大家好，如果您还对2017人工智能的不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享2017人工智能的的知识，包括2017 人工智能的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！
本文目录
人工智能有哪些应用场景？
谢邀
老僧刚看完李开复的《人工智能》，书里关于AI如何重塑个人、商业与社会的未来图谱讲得蛮透彻，推荐给题主~
其实，人工智能主要有四大功能：语音识别、自然语言理解、数据挖掘、计算机视觉。像天猫精灵、无人驾驶汽车、淘宝给你推荐你感兴趣的商品……所有AI应用场景几乎都是基于这四大功能。
AI具体的应用场景很多，像自动驾驶、医疗、安防、教育、娱乐、家居、金融、电商零售等，老僧就不一一讲了，随便说几个。
1、自动驾驶
自动驾驶主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪，来实现包括道路行驶、地貌识别、导航定位、车道识别、交通控制、停车等多个功能，最终完成无人驾驶的目标。
2、AI医疗
AI医疗领域其实挺广的，虚拟助手、医疗影像、医用机器人、智能健康管理、智能影像识别、智能药物研发等都在AI医疗射程范围之内。例如阿里云AI诊断最新技术，新冠肺炎CT影像识别准确率高达96%，识别速度相比医生肉眼识别提高了近30倍。
3、AI安防
AI安防的具体应用包括区域人群监控、客流统计、身份认证的人脸识别、道路监控的车辆识别、案情分析系统等一系列场景，虽然听起来离我们挺遥远，但是一个城市大脑就全覆盖了～
4、AI教育
AI教育，包括自适应学习、虚拟学习助手、智能评测、个性化辅导、儿童陪伴等。家里有小朋友应该比较熟悉，主打利用人工智能因材施教的学吧课堂、科大讯飞、云知声等等都是AI教育的具体应用。
不管是何种应用场景，人工智能都将给用户继续带来全新的体验，而这种新体验的背后带来的是效率的提升，以及行业的巨大变革。
2017年最新的人工智能类书籍有哪些？
以下是我搜集的2017年最新的有关人工智能的书籍，分享给你：
1.《TensorFlow深度学习》
下载链接：https://pan.baidu.com/s/1gfGFJoB?errno=0&errmsg=Auth%20Login%20Sucess&&bduss=&ssnerror=0
《TensorFlow深度学习》（TensorFlowforDeepLearning）一书发布前两章，这并非正式版本，而是早期版本；书中内容还没有编辑，因而可能有些粗糙。该书的作者是BharathRamsundar和RezaBosaghZadeh，从线性回归到强化学习，该书介绍了如何利用TensorFlow进行深度学习研究，适合对两者感兴趣且有实操需求的读者。
2.《DeepLearning》
下载链接：https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese
《DeepLearning》这本书是由学界领军人物IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville合力打造，特斯拉的CEO马斯克曾经评价道：「《DeepLearning》由领域内三位专家合著，是该领域内唯一的综合性书籍。」《DeepLearning》中文版（印前版）正式发布。这本书适合于各类读者，尤其是学习机器学习的本科或研究生、深度学习和人工智能的研究者、或没有机器学习与统计背景的软件工程师。
3.《计算机科学的数学》
下载链接：https://courses.csail.mit.edu/6.042/spring17/mcs.pdf
谷歌与MIT联袂巨著：《计算机科学的数学》开放下载。该书用了千页的篇幅讲述了五大板块的内容。其中第一篇就由证明到数据型讲述了数学分析的基本内容，该篇幅为计算机科学的开发者们提供了宝贵的推理和逻辑演绎能力。随后在第二篇「结构」中，该书以数论开始讲述，首先就重点介绍了数论的主题整数集的性能，并由此衍生到计算机科学最基础的结构图论（Graphs）或者说是网络（networks）。在随后的两章节中，该书又向我们介绍了计算理论和概率论，这一部分在我们构建机器学习模型时十分重要和有效。
在该书中，作者在第四章着重介绍了对机器学习算法有重要作用的概率论，其中从概率论那一部分的目录和简介可以看出来作者主要讲述了基本的概率定义和数字特征与假设检验基础，随后由这些基本概率论的定义引出了统计学模型，包括中心极限定理，切比雪夫不等式和马尔可夫理论等重要内容。而这些统计学概念和模型却又正好是机器学习的方法基础。
4.《人工智能与游戏》
下载链接：http://gameaibook.org/book.pdf
由马耳他大学副教授、情感计算专家GeorgiosN.Yannakakis和纽约大学副教授、人工智能与游戏研究者JulianTogelius合著的《人工智能与游戏》一书发布了其第一版（草稿）。《人工智能与游戏》是一本综合性教科书，旨在介绍人工智能在游戏领域的应用和使用，以及人工智能如何使游戏变得更好。我们希望教育从业者和大学生会喜欢这本书，或者被用作游戏人工智能专业和从业者的学习教材。全书分为三个部分，共七章，分别从游戏人工智能的背景、游戏中的人工智能使用方法以及未来发展三个方面，为读者描绘了一幅游戏人工智能的全景图。
人工智能别名
人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。提出时间1956年，提出地点DARTMOUTH学会。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。
2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。
2017年能否成为人工智能元年？
这两天最热门的话题，莫过于一个叫master的围棋大师了。截止昨天，这家伙连胜中、日、韩绝顶高手50场，正经历着从东方不败到独孤求败的笑傲江湖。天下无敌、战无不胜并不是master给予我们的震撼，真正震撼的是它的棋风，从它诡异、清新、超然绝伦的棋风一眼可见并非人类。这个家伙显然已经不需要再向人类学习棋谱了。甚至，Master可能从来就没有接触过人类围棋定式。从master毫无棋谱章法的作风看，也许它根本就不屑一顾来学习人类棋谱！！！它可能完全是‘从零开始’的自学领悟棋道，所以下法颠覆传统、脱离常规、不拘一格、不按套路、独树一帜、自创一派。回头想想，如果一个新物种不需要我们辛苦积攒的千年经验，而能‘从零开始’自建一个更先进的系统??细思极恐。围棋本来就是人类智慧的巅峰体现。但围棋大师们千年积累的经验，在如今的Master眼中居然如此不堪。很多人断言，master就是深度学习的AlphaGo。再一次，深度学习碾压了人类千年以来对围棋逻辑的一切骄傲。升级版的?机器人可能永远不再借用人类经验了，而是凭借自我对弈和学习创新战胜人类的固有常识，从而让人类认识到另一个新的“真理”的存在。从某种程度上来说，这是一个新的“纪元”的开启。
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