到的困难也愈加的多了。这个时候我们想到了机器学习。机器学习几乎无处不在，即便我们没有专程调用它们，它们也经常出现在大数据应用之中，大数据环境下机器学习的创新和发展也倍加受到了关注。 关键词：大数据；机器学习；大数据时代 Machine learning and big data Abstract Big data is not only refers to the huge amounts of data, and to talk about these data are structured, broken, can't use the traditional method of processing of the era of big data, with the industry to the explosion of data volumes, large data concept is more and more , as the data, the development trend of "growing" in the process of analysis and processing we feel is more time we thought about the machine learning is almost everywhere, even if we don't have to call them specially, they are also often appear in the big data applications, large data machine learning under the environment of innovation and the development also has received
2019年度人工智能与健康考试答案 一、单选题 1.1997年，Hochreiter&Schmidhuber提出（）。（ 2.0分） A.反向传播算法 B.深度学习 C.博弈论 D.长短期记忆模型 2.在大数据隐私保护生命周期模型中，大数据使用的风险是（）。（2.0分） A.被第三方偷窥或篡改 B.如何确保合适的数据及属性在合适的时间地点给合适的用户访问 C.匿名处理后经过数据挖掘仍可被分析出隐私 D.如何在发布时去掉用户隐私并保证数据可用 3.（）宣布启动了“先进制造伙伴计划”“人类连接组计划”“创新神经技术脑研究计划”。（2.0分） A.中国 B.日本 C.美国 D.德国
4.2005年，美国一份癌症统计报告表明：在所有死亡原因中，癌症占（）。（2.0分） A.1/4 B.1/3 C.2/3 D.3/4 5.癌症的治疗分为手术、放疗、化疗。据WTO统计，有（）的肿瘤患者需要接受放疗。（2.0分） A.18% B.22% C.45% D.70% 6.到（）年，几乎所有的算法都使用了深度学习的方法。（2.0分） A.2012 B.2014 C.2016 D.2018 7.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，健康是经济社会发展的（）。（2.0分） A.必然要求 B.基础条件
C.核心要义 D.根本目的 8.据《中国心血管病报告2017》（概要）显示，中国现有心血管病患（）。（2.0分） A.1300万人 B.1100万人 C.450万人 9.50年前，人工智能之父们说服了每一个人：“（）是智能的钥匙。”（2.0分） A.算法 B.逻辑 C.经验 D.学习 10.在（）年，AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石。（2.0分） A.2006 B.2012 C.2016 D.2017
计算机视觉综述 摘要：自从1956 年Dartmouth学会上提出“人工智能”后，世界各国的研究者发展了众多理论和原理。人工智能是一门极富挑战性的学科，研究他的工作人员必须懂得多门学科的知识，比如计算机、心理学、哲学、生物学、仿生学等等，它涉及的范围相当的广泛。并且在这些广泛的学科又由不通的领域组成，如计算机学习、计算机视觉等。研究人工智能的目的是使机器能够担任一些需要人工处理的工作。而这些工作需要做一定的决策，要求机器能够自行的根据当时的环境做出相对较好的决策。这就需要计算机不仅仅能够计算，还能够拥有一定得智能。而要对周围的环境进做出好的决策就需要对周边的环境进行分析,即要求机器能够“看”到周围的环境，并能够理解它们。就像人做的那样。所以计算机视觉是人工智能中非常重要的一个领域。 关键词:人工智能计算机; 视觉; 图像; 1、计算机视觉的应用 人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与目前在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而目前的计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。 计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。而计算机视觉技术正广泛的应用于各个方面，充医学图像到遥感图像，充各有检查到文件处理。在需要人类视觉的场合几乎都需要用感到计算机视觉，许多人类视觉无法感知的场合，如精确定律感知、危险场景感知、不可见物体感知等，计算机视觉更突出他的优越性。现在计算机视觉已在一些领域的到应用，如零件识别与定位，产品的检验，移动机器人导航遥感图像
道德识别的矢量空间是( )提出的 1.1 1【多选题】对人工智能常见的误解有哪些?()AD A、人工智能就是机器学习 B、机器学习只是人工智能中的一个方向 C、人工智能最近十年受到深度学习的驱动较多 D、人工智能就是深度学习 2【判断题】哲学思维对于人工智能的重要性表现在哲学所强调的批判性思维有助于认清人工智能发展中的问题。()对 3【判断题】深度学习在人工智能领域的表现并不突出。()X 1.2 1 【单选题】计算机之父是()。C A、约翰·麦卡锡 B、艾伦·图灵 C、赫尔伯·西蒙 D、马文·明斯基 2 【单选题】人工智能与计算机学科的关系是()。C A、计算机学科的主要驱动力是人工智能研究 B、计算机是人工智能研究的一个领域 C、人工智能是计算机学科的一个分支 D、人工智能与计算机学科没有联系 3 【单选题】人工智能作为一门学科的建立时间是()。A A、1956年 B、1930年 C、1960年 D、1952年 4【多选题】下列哪些选项是符号AI的技术路线()?AD A、通用问题求解器 B、深度学习 C、机器学习 D、贝叶斯网络 5【判断题】符号AI是将人的思维通过逻辑语言制成流形图让计算机去执行。()对 6【判断题】通用问题求解器需要寻找全局最优解。()X 7【判断题】符号AI无法面对人类经验的变动性。()对 1.3 1 【单选题】()是现在新出现的人工智能的研究方向。D A、深度学习 B、人工神经元网络 C、贝叶斯网络
D、类脑人工智能 2 【单选题】深度学习中的“深度”是指()。B A、计算机理解的深度 B、中间神经元网络的层次很多 C、计算机的求解更加精准 D、计算机对问题的处理更加灵活 3【多选题】人工神经元网络与深度学习的关系是()。AC A、人工神经元网络是深度学习的前身 B、深度学习是人工神经元网络的一个分支 C、深度学习是人工神经元网络的一个发展 D、深度学习与人工神经元网络无关 4【多选题】人工神经元网络的运作可以粗略分为()三个层面。ACD A、输入层 B、映射机制 C、中间处理层 D、输出层 5【判断题】符号AI不是人工智能的正统。()X 6【判断题】人工神经元网络是对人类的神经元运作进行一种非常粗糙的数学模拟。()对 7【判断题】相比于人工神经元网络和深度学习类脑人工智能对人类大脑的神经回路具有更深入的了解。()对 1.4 1 【单选题】深度学习的实质是()。B A、推理机制 B、映射机制 C、识别机制 D、模拟机制 2【多选题】符号AI的问题在于()。BCD A、缺少推理必要的信息 B、把推理所依赖的公理系统全部锁死 C、缺少推理的灵活性 D、会遭遇“框架问题” 3【判断题】推理的本质是在信息不足的情况下能够最大程度的得到最靠谱的结论。()对 4【判断题】计算机具有触类旁通的能力可以根据具体语境对事件进行分类。()X 5【判断题】人工神经元网络会遭遇“框架问题”。()X 1.5 1 【单选题】日本五代计算机泡沫关注的核心问题是()。D A、人工神经元网络 B、符号AI C、贝叶斯网络 D、自然语言处理
当脑科学研究与未来机器人技术展望 近年来，发达国家纷纷发布各自的“脑计划”，而我国也早已对该研究进行布局，并发布了中国版“脑计划”。各国对于人脑的研究到底进展几何？脑科学研究又对于机器人技术的发展起到了何种关键作用？本文带你笃学一番。 现在，信息通信技术与生物学的融合已经到达了一定高度，所以让研究者们梦寐以求的、能够掌握人类大脑的愿景，有望成为现实。 方兴未艾的“脑计划” 2013年6月，美国白宫公布了“推进创新神经技术脑研究计划”；而在同年初，欧盟委员会也宣布“人脑工程”为欧盟未来10年的“新兴
旗舰技术项目”；紧接着，2014 年9月，日本科学省亦宣布了大脑研究计划的首席科学家和组织模式。 美国侧重于绘制脑图并试图弄清人脑结构，欧洲则侧重于使用计算机模拟人脑……发达国家纷纷投入巨资，并将各自的“脑计划”提升至战略高度，可见这项工作的意义非常重大。 美国“脑计划” 美国的“脑计划”名为“推进创新神经技术脑研究计划”（Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies，简称“BRAIN”），其进程有可能持续10年之久，以加速研发和应用新技术，使研究者看到脑的动态图景，显示各个脑细胞和复杂的神经回路如何以“思维的速度”相互作用。 “BRAIN”的脑模拟包含以下的研究内容：统计大脑细胞类型，建立大脑结构图，开发大规模神经网络记录技术，开发操作神经回路的工具，了解神经细胞与个体行为之间的联系，整合神经科学实验与理论、模型、统计学等，描述人类大脑成像技术的机制，为科学研究建立收集人类数据的机制，知识传播与培训等。 在欧洲的“人类脑计划”（Human Brain Project）和美国“脑计划”（BRAIN）中，大脑模拟是其重要的内容之一。 美国国家卫生研究院宣布，美国脑计划（BRAIN）将重点资助9个大脑研究领域（见图1）。这是美国相关政府科研机构首次公布“脑计划”的具体研究和实施细节。
人工智能的模式识别与机器视觉 模式识别 “模式”(Panern)一词的本意是括完整天缺的供模仿的标本或标识。模式识别就是识别出给定物体所模仿的标本或标识。计算机模式识别系统使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。 模式识别是一个不断发展的学科分支，它的理论基础和研究范围也在不断发展。在二维的文字、图形和图像的识别方而，已取得许多成果。三维景物和活动目标的识别和分析是目前研究的热点。语音的识别和合成技术也有很大的发展。基于人工神经网络的模式识别技术在手写字符的识别、汽车牌照的识别、指纹识别、语音识别等方面已经有许多成功的应用。模式识别技术是智能计算机和智能机器人研究的十分重要的基础 机器视觉 实验表明，人类接受外界信息的80％以上来自视觉，10％左右来自听觉，其余来自嗅觉、味觉及触觉。在机器视觉方面，只要给计算机系统装上电视摄像输入装置就可以“看见”周围的东西。但是，视觉是一种感知，机器视觉的感知过程包含一系列的处理过程，例如，一个可见的景物由传感器编码输入，表示成一个灰度数值矩阵；图像的灰度数值由图像检测器进行处理，检测器检测出图像的主要成分，如组成景物的线段、简单曲线和角度等；这些成分又校处理，以便根据景物的表面特征和形状特征来推断有关景物的特征信息；最终目标是利用某个适当的模型来表示该景物。 视觉感知问题的要点是形成一个精练的表示来取代极其庞大的未经加工的输入情息，把庞大的视觉输人信息转化为一种易于处理和有感知意义的描述。 机器视觉可分为低层视觉和高后视觉两个层次，低层视觉主要是对视觉团像执行预处理，例如，边缘检测、运动目标检测、纹理分析等，另外还有立体造型、曲面色彩等，其目的是使对象凸现出来，这时还谈不上对它的理解。高层视觉主要是理解对象，显然，实现高层视觉需要掌捏与对象相关的知识。 机器视觉的前沿研究课题包括：实时图像的并行处理，实时图像的压缩、传输与复原，三绍景物的建模识别，动态和时变视觉等。 人娄的钉能活动过程主要是一个获得知识并运用知识的过程，知识是智能的基础。为了使计算机具有钉能，能模拟人类的智能行为，就必须使它具有知识。把人类拥有的知识采用适当的模式表示出来以便存储到计算机中，这就是知识表示要解决的问题。知识表示是对知识的一种描述，或者说是一组约定，是一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构，对知识进行表木就是把知识表示咸便于计算机存储和利用的菜种数据结构。知识表示方法给出的知识表示形式称为知识表示程式，知识表示模式分为外部表示模式和内部表示模式两个层次。知识外部表示模式是与软件开发的工具、运行的软件平台无关的知识表示的形式化描述。知
为什么说对象存储适合人工智能和机器学习 如今，各种类型的企业都致力于采用人工智能和机器学习项目，但要发挥其真正的潜力，则需要克服重大的技术障碍。虽然计算基础设施通常是重点，但存储设施也同样重要。以下是对象存储(而不是文件或块存储)适用在加强人工智能和机器学习工作负载的三个主要原因： 1.可扩展性 当有大量不同的数据源可供学习时，采用人工智能和机器学习技术最有效。数据科学家利用这些丰富的数据来训练领域模型。在“大数据的五个V”(数量、类型、速度、准确性和价值)中，前两个(数量和类型)最为重要。简而言之，人工智能和机器学习依赖于大量不同的数据(图像、文本、结构化和半结构化数据)来构建有用的模型，提供准确的结果，并最终提供业务价值。 对象存储是很具扩展性的存储架构，特别适合支持人工智能和机器学习所需的大量数据。对象存储旨在通过水平扩展方法实现无限增长，从而使企业可以通过在需要的位置和时间添加节点来增加部署。由于对象存储使用单个全局名称空间，因此也可以一次在多个地理位置上进行这种扩展。另一方面，文件和块系统通常采用扩展方法。这意味着这些平台通过向单个节点添加更多计算资源来实现垂直扩展，这最终会受到限制。他们无法通过部署其他节点来增加计算资源，从而无法有效地水平扩展。 2.API 健壮灵活的数据API对于人工智能和机器学习非常重要，如上所述，它们使用了多种数据类型。存储平台需要支持API来容纳各种数据。此外，人工智能服务器和机器学习的创新越来越多地在公共云上进行，但是仍然有相当一部分人工智能和机器学习在内部部署数据中心服务器或私有云中发生，这取决于用例的具体情况(例如，科学研究和医疗保健等领域通常最适合私有云)。这意味着组织需要一个存储API，以支持公共云和本地/私有云中的工作负载。 文件和块存储平台所支持的API受限制，部分原因是它们是较旧的架构。相比之下，对象存储使用云平台中固有的高级API，该API设计为以应用程序为中心，与文件和块存储相比，它支持范围更广的API，其中包括版本控制、生命周期管理、加密、对象锁定和元数据。此外，支持人工智能和机器学习用例的新对象存储API(例如对流数据的支持和对海量数据集的查询的支持)也是可能的。 通过围绕Amazon S3的对象存储API的标准化，可以更轻松地在内部部署和公共云中集成软件。企业可以轻松地将人工智能和机器学习部署从内部部署/私有云环境扩展到公共云，或者将云原生的人工智能和机器学习工作负载迁移到内部部署环境，而不会损失浪潮服务器功能。这种双模式方法使组织可以合作且可互换地利用内部部署/私有云和公共云资源。 由于S3API已成为对象存储的事实上的标准，因此许多软件工具和库都可以利用该API。这允许共享代码、软件和工具，以促进人工智能和机器学习社区中更快的开发。示例包括流行的机器移动学习平台，例如具有内置S3API的TensorFlow和Apache Spark。
1月19日，2018人工智能与机器人开发者大会在浦东新区申港大道200号F区三楼多功能厅盛大开幕，以“知时代，智未来”为主题。该大会聚集和整合各种人工智能领域创新人才，弘扬科学精神，激发全面创新的热情；同时，培育一批技术智能与机器人开发顶尖研发团队，引导各界力量支持创新人才，搭建服务创新团队的平台。会议中邀请了人工智能和机器人领域的专家和众多的企业负责人参加，一起讨论在这个飞速发展的时代，怎么结合人工智能去创造无限的可能 一、人工智能技术前瞻 再会期间了解到了人工智能以及机器人相关的前沿技术和创新思路，当前社会对于人工智能和机器人等词频繁使用，炙手可热。依托百度、腾讯、阿里巴巴、科大讯飞，基于加强机器人创新发展的人工智能创新平台和加强机器人共性关键技术研究，建立完善机器人标准体系及检测认证平台。伴随着机器人技术的突飞猛进，两大平台也开始全面实施。在会议上胡洁教授讲到这么一句话，“智能制造是系统工程，人工智能是锦上添花”现在是要将原来人工智能辅助创新设计发展为人工智能驱动创新设计。目前应用人工智能现状大部为给定一个具体的方案使机器人按照给定的方案去工作，人工智能的另一个境界也就是现在我们发展的目标。要是人工智能通过自己的学习去创新，使人工智能可以做到用自己的方式学习，用自己的方式预测与创新。 二、智能制造的应用 也许人工智能听起来会比较科幻，缺少实际性，在本次会议中不仅仅是对于学术上的交流，有很大一部分是人工智能在生活中，工业上的实际应用。 1、Tesla&Google 随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，作为人工智能等术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶受到了广泛的关注。 2、仿人机器人 仿人机器人顾名思义，就是像人。仿人机器人理论上可以在形态、行为和思维上像人但