大家好，今天来为大家解答手机生产线人工智能这个问题的一些问题点，包括手机生产线有哪些工位也一样很多人还不知道，因此呢，今天就来为大家分析分析，现在让我们一起来看看吧！如果解决了您的问题，还望您关注下本站哦，谢谢~
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现在国内的中国象棋顶级选手和人工智能（AI）差距有多大？
一般地，可以根据游戏的暴露程度将其分为完美信息游戏（Perfect-InformationGames）和不完美信息游戏（Imperfect-InformationGames。其中，游戏状态及可能延续信息可见的为完美信息游戏，否则为不完美信息游戏。围棋、象棋等棋类游戏，对局双方可以看到局面的所有信息，属于完美信息游戏；而扑克、桥牌、麻将等游戏，对局者所掌握的信息是不对称的，因此属于不完美信息游戏。
对于完美信息游戏，通常游戏的复杂度就决定了难度，可用状态空间复杂度（State-SpaceComplexity）和游戏树复杂度（Game-TreeComplexity）对其难度进行衡量。
近年来，人工智能陆续击败了完美信息游戏（双陆棋、国际跳棋、国际象棋、围棋等棋类游戏）及不完美信息游戏（扑克、桥牌、麻将等游戏）中的顶尖选手。
1997年5月11日，IBM公司开发的“深蓝”（超级国际象棋计算机）击败了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫，这是人工智能第一次击败了世界冠军。
2016年12月29日至2017年1月4日，DeepMind开发的AlphaGo以ID名「Master」在网络围棋平台弈城和野狐上60:0战胜数十名中韩日职业围棋手。2017年5月，AlphaGoMaster3:0战胜世界围棋排名第一的柯洁。
2019年7月12日，Facebook和卡内基梅隆大学(CarnegieMellonUniversity)开发的“Pluribus”首次在德州扑克多人比赛中获胜，先后击败了德州世界冠军达伦·伊莱亚斯和克里斯·弗格森。
至此，大部分完美信息游戏均被人工智能所攻克。对于中国象棋，由于其状态空间复杂度及游戏数复杂度均小于围棋，因此，中国象棋中的顶尖选手应该会被人工智能击败。
现在有真正的人工智能吗？
现阶段将人工智能分为两种，弱人工智能和强人工智能，现在没有实现具有情感或者独立思考的人工智能，现有实现的是弱人工智能，弱人工智能指的是可以代替人工作，但是没有情感的人工智能，深度学习算法通过大数据的训练，实现状态的转移，采用的是马尔可夫链，每一个状态之间的转移只考虑概率，不考虑目的，计划。使得在当前算力大幅度提高的情况下，可以通过每秒数万亿的计算实现弱人工智能。至于超级智能（有情感有创造力的智能）现有阶段暂时未有明确实现方式，乃至有些国际上的专家仍对其表示怀疑态度，早期人工智能分别为规则式的，和神经网络式的，最后在深度学习算法的发现，奠定了神经网络算法的地位，而不是构造一个庞大的系统，构建有各种规则，如果再过二十年，又有超越深度学习的算法实现，那么可能会出现超级人工智能，颠覆性的技术产生大概是三十年左右发生一次
自学人工智能可行吗？
自学当然是可行的！如果你是人工智能领域的零基础小白，可以看看这份学习计划，部分附资源链接，除了书籍，配合一些视频学习效果会更好哦。
一、人工智能
书籍：“ArtificialIntelligence:AModernApproach(AIMA)”（人工智能：一种现代方法）
不可多得的综合性书籍，总体概述了人工智能领域，几乎涵盖新手需要了解的所有基本概念。
视频：
https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-034-artificial-intelligence-fall-2010/lecture-videos/
ArtificialIntelligencecourse（人工智能课程）系列视频讲座，通过训练AI玩游戏这类趣味实践来介绍基本知识，如果视频太快跟不上，可以配合从上面这本书（现代方法）中寻找相关概念。
二、机器学习（计算机科学和统计学的交叉学科）
视频：
机器学习基础薄弱的，可以先去TutsPlus课程“MachineLearningDistilled”看一下相关概念简述，Coursera上的AndrewNg机器学习课程，也有基本概念的解释，还介绍了大部分重要的算法。
（https://www.coursera.org/learn/machine-learning/）
对ML算法了解不够的，可以配合以下教学视频进行理解
TutsPlus的“MachineLearningDistilled”（简要概述）
PererNorvig的UdacityCourseonML（MLUdacity课程）
TomMitchell的AnothercourseonML
书籍：集体智慧编程（ProgrammingCollectiveIntelligence）
ML算法在Python中的实践，大量基础性的实例，讲述生动，很适合入门学者，培养兴趣的同时又开拓视野，让你不想懂都难！
三、深度学习（是机器学习里最近比较火的一个子集）
DL基础方面的准备工作：
Google上的greatintroductoryDLcources
SephenWelch的greatexplanationofneuralnetworks
书籍：
DeepLearningWithPython（可自行度盘下载https://pan.baidu.com/s/1kUThYHT）
介绍DL应用程序中的最先进成果，深入浅出，带领新手快速开始构建基础并且接触实践案例，包含Keras、TensorFlow时下最先进的工具。
NeuralNetworksandDeepLearning（神经网络与深度学习）
（可自行度盘下载https://pan.baidu.com/s/1miLerZM）
新手友好，作者在数学密集的区域都有标注提示。MNIST手写数字的识别问题贯穿全书，每个模型以及改进都有详细注释的代码。
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为什么有的手机厂商的手机是代工厂生产，而不自己建厂生产呢？
贴牌生产，也许很多人并没注意到。但如果走在大街上，尤其是广东福建一带，你会经常看到一些店面在销售外贸原单产品。在淘宝上，从事相关商品买卖的人也不少。这也就是说，贴牌现象在我国是普遍存在的。那么，为什么手机品牌商会选择代工厂而不是自己生产呢？
首先，讲一个略微专业一点的词语，微笑曲线。这个曲线在经济学里很流行，说的是，产品的价值增值主要集中在研发和销售环节，中间的生产环节其实是微利的。在手机行业，可以说这一点体现的尤为明显。研发环节的重要产物——芯片，可以说连华为这种具有研发实力的一体化手机产销商都受到制约，因而造成手机最贵的就是芯片。销售环节的价值增值则主要体现在品牌塑造上，大品牌卖的贵还销路好。
第二，从价值链分工的角度来讲，有些企业乐于只动手不动脑，专注搞生产，也就是代工厂；而有些手机品牌商则乐于将生产环节外包或者贴牌，比如小米，这时价值链分工的产物。就像厨师很多，但你问他为啥不出去开饭店，人家说不愿意操那份心。反过来，你问饭店老板，你咋不下厨，人家会说，雇个人就好了。
第三，手机品牌商找代工厂有啥好处？最主要的是省心省力，不用担心生产这块。而且，代工厂由于规模因素，成本比企业自己生产更低。在经济不好的时候，生产外包还可以节约资金投入、降低运营风险。
关于手机生产线人工智能，手机生产线有哪些工位的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。
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