一、计算机学习方法研究的相关背景
1、计算机学习方法的研究背景可以追溯到上世纪50年代的人工智能领域。当时，计算机科学家意识到通过编程让计算机具备智能行为非常困难，于是开始尝试让计算机从数据中自主学习，从而获取知识和规律。这标志着计算机学习方法的起源。
2、计算机学习方法的研究与统计学和人工智能紧密相关。统计学提供了一系列概率模型和统计方法，用于推断和预测。而计算机学习则是将这些统计方法与计算机算法相结合，探索如何自动从数据中学习模型和规律。
3、在计算机学习的研究历程中，出现了许多重要的里程碑。例如，在上世纪80年代，反向传播算法的发明使得神经网络的研究蓬勃发展。而在90年代，支持向量机的提出使得非线性分类问题得到了有效解决。此外，决策树、贝叶斯网络、聚类算法等也都是计算机学习方法研究中的重要成果。
4、近年来，随着深度学习的兴起，计算机学习方法在图像识别、自然语言处理和语音识别等领域取得了巨大突破。深度学习通过构建具有多层次结构的神经网络，可以自动从大规模数据中学习特征和模式。
5、总的来说，计算机学习方法的研究背景可以看作是对统计学和人工智能的应用和发展，通过算法和数据驱动的方式，实现计算机的自主学习与决策能力。这个领域的研究者们致力于探索更加智能的机器学习方法，将其广泛应用于各个领域，不断推进人工智能技术的发展。
二、人工智能与大数据发展背景
互联网信息技术的快速发展，衍生了很多的高新技术，大数据、区块链、云计算、人工智能是如今计算发展的几个重大分支，其中大数据、人工智能作为现在比较火热的技术，在大数据发展过程之中，因为信息量的剧增，传统的一些数据技术已经不能满足巨量的数据分析的需求，大数据技术应运而生，大数据技术结合人工智能、区块链、云计算等方面的功能，并且技术的成熟发展也相互促进。
三、人工智能的国际背景
人工智能（ArtificialIntelligence）是中国普通高等学校本科专业。人工智能，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，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，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。在国际发展趋势具有重要作用。
四、无人驾驶的研究背景
1、涵盖了计算机视觉、机器学习、传感技术、人工智能和自动化控制等多个领域。其发展源于对交通事故减少、交通效率提高和出行便利性增加的需求。
2、早期的研究于20世纪开始，但真正的突破是随着计算能力提升和算法进步，尤其是深度学习技术的应用而来。自动驾驶车辆需要传感器获取周围信息、实时决策和控制系统，以安全地导航交通环境。研究背景包括了在不同路况和气候条件下的测试，以及法规、伦理和社会接受度的问题。无人驾驶技术的发展将对交通、城市规划和出行方式产生深远影响。
五、人工智能的历史背景
1、由麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批具有长远眼光的科学家与1956年的夏天提出。并首次提出“人工智能”这一个在今天成为主流的词汇。
2、当初人工智能并不被许多人所认可，更是被所谓的“先知者”冷言冷语，也有人在一旁冷眼旁观。当然，这种现象与无可厚非，毕竟新事物的诞生，往往会有一批旧事物的消逝，这就必然存在有一个争斗、优胜劣汰的过程。这也是人类一个特点：喜欢待在舒适区，害怕变动。要说人工智能的拉票之举，不得不说到战胜人类的世界国际象棋冠军这个事了；人工智能在这一次的比拼中，完美地展现了他的优越性与未来的可发展性。
3、人工智能的起源，才有了他的发展，以及在今天与我们的息息相关。这是一个伟大的诞生。
4、人工智能自1956年诞生并得到一个完美的展现后，得到了一个长足的发展；发展成了一门交叉科学，并且融入了各个领域，涉及到了各行各业。悄然改变着我们的生活方式和我们的生活习惯。我们今天的生活便利，如果你深入了解过，你会发现。他们的改变，离不开人工智能。
5、其实人工智能并不神秘，我们没必要把它束之高阁。我们人手一个的智能手机，其内的语音操作功能，其实就是人工智能。再比如说，我们所熟知的天猫精灵，小米智能音箱等，再许多的寻常百姓家中，也可以见到他们的身影。
6、再高端一点的话，那就是互联网智能家电了，再许多的电器公司中，都在致力于他们的研究与生产，比如小米旗下的云米，就是一个从事全屋互联网家电的公司。
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