大家好，今天来为大家分享常见的人工智能的一些知识点，和常见的人工智能应用的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
本文目录
人工智能的十大产品
.虹软科技。AI视觉龙头，服务于智能手机、智能汽车、物联网等。
2.圣邦股份。AI模拟芯片龙头，应用于语音识别、超声测距、红外避障等。
3.汇川技术。自动化伺服系统中以9.8%的份额占据国内龙头。
4.绿的谐波。国内RV减速机龙头，国内市场份额超过20%。
5.科沃斯。各类家庭服务机器人、清洁类小家电等智能家用设备及相关零部件。
6.柏楚电子。定增3亿元用于人工智能，切入下游焊接工作。
7.埃斯顿。工业机器人收入占比67%，国内工业机器人龙头。
8.云从科技。AI四小龙之一，国内人工智能领先企业。
9.赛为智能。国内最专业的智能化系统细分龙头，拥有全自动化智能电、人脸识别。
10.泰禾智能：智能检测分选装备及工业机器人装备龙头。
人工智能包括哪些
人工智能包含了如下技术：
1.机器学习：让计算机能够从数据中学习和改进，而不需要明确的程序指令。
2.深度学习：是一种具有多个隐藏层的神经网络方法，它可以使计算机更准确地识别模式。
3.自然语言处理：使计算机能够理解和处理人类语言的技术。
4.计算机视觉：使计算机能够解读和理解图像和视频。
5.语音识别：使计算机能够识别人类语音并将其转换为可处理的文本。
6.强化学习：使计算机能够在学习过程中通过“试错”来最大化预期的收益。
7.知识表示与推理：使计算机能够以符号的形式表示并使用逻辑规则推理知识。
8.智能代理：通过将计算机程序与环境互动和反馈来实现自主决策能力。
9.人工智能规划：使计算机能够制定和执行复杂的计划和任务。
10.数据挖掘：通过对大量数据的分析和挖掘找到有用的模式和信息。
各种人工智能名称
由于人工智能不再是一个模糊的营销术语，而是更多的精确意识形态，因此理解所有AI术语越来越成为一项挑战。国外AI领域的专家们聚在一起，聚集在一起，为大家定义了人工智能领域的一些最常见的术语。
A
Algorithms算法：给AI、神经网络或其他机器提供的一套规则或指令，以帮助它自己学习;分类，聚类，推荐和回归是四种最流行的类型。
Artificialintelligence人工智能：机器能够做出决策并执行模拟人类智能和行为的任务。
Artificialneuralnetwork人工神经网络（ANN）：一种学习模型，可以像人脑一样工作，解决传统计算机系统难以解决的任务。
Autonomiccomputing自主计算：系统的自适应自我管理能力，用于高级计算功能，无需用户输入。
C
Chatbots聊天机器人：聊天机器人（简称聊天机器人），旨在通过文本聊天，语音命令或两者进行通信来模拟与人类用户的对话。它们是包含AI功能的计算机程序的常用接口。
Classification分类：分类算法让机器根据训练数据为数据点分配类别。
Clusteranalysis聚类分析：一种用于探索性数据分析的无监督学习，用于查找数据中的隐藏模式或分组;群集使用由欧几里得或概率距离等度量定义的相似性度量建模。
Clustering聚类：聚类算法允许机器将数据点或项目分组到具有相似特征的组中。
Cognitivecomputing认知计算：一种模仿人类大脑思维方式的计算机模型。它涉及通过使用数据挖掘，自然语言处理和模式识别进行自学习。
Convolutionalneuralnetwork卷积神经网络（CNN）：一种识别和理解图像的神经网络。
D
Datamining数据挖掘：检查数据集以发现和挖掘可以进一步使用的数据模式。
Datascience数据科学：一个跨学科领域，结合了统计学，信息科学和计算机科学的科学方法，系统和过程，通过结构化或非结构化数据提供对现象的洞察。
Decisiontree决策树：基于树和分支的模型，用于映射决策及其可能的后果，类似于流程图。
Deeplearning深度学习：机器通过由级联信息层组成的人工神经网络自主模仿人类思维模式的能力。
F
Fluent流畅：一种可以随时间变化的状况。
G
GameAI：一种特定于游戏的AI形式，它使用算法来代替随机性。它是非玩家角色中使用的计算行为，用于生成玩家所采取的类似人类智能和基于反应的动作。
Geneticalgorithm遗传算法：一种基于遗传学和自然选择原理的进化算法，用于寻找困难问题的最优或近似最优解，否则需要数十年才能解决。
H
Heuristicsearchtechniques启发式搜索技术：支持通过消除不正确的选项来缩小搜索问题的最佳解决方案的范围。
K
Knowledgeengineering知识工程：专注于构建基于知识的系统，包括其所有科学，技术和社会方面。
L
Logicprogramming逻辑编程：一种编程范式，其中基于事实和规则的知识库进行计算;LISP和Prolog是用于AI编程的两种逻辑编程语言。
M
Machineintelligence机器智能：一个涵盖机器学习，深度学习和经典学习算法的总称。
Machinelearning机器学习：人工智能的一个方面，专注于算法，允许机器学习而不需要编程，并在暴露于新数据时进行更改。
Machineperception机器感知：系统接收和解释来自外部世界的数据的能力，类似于人类如何使用我们的感官。这通常使用附加的硬件来完成，尽管软件也是可用的。
N
Naturallanguageprocessing自然语言处理：程序能够识别人类交流的能力。
R
Recurrentneuralnetwork递归神经网络（RNN）：一种神经网络，它能够理解顺序信息并识别模式，并根据这些计算创建输出。
S
Supervisedlearning监督学习：一种机器学习，其中输出数据集训练机器生成所需的算法，如监督学生的教师;比无监督学习更常见。
Swarmbehavior群体行为：从数学建模者的角度来看，它是由个人遵循的简单规则产生的紧急行为，不涉及任何中心协调。
U
Unsupervisedlearning无监督学习：一种机器学习算法，用于从没有标记响应的输入数据组成的数据集中得出推论。最常见的无监督学习方法是聚类分析。
补充：TF
TF是指谷歌的TensorFlow深度学习开源框架。Tensorflow是谷歌在2015年11月开源的机器学习框架，来源于Google内部的深度学习框架DistBelief。由于其良好的架构、分布式架构支持以及简单易用，自开源以来得到广泛的关注。
鉴于TensorFlow目前这么流行，想要学习和实践的程序员们也可以了解下谷歌最近的AI开源项目——AIYProjects。AIY全称是ArtificialIntelligenceYourself，顾名思义就是利用AI来进行的DIY功能套件。借助AIY项目，创客可以利用人工智能来实现更像人与人交流的人机交互。谷歌目前为AIYProjects推出了两款硬件产品--AIYVoiceKit和AIYVisionKit。
人工智能有哪些
人工智能是需要人力、脑力、开发、高等技术与不断的研究和尝试等等一系列超高难度的作业才能完成的科技产品。当然这种研究是得到国家和人们大力支持的发展。它的发展对国际影响力是非常大的。人工智能也可以定义为高仿人类，虽然不可能会像人一样具有灵敏的反应和思考能力，但人工智能是按照人类的思想结构等等的探索而开发的研究。
人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作，所以人工智能是以人类的结构来设计开发的，人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。
以后可能在很多传统行业，比如银行，会有人工智能帮你得到更好的收益。信用卡或其他的贷款会由人工智能来决定哪些人士可以安全地放贷，而且会还钱。然后再往下人工智能可以开始动了，就可以进入工业机器人、商业机器人，终进入家庭机器人。
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