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我眼中的人工智能论文1500字内容

发布时间:2024-07-06 17:48:31

我眼中的人工智能论文1500字内容

智慧生活随着科技的发展社会的进步,新一代信息技术正在着力打造智慧生活,互联网、智能机、液晶电视、空调也逐渐步入了千千万万的家庭。1977年英国世界上最大的互联网公司的经理预料,将来任何人都不会在自己的家里拥有一台属于自己的计算机。计算机不会被大多数人使用,然而在日新月异发展的现代化社会里不是用电脑这几乎是不可能的,高楼大厦里职员们正使用计算机记录完成上级布置的任务;漫画家打好画稿在用计算机进行扫描、上色;学校里每一间教室都放置一台,老师则利用计算机为学生讲解课文;打印店里一台台计算机正忙碌的工作着。然而那位经理怎么也想不到将近半个世纪的今天计算机已经在我们的生活中起着不可代替的作用,也从原来笨重的以至于塞满一整个房间的机器到如今教科书厚的液晶。展望未来。未来,一个抽象的代名词——触摸不到,感受不到。每个人都有美好的畅想,我畅想畅想着城市美好的未来。城市的美好,必然少不了那一片霓虹灯。繁华的夜景,热闹的人市。那繁荣景象的背后又是什么呢?是一片黑暗吗?不,至少有盏明灯。是那些流浪者的家吗?不,至少有间草屋。光明固然美好,黑暗也将会被无数明灯所点亮。我畅想,畅想城市那份恬静。当人们迎着朝阳开始一天的工作时,他们的心情是平静而喜悦的。此时,自行车已成“古董”,人们只能在博物馆才能见到。在宽阔、现代化的立交桥上,一辆辆高级轿车来回穿梭。在居民小区里,物业管理是机器人,二十四小时服务。工作的地方没有了原来的狭隘,不再只是人手一台电脑埋头工作,而是两三个人一个办公室,摄像头、监视器什么的都不在有,人们诚实守信、勤勤恳恳。工厂是机器人工作的岗位。我们把美好的梦想层层堆砌,让高瞻远瞩的目光投向时代的前沿,审视昨天,展望未来,沿着金光大道,一步一步靠近我们心中向往的地方。让我们畅想美好的明天,走向美好的未来!其实幸福。很难!当黑暗笼罩住了城市,永远没有那一角:有人在打架斗殴。难道这就是美好城市?现在这份重任落下来了,在每个人的肩上,还有我们——新时代的中学生,更落在了我们的笔尖,我们要用笔去描绘未来的城市,画出她最可爱的一面、美丽的一面。我们的校园里,纸屑很珍贵,因为它从不露面。微笑很普通,因为它洋溢在每个人的脸上。城市的美好如同筑房子——第一层是文明,第二层是平安,第三层是繁华,第四层是快乐。只有不停地建造,才能盖上它的屋顶——美好。让我们共同携起手来,建造这幢“美好”的城市!

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人工智能是使用计算机编写的程序可以与人交流,使人感到与之交流的是一个人,而不是一台机器,比如可以和人下棋的计算机 程序,或者可以帮人决策的程序,如专家系统,如帮助病人的医疗诊断程序,或者帮助人决定投资的程序,人工智能应用范围很广。比如:博弈、自动推理、专家系统、自然语言理解、规划和机器人学、机器学习等。人工智能是一种计算机程序,可以辅助人们解决一些问题。

随着科技的发展社会的进步,新一代信息技术正在着力打造智慧生活,互联网、智能机、液晶电视、空调也逐渐步入了千千万万的家庭。1977年英国世界上最大的互联网公司的经理预料,将来任何人都不会在自己的家里拥有一台属于自己的计算机。计算机不会被大多数人使用,然而在日新月异发展的现代化社会里不是用电脑这几乎是不可能的,高楼大厦里职员们正使用计算机记录完成上级布置的任务;漫画家打好画稿在用计算机进行扫描、上色;学校里每一间教室都放置一台,老师则利用计算机为学生讲解课文;打印店里一台台计算机正忙碌的工作着。然而那位经理怎么也想不到将近半个世纪的今天计算机已经在我们的生活中起着不可代替的作用,也从原来笨重的以至于塞满一整个房间的机器到如今教科书厚的液晶。未来,一个抽象的代名词——触摸不到,感受不到。每个人都有美好的畅想,我畅想畅想着城市美好的未来。城市的美好,必然少不了那一片霓虹灯。繁华的夜景,热闹的人市。那繁荣景象的背后又是什么呢?是一片黑暗吗?不,至少有盏明灯。是那些流浪者的家吗?不,至少有间草屋。光明固然美好,黑暗也将会被无数明灯所点亮。我畅想,畅想城市那份恬静。当人们迎着朝阳开始一天的工作时,他们的心情是平静而喜悦的。此时,自行车已成“古董”,人们只能在博物馆才能见到。在宽阔、现代化的立交桥上,一辆辆高级轿车来回穿梭。在居民小区里,物业管理是机器人,二十四小时服务。工作的地方没有了原来的狭隘,不再只是人手一台电脑埋头工作,而是两三个人一个办公室,摄像头、监视器什么的都不在有,人们诚实守信、勤勤恳恳。工厂是机器人工作的岗位。我们把美好的梦想层层堆砌,让高瞻远瞩的目光投向时代的前沿,审视昨天,展望未来,沿着金光大道,一步一步靠近我们心中向往的地方。让我们畅想美好的明天,走向美好的未来!其实幸福。很难!当黑暗笼罩住了城市,永远没有那一角:有人在打架斗殴。难道这就是美好城市?现在这份重任落下来了,在每个人的肩上,还有我们——新时代的中学生,更落在了我们的笔尖,我们要用笔去描绘未来的城市,画出她最可爱的一面、美丽的一面。我们的校园里,纸屑很珍贵,因为它从不露面。微笑很普通,因为它洋溢在每个人的脸上。城市的美好如同筑房子——第一层是文明,第二层是平安,第三层是繁华,第四层是快乐。只有不停地建造,才能盖上它的屋顶——美好。让我们共同携起手来,建造这幢“美好”的城市!

我眼中的人工智能论文1500字

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回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术,从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像,无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差,你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效,以及他们是如何做到的。Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3]这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发,技术来自前者,数据来自后者。简单来说,仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习,GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境,还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4]它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样,在不到一分钟的时间里自己试穿一下!Unsupervised Translation of Programming Languages [5]这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数,反之亦然,不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法,因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6]这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像,看起来就像你,甚至从背后!High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7]迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时,从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结,八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间,有许多心得可以和大家分享一下。人工智能,英文是Artificial Intelligence,简称AI。人工智能,最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的,就是著名的“图灵测试”。最近几年,随着深度学习发展,人工智能被运用在各行各业,因此有人把人工智能称为第四次科技革命,他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。人工智能怎么学习呢?AI的基础是数据,是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学,你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。学习Python语言。Python最近几年非常火,学习的人非常多,甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢?首先,Python编程的代码量只有Java的1/5不到,简单易学。其次,Python的功能强大,写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后,Python拥有丰富强大的库,如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习,监督学习中有:线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有:聚类、KMeans、DBScan等。深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有:Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。我觉得自学,还是非常费劲的,效果不一定好,最好有老师指导,否则进展很慢,可以先跟教学视频学习,看书实操,做一些具体的项目等。 更多2条 

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如果以这个为主题的话,你这也许是综述类的文献,你可以看看汉斯的(人工智能与机器人研究)这本刊物找下自己的写作灵感吧

人工智能的随着工资上涨,人工智能可以节约很多成本问题。

题目:《人工智能》3月15日,举世瞩目的“人机大战”尘埃落定,人工智能“阿尔法狗围棋”(AlphaGo)以4:1的比分战胜人类围棋顶尖高手李世石九段,为世人留下一个不愿接受又不得不接受的事实。面对“阿尔法狗围棋”(AlphaGo),有人不服,如中国的超级围棋新星柯洁九段,就公开向“阿尔法狗围棋”(AlphaGo)叫板:“你赢不了我!”有人叹息:人类智慧最后的尊严在一只“小狗”面前丢失。有人甚至悲观地认为,机器统治人类的时代即将来临。其实,所谓人类尊严、所谓机器人的统治时代,只是我们一些人的臆想,“阿尔法狗围棋”(AlphaGo)的胜利,说到底就是一次技术革命的胜利,是人类对自身的一次超越。正如西安交通大学副校长、国家重点基础研究计划(973)“基于视认知的非结构化信息处理基础理论与关键技术”首席科学家徐宗本说的:“任何人工智能技术的成功一定是当代最新技术综合运用的成功,片面说成谁战胜谁是不公平的,也是无意义的,说人类智慧的最后壁垒被攻破,这都是无稽之谈。”“阿尔法狗围棋”(AlphaGo)的胜利,背后的最大价值在于,它激励人们持续不断地探索过去人工智能领域一直看似难以实现的人类智能级别。从这一点上看,人工智能的胜利也有非凡的意义,甚至可以说具有划时代的意义。是的,翻开人类历史,哪一次技术革命不带来人类社会翻天覆地的变化?蒸汽机的发明、使用,使人类从农业手工业时代进入了工业社会;电动机的诞生,使人类从工业社会跨入了现代化。而以原子能、电子计算机、空间技术和生物工程的发明与应用为主要标志的信息技术革命,更让人类从此进入了自动化、信息化时代。每一次技术革命,伴随的都是生产力的发展和人类自身的解放。“阿尔法狗围棋”(AlphaGo)的 胜利,是不是会掀起又一次技术革命,我们还需拭目以待。然而,人工智能的进步,却可以让我们展望到人类美妙无比的前景。我们似乎可以看到,不久的将来,到 处都是机器人在人们的指令下为人们服务;我们似乎可以看到,那些对于目前医术来说几乎无解的人类大脑和神经疾病,如自闭症、老年痴呆症这样的国际医学难 题,随着人工智能的进步,一切都会迎刃而解;我们似乎可以看到,有了人工智能的协助,人类真正步入了大同的理想社会。是的,“阿尔法狗围棋”(AlphaGo)的胜利,是人类的智慧向前迈出的又一步,有了这一步,我们的世界将更加美好。当然,面对这些进步,我们不能只是围观、娱乐和敬仰,我们应该用我们的智慧,去促成人工智能更大的进步!

我眼中的人工智能论文

人工智能在当代社会已经是一个不可阻拦的发展大趋势,而且人工智能的影响和运用也深入到了社会生活等方方面面,对人类的衣食住行产生了巨大的改变,同时也在改变着传统或者现代的产业结构和人员配置。人类生活的各个行业例如农业、体育、医疗卫生、制造业、律师行业、记者和编辑行业等领域都已经在或者将会在未来深入使用人工智能技术,这对于未来世界的改变是巨大而且无法想象的。在未来几年内,机器人与人工智能能给世界带来的影响将远远超过个人计算和互联网在过去三十年间已经对世界所造成的改变。人工智能将成为未来10年内的产业新风口,像200I安钱电力彻底颠覆人类世界一样,人工智能也必将掀起一场新的而且持续深入的产业革命。但是事情的发展总是两面性的,人工智能的发展和百年前的工业革命一样将会在很大程度上造成劳动力的转换,在这个过程中,将会出现一系列的问题,而这些问题很有可能成为阻碍人工智能继续发展的巨大阻力。人工智能领域的最新发展对科技变化的促进作用可能会以两种基本的方式搅乱我们的劳动市场。首先,大部分自动化作业都会代替工人,从而减少工作的机会,这就意味着血药人工作的地方变得更少,这种威胁显而易见,也很容易度量;另外,很多科技进步会通过让商家重组和重建运营的方式来改变游戏规则,这样的组织精华和流程不仅经常会淘汰工作岗位,也会淘汰技能。但从总体上来说,人工智能所带给未来人类世界的好处是要大于其弊端的,而且在未来人类生活的理想蓝图中,人工智能也会发挥着很大的作用和推动力,这是一个必然也无法阻止的趋势。

人工智能:冲击,还是救赎?人工智能,人类期待的下一个科技新燃点正在试图“引爆”我们的社会交朋友、订餐、打车、网上购物、众筹投资等等,这些我们习以为常的生活技能已经被我们通过众多的社交媒体和App而掌握。然而,如今硅谷再次找到了下一个新燃点——人工智能(AI),试图再次“引爆”我们的世界。截至目前来看,人们对这一科技的未来十分有信心,并且部分学者及科学家,如牛津大学教授卢西亚诺·弗洛里迪,麻省理工斯隆管理学院的埃里克·布莱恩约弗森、安德鲁·麦卡菲等人,认为人工智能或许会成继哥白尼革命、达尔文革命后又一人类自我认知革命,蒸汽机工业革命后的又一机器革命。未来,人工智能究竟会成为人类认知的冲击力量,还是世界时代发展的技术革命救赎?“硅谷独家大王”,《纽约时报》高级科技记者约翰·马尔科夫,凭借他对互联网发展的惊人洞察力和敏锐度,为我们带来深刻解读。AI与IA《时间线》:尽管AI已经成为当前的热门话题,但是似乎AI还没有被给予一个较为完整的定义。在您看来,AI的定义是什么?马尔科夫: 从普遍共识角度来看,AI是一个关注于执行类似人类能力的技术的领域,包括从认知到语音、视觉以及物理运动。因此机器人学是AI的一个子集。值得注意的是,麦克卡尼最初创造了这个词,因为他想创造和替代控制论领域,主要是因为他不喜欢Norbert Wiener。《时间线》:在您的《与机器人共舞》这本书中,您为我们呈现了另一个概念,IA(智能增强)。您能为我们详细解释一下IA吗?马尔科夫:智能增强,即IA,是在20世纪60年代由计算机科学家Douglas Engelbart创造的。Engelbart后来还发明了直到现在我们仍在电脑和网络上使用的电脑鼠标,超文本和其他技术。在提出智能增强一词时,他打算使用各种基于计算机的技术来帮助知识工作者更有效地进行工作。《时间线》:关于AI与IA的发展关系,您认为它们之间是互斥的还是互相支持的?马尔科夫:AI与IA的关系是分歧并悖论的。悖论的原因是如果你增强人类智能,意味着你可能需要较少的人类去处理某个任务。我着手写《与机器人共舞》就是为了探索这两个在过去半个世纪都没有任何联系的截然不同的计算机世界。面对这个挑战,我认为的解决办法即是以人类为中心的工程设计。人机关系与机器人犯罪《时间线》:人机关系一直是很有争议的话题。在您看来最合适的人机关系是怎样的?您是否同意《人工智能时代》作者Jerry Kaplan教授提出的AI可能会加剧财富分配不均的观点?马尔科夫:计算机科学家Alan Kay曾说,我们可以选择去设计那些系统作为我们的奴隶,合作伙伴或主人。(他这番话来自黑格尔。)我也赞同通过设计那些可以充当工作同伴的系统来作为解决办法。至于Jerry Kaplan先生提出的关于技术产生更大的财富不平等的观点,我认为相关的证据和情况是复杂的。我看到有一些情况和趋势是反映了他的观点,但是另一些情况确实是与其相背离的。《时间线》:在机器帮人们解决很多问题同时也意味着人类在逐渐被机器简化。例如现在人们使用的智能手机将很多复杂程序简化,用户不用思考太多的操作流程,只要几步简单的操作就可以掌握它的功能,以至于帮助人们解决很多问题。您认为智能机器的“思维”是否会使人类智慧“退化”?马尔科夫:不得不说这确实是个问题,这事关我们怎样设计那些会与我们产生相互作用及相关性的AI。比如说,可能通过使用AI去增强一个医生的决策能力和诊断能力。或者,相反地,可能在AI的协助下使有较浅资历和能力的医生助手来替代医生。哪个是正确的选择呢?我想这是很难决定其一的,但它确实是一个社会选择。《时间线》:现在人们最直观的AI感受除了智能手机外就是目前大热的无人驾驶汽车,但是近期特斯拉无人驾驶汽车车祸死亡事故将安全问题推向舆论风口浪尖。关于最后的追责问题引起人们关注,您如何看待这类问题?在未来,机器人犯罪是否会成为重要的伦理问题之一?马尔科夫:完全无人驾驶要比欧洲、美国、亚洲的工程师所认为的无人驾驶挑战更大。来自技术和监管的挑战使得设计者需要比想象中更多的时间来设计完全无人驾驶系统。关于完全无人驾驶的责任认定问题,最简单的答案就是责任归属制造者。我认为AI技术将很快被滥用,正如现如今我们使用的相关计算机技术被滥用一样。或许,在未来,语音合成将很可能成为社会工程攻击人类诚信的武器。人工智能全球化与产业革命《时间线》:自集成电路发展开始,摩尔定律成为科技发展的默认趋势,但是似乎自大数据、云计算、AI等出现后,摩尔定律在逐渐被打破,您如何看待这种情况?对摩尔定律的突破是否也意味着科技发展的新形式?马尔科夫:摩尔定律的影响现在是失速的。登纳德缩放比例定律(关于处理器时针速度的指数增长)终结于2006年,并且单个晶体管成本的下降终结于2014年。这意味着始于1965年的“搭便车效应”现在已经终结了。我不知道制造技术在未来是否有新的突破,但是目前还未发生什么。这也不意味着计算机进程正在结束,只是未来可能更多的是依赖人类的创造力。《时间线》:随着技术的进步,AI技术已经成为部分国家的战略发展,从德国的工业0到中国的互联网+,AI全球化成为必然趋势,但这一趋势也毫无疑问地在挑战着目前的发展模式,您认为AI的爆发是否会彻底颠覆人类发展成为新一次的产业革命?马尔科夫:不,我认为不会的。AI本质是一种技术,就像汽锤或卡车一样。在任何社会中,它既可用来增强人类能力但也可取代人类。但这依赖于如何使用和部署AI技术。《时间线》:AI和智能机器人的渗透已经开始在影响人类生活了,我们看到在部分行业中,部分职业已经被机器人取代,同时因为AI的出现也衍生出不少新的行业,您认为这一变化是否在预示着AI对产业结构的改变?人类的工作真的会被智能机器抢走吗?您认为人们应该如何应对这一变化?马尔科夫:AI和机器人的到来要比其狂热者所认为的慢很多。这些技术在被演示的时候表现得非常好,但是目前有些技术在现实生活中仍有些不切实际。一些支持者认为,技术的快速发展在未来将是继续的趋势,但是事实上有些证据却表明速度是慢了下来,而不是持续加速。对于AI和机器人的到来,我认为在许多社会中,特别是那些正在加速成熟的国家,例如中国,如果机器人来得及时,那么对于这些国家来说将是很幸运的。中国竞争《时间线》:您能否简单对比下美国AI发展与中国AI发展,有何相同点和不同点?您对中国的AI技术和智能机器人的发展有何看法?对中国的企业家有何建议?马尔科夫:由于贵国政府没有允许我作为一个报道者在贵国工作,所以很抱歉我的观点很有限。不过,有证据表明,中国正在快速追赶美国的创新能力。但是我还没有见到中国计算机科学家和工程师有根本性的突破,大部分都还只是渐进式的发展。《时间线》:目前中国经济和科技在面临一次新的转型,中国逐渐在由“中国制造”转变为“中国创造”,您认为AI的爆发对这一转型会产生怎样的影响?马尔科夫:我认为“中国创造”是一个目标。当新奇的中国技术出现,或是源自中国想法而不是复制美国而产生的新技术平台出现时,那将会非常有意思。

回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术,从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像,无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差,你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效,以及他们是如何做到的。Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3]这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发,技术来自前者,数据来自后者。简单来说,仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习,GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境,还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4]它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样,在不到一分钟的时间里自己试穿一下!Unsupervised Translation of Programming Languages [5]这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数,反之亦然,不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法,因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6]这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像,看起来就像你,甚至从背后!High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7]迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时,从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结,八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间,有许多心得可以和大家分享一下。人工智能,英文是Artificial Intelligence,简称AI。人工智能,最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的,就是著名的“图灵测试”。最近几年,随着深度学习发展,人工智能被运用在各行各业,因此有人把人工智能称为第四次科技革命,他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。人工智能怎么学习呢?AI的基础是数据,是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学,你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。学习Python语言。Python最近几年非常火,学习的人非常多,甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢?首先,Python编程的代码量只有Java的1/5不到,简单易学。其次,Python的功能强大,写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后,Python拥有丰富强大的库,如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习,监督学习中有:线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有:聚类、KMeans、DBScan等。深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有:Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。我觉得自学,还是非常费劲的,效果不一定好,最好有老师指导,否则进展很慢,可以先跟教学视频学习,看书实操,做一些具体的项目等。 更多2条 

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