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、人工智能导论知识点总结

以下是人工智能导论中的主要知识点总结：

-监督学习、无监督学习和强化学习

-计算智能和神经网络的定义和基本原理

以上是人工智能导论中的主要知识点总结。这些知识点是人工智能的基本概念和技术，对于学习人工智能的人来说是非常重要的。

三、人工智能的背景及意义

人工智能虽然仅有六十多年的发展历史，但对社会的影响确实非常大。随着人工智能的进一步发展，其在生产生活方面的应用也将更为广泛。面对人工智能的高速发展，有人认为智能机器将会取代人类的劳动，而以劳动为主的工厂也会成为“无人工厂”。虽然人工智能越来越强大，但是它不可能代替人类，也不可能超过人类。不可否认，人工智能的发展有一定的哲学意义，对我们更好地了解唯物论、认识论和唯物史观有重要的作用。

四、人工智能设计时代背景

1、人工智能诞生于1950年，人工智能之父马文·明斯基和同学邓恩·埃德蒙一起创造出了第一台神经网络计算机，而计算机之父阿兰·图灵则提出了一个影响深远的想法：图灵测试，在几十年前就预言到了我们现在广泛使用的智能机器的可能性，也成了众多科幻电影的灵感来源。

2、到了七十年代，人们想要大力开发研究人工智能，但由于缺乏经费、技术不到位，让人工智能的研究停滞不前。在暂时放下人工智能后，人类并没有放弃对其他科技的研究，人工智能技术也终于随着科技的发展，在八十年代初期有了起色。

3、到了现在，人工智能在短短几十年的发展过程中可以说是取得了长足的进步，很大程度地改变了人们的生活，特别是在金融方面，人工智能技术让金融行业改变颇多，传统金融不再能满足人们的需求，受人工智能、大数据的影响，数字金融正在崛起。越来越多的人想要步入这个行业，分一块蛋糕，而每一个入行的人都要搞懂的，就是人工智能发展的背景是什么

五、人工智能对就业影响的背景

人工智能的替代效应人工智能技术发展对大学生就业产生了替代效应，一方面是人工智能发展必然会提高技术水平，部分企业将实行自动化生产，劳动生产率得到提高，在生产规模不变的条件下将直接导致就业岗位的减少与调整；另一方面，因为人工智能使技术得到发展，在相同时间内企业单位资本存量创造的产出增加，提高了投资效率，形成劳动、资本节约型技术进步，进而导致劳动和资本之间的替代。

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