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《人工智能》（李开复）电子书网盘下载免费在线阅读资源链接：链接：提取码：n2vc书名：人工智能作者：李开复豆瓣评分：2出版社：文化发展出版社出版年份：2017-5-10页数：308内容简介：人工智能已经来了，它就在我们身边，几乎无处不在。人工智能技术正在彻底改变人类的认知，重建人机相互协作的关系。史无前例的自动驾驶正在重构我们头脑中的出行地图和人类生活图景，今天的人工智能技术也正在翻译、写作、绘画等人文和艺术领域进行大胆的尝试。我们真的知道什么是人工智能吗?我们真的准备好与人工智能共同发展了吗?我们该如何在心理上将人和机器摆在正确的位置?我们该如何规划人工智能时代的未来生活……当人工智能时代成为必然，《人工智能》一书告诉我们：个人应该做些什么，才能避免被AI取代？企业应该如何升级，才能在新的商业变局到来前抓住先机？我们无需担忧和惧怕人工智能时代的到来，我们所要做的，应当是尽早认清AI与人类的关系，了解变革的规律，更好地拥抱新时代的到来。作者简介：李开复博士创新工场董事长兼首席执行官/创新工场人工智能工程院院长李开复博士于2009年创立创新工场，曾任谷歌全球副总裁兼大中华区总裁、微软全球副总裁、苹果交互式多媒体部门副总裁。1998年，李开复创办微软中国研究院（后更名为微软亚洲研究院），在极短时间内创建了一个国际一流的计算机研究院，曾被《麻省理工技术评论》评为“zui火的计算机实验室”，这是一所培养人工智能人才的黄埔军校。1988年，李开复获卡内基梅隆大学计算机学博士学位，他的博士论文题目是 “非特定人连续语音识别系统”。1988年，《商业周刊》授予该系统“科学创新奖”。他开发的“奥赛罗”人机对弈系统，于1988年击败了得过世界团体比赛冠军的选手。王咏刚创新工场技术副总裁兼人工智能工程院副院长王咏刚毕业于北京大学，毕业后长期从事金融行业软件研发，任方正奥德公司技术总监。2006-2016 在谷歌公司任Staff Engineer、资深技术经理等职，参与或负责研发的项目包括桌面搜索、谷歌拼音输入法、产品搜索、知识图谱、谷歌首页涂鸦（Doodles）等，在输入法、知识图谱、分布式系统、HTML5 动画/游戏引擎等技术领域拥有深厚的积累。

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《人工智能哲学》（玛格丽特·A·博登）电子书网盘下载免费在线阅读资源链接：链接：提取码：ci3u 书名：人工智能哲学作者：玛格丽特·A·博登豆瓣评分：4出版社：上海译文出版社出版年份：2006-7页数：492内容简介：《人工智能哲学》收集了人工智能研究领域著名学者的15篇代表性论文，这些论文为计算机科学的发展和人工智能哲学的建立做出了开创性的贡献。人工智能哲学是伴随现代信息理论和计算机技术发展起来的一个哲学分支。作者简介：玛格丽特·A 博登（Margaret A Boden，生于1936年）是英国科学院院士，历任英国心理学会哲学、历史分会主席，以及英国皇家哲学学会理事。著有《人工智能史》一书，是人工智能领域的权威人士。

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关于人工智能的定义众说不一。美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授下过这样一个定义:“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。” 而麻省理工学院的温斯顿教授认为:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”人们普遍认为人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为 AI，也称机器智能。它是研究、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。它是从计算机应用系统的角度出发，研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能。对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出 “类人脑”的机器;二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。人工智能可以分为强人工智能和弱人工智能。强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理 (Reasoning) 和解决问题 (Problem solving)的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但并不真正拥有智能，也不会有自主意识。人工智能的研究经历了以下几个阶段: 第一阶段:20 世纪 50 年代人工智能的兴起和冷落。人工智能概念首次提出后，出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、 LISP 表处理语言等。但由于解法推理能力有限，以及机器翻译失败等，使人工智能走入低谷。这一阶段的特点是:重视问题求解的方法，忽视知识重要性。第二阶段:20 世纪 60 年代末到 70 年代，专家系统出现使人工智能研究出现新高潮。 DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN 疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II 语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。1969 年成立了国际人工智能联合会议(IJCAI)。第三阶段:20 世纪 80 年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982 年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。第四阶段:20 世纪 80 年代末，神经网络飞速发展。1987 年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。第五阶段:20 世纪 90 年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能面向实用。人工智能研究范畴有自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统等。目前，人工智能是与具体领域相结合进行研究的，有如下领域:(1)专家系统。依靠人类已有的知识建立起来的知识系统，目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域。(2)机器学习。主要在三个方面进行:一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程;二是机器学习的方法;三是建立针对具体任务的学习系统。(3)模式识别。研究如何使机器具有感知能力，主要研究视觉模式和听觉模式的识别。(4)理解自然语言。计算机如能“听懂”人的语言，便可以直接用口语操作计算机，这将给人们带极大的便利。(5)机器人学。机器人是一种能模拟人的行为的机械，对它的研究经历了三代发展过程:第一代(程序控制)机器人:这种机器人只能刻板地按程序完成工作，环境稍有变化就会出问题，甚至发生危险。第二代(自适应)机器人:这种机器人配备有相应的感觉传感器，能取得作业环境、操作对象等简单的信息，并由机器人体内的计算机进行分析处理，控制机器人的动作。第三代(智能)机器人:智能机器人具有类似人的智能，它装备了高灵敏度传感器，因而具有超过人的视觉、听觉、、嗅觉、触觉的能力，能对感知的信息进行分析，控制自己的行为，处理环境发生的变化，完成各种复杂的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。(6)智能决策支持系统。20 世纪 80 年代以来专家系统在许多方面取得成功，将人工智能中特别是智能和知识处理技术应用于决策支持系统，扩大了决策支持系统的应用范围，提高了系统解决问题的能力，这就成为智能决策支持系统。(7)人工神经网络。在研究人脑的奥秘中得到启发，试图用大量的处理单元模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。

人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、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。是计算机科学的一个分支，它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。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

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《人工智能贲可荣第三版》百度网盘pdf最新全集下载:链接：-uMdegL3LoPIiMMWVFMhg?pwd=bl7d 提取码：bl7d简介：人工智能是研究理解和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。本书介绍人工智能的理论、方法和技术及其应用，除了讨论那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，着重阐述一些新的和正在研究的人工智能方法与技术，特别是近期发展起来的方法和技术。此外，用比较多的篇幅论述人工智能的应用，包括新的应用研究。贲可荣、张彦铎编著的《人工智能(第3版高等学校计算机教育规划教材)》包括下列内容：①简述人工智能的起源与发展，讨论人工智能的定义、人工智能与计算机的关系以及人工智能的研究和应用领域；②论述知识表示、推理和不确定推理的主要方法，包括谓词逻辑、产生式系统、语义网络、框架、知识图谱、归结推理、非单调推理、主观Bayes方法、确定性理论、证据理论、模糊逻辑和模糊推理等；③讨论常用搜索原理，如盲目搜索、启发式搜索、min-max搜索、α-β剪枝和约束满足等，并研究一些比较高级的搜索技术，如贪婪局部搜索、局部剪枝搜索、模拟退火算法、遗传算法等；④介绍分布式人工智能与Agent、计算智能、反向传播神经网络、深度学习、竞争网络支持向量化等已成为当前研究热点的人工智能技术和方法；⑤比较详细地分析人工智能的主要应用领域，涉及自动规划系统、自然语言处理、信息检索、语言翻译、语音识别、计算机视觉、群体智能机器人等。本书适合作为高等学校计算机及相关专业大学高年级和非计算机专业研究生人工智能的教材，也可作为希望深入学习人工智能的科技人员的参考书。

目前，军事理论界对智能武器和智能作战问题谈论渐多。虽然对于智能武器的表述基本只有描述性定义而不是种加属差定义，有的广义一些，有的狭义一些，但大致将其理解为把计算机技术应用于各种武器装备上，具有部分人脑（特定）功能，不用人的直接操作就能自主完成搜索、识别、瞄准、攻击等各种军事任务的高技术武器装备。智能武器的特点这种武器之所以比精确制导武器更先进，就在于它可以“有意识”地寻找、辨别需要打击的目标，有的还具有辨别自然语言的能力，是一种“会思考”的武器系统。例如，智能导弹是在巡航导弹基础上发展起来的，它能在敌方上空自动搜索、识别、跟踪目标并进行优化处理，根据目标特征选择最佳战斗部位实施攻击，消灭一个目标后立刻转向另一目标继续攻击，可在目标区上空持续战斗60分钟。又如，广域智能引信地雷带有多功能传感器，可对目标的各种物理场进行判定。当坦克进入距地雷半径100米范围时，即由微机控制发射智能子弹药，先以35°仰角将子弹药射出，尔后子弹药在空中主动寻找目标，攻击坦克薄弱的顶装甲。而智能化作战，则是运用智能武器手段、广泛实现高效指挥控制和灵巧精确打击的高技术作战形式。军事理论界普遍认为，智能武器将在未来军事领域占有重要地位。据统计，装有智能系统的制导武器，在战场条件不变的情况下，弹药的命中精度将提高3倍；智能化的辅助指挥系统，由于熟知敌我双方的指挥官思维习惯、性格脾气和行为特征，因而能在瞬息万变的战场上帮助指挥员判断情况、定下决心、下达命令。正因为如此，许多国家在建设21世纪军队的计划中，都高度重视智能武器的开发和智能化作战的研究。例如美国列入研制计划的军用机器人达100多种，并且一些部队已经开始小批量装备应用型军用机器人。智能武器和智能化作战的战略化但是更需要注意的是，一方面由于现在大国和大军事集团之间的全球军事竞争形势出现了一些新情况，另一方面由于大国和大军事集团之间的“规模化战争”是一种军事、经济、政治、意识形态相连动的总体战，因此在智能武器和智能化作战方面明显出现了一种战略化的动向。战略智能武器是更高层次的人与各种技术手段的有机结合，其中“软性智能武器”占有很大比重。主要目标是在使己方尽可能“隐形化”的同时使对方“全透明化”，从而从根本上掌握战略主动权，既可以争取“不战”而屈人之兵，又可以在需要时打不对称战争。这种动向首先表现在对目标方军队全建制编成的全方位行为模拟。前述智能化的辅助指挥系统，还只是战役战术层面的东西。其实大国和大军事集团在智能化指挥方面已走得很远，完全具备了对目标方军队各级指挥员、各军兵种、各作战单元的心理活动、行动特点、装备和训练程度、作战预案及其调整、开进路线、集结和展开方式、联勤保障、人员和装备与作战地域的气象地理环境和民风民情的结合状况等等的宏观-微观模拟，并且在最高指挥层智能化“兵棋推演”中加以演绎。这种涵盖面很广、渗透性很强、集成度很高、连动性很灵的全方位模拟，既仰赖强大的经济实力、计算机技术海量处理能力的发展、以及大量智能化硬件的布署，也得益于长达数十年的跟踪研究和经验积累。通过这种使目标方军队“全透明化”的全方位模拟，智能化作战的内涵就提升到了很高的战略层面上了，完全超出了一般的首长司令部演习和敌情分析的范畴，它是大战略与物质手段的高级结合方式。这一点是军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别，也是历史上的战争与现代战争之间的重要区别。一般的实兵演习和模拟演习也要设置各种复杂情况，历史上的战争也有许多深入分析作战对手特点从而有针对性作战的杰出范例，现在即使是友好国家也会相互分析对方军队、尤其是指挥官的特点。但它们与这种全方位模拟相比，仍是很有限、零散、或然的，原因就在于智能武器和智能化作战手段的使用密度已达到了令人难以置信的程度。例如，只有具备全时空解析各级思维活动与各单元微观行为之间内在联系的能力，才使得掌握对方核心密码成为一种带有因果必然性的事情，而核心密码智能破译系统又使前者更加“透明化”。又如，由于有了不仅能扫描物体、而且能看到对方雷达群怎样扫描和处理这些物体的智能雷达，才使得对方的雷达网全面“透明”。其次表现在对目标方军事、经济、政治、意识形态动向的全方位实时监控和作用。如前所述，大国和大军事集团之间的博弈，总体战的特征尤为突出；现在军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别，也表现在对目标方经济、政治、意识形态领域的主动作用能力上。因此，军事大国的全方位模拟和博弈并不限于军事系统，而是进一步延伸到经济、政治、意识形态领域，在战略层面上掌握、作用它们与军事行为的连动。人们谈得较多的是现代战争在空间上不分前方和后方，但也要充分注意更宽泛地理解它在时间上的不分平时和战时，并且对经济与军事等等的关系也不应仅从战争潜力的角度去把握。事实上，现代战争不仅造成了逐步攻击和渐次防守的战役战斗程序的改变，出现了先纵深、后前沿、“中心开花”由内向外打的逆程序和战场的各种非线性特征，而且也使经济战与典型军事作战的时空特征和界限划分发生了变化。现在，对目标方经济活动的全面掌控和战略遏制，已成为一种更隐蔽、更复杂的战争。而这种战略行动离开智能武器和智能化作战手段的高密度使用，显然也是不现实的，相反更需宏观、深入的全方位模拟来保障。现代智能武器同样可以使目标方的所有显性经济活动“全透明化”，同时也能全方位实时分析各利益群体、投资和消费阶层的心理曲线等等。再次表现在一些超常的、战略性的宏观巨系统超级智能武器的隐蔽使用，它们将“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”引向了一个超级新阶段。战略智能武器和战略智能化作战的一个重要特征，就是以超级智能武器在宏观巨系统中隐蔽地释放巨大的能量。比如超大范围地人工改变气候，它已远远超出了以往制造局部干旱或洪涝的程度，但同时又不能影响全球的基本气候平衡。这是一种复杂的系统工程，并且决不能用常规的物质能量代换的方式去实现，因为在经济上是无法承受的。由于用于智能气象战等的超级智能武器是在绝密状态下开发的，而它的使用又与人们对传统战争的理解隔得很远，所以就可以隐蔽地形成一种新型的“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”，帮助实现很大的战略企图。因此，这是一种以“软杀伤”的外衣包裹着的强烈“硬杀伤”。现在人们注意到了喜马拉雅冰川近年突然加速融化及其将对中国、印度和东南亚地区的灾害性影响，这是不是由于自然界本身的活动或仅仅由于二氧化碳排放增多所引起，值得思考。又如，“星球大战”计划和外层空间军事化的开启，实际上也是一种在宏观巨系统中密集布署智能武器的行为，它的“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”含义将远远超出反导本身，并且会通过一些超级智能武器的最终现身而更充分地表现出来。智能化作战只是一种作战手段智能武器和智能化作战方式的发展正在极大地改变着军事活动的内容，这是不争的事实。但也应看到，无论是在战略的层面还是在战术的层面，它们仍然只是一种手段，并不能代替作战意志、作战经验等等，也改变不了民心。未来战争并不是只有“高端战争”的空间，可以以“高端”和“低端”并行的方式“各打各的”。像越南战争中发明的子弹雷（以一颗子弹垂直固定在硬物上，下边用一枚铁钉做撞针，人踩上去就被击穿脚掌）等作战手段和作战样式，因其廉价、简便而永远不可能从人类军事活动中开革出局。

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人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支，它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作出反应的智能机器，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。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。【人工和智能】人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。详见

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 

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。