一、绪论(Introduction of Artificial Intelligence)
写在前面:
老师比较看重的点:对问题的概念本质的理解,不会考试一堆运算的东西,只需要将概念理解清楚就可以,最后一个题会出一个综合题,看潜力,前面的部分考的不是很深,不是很难,但是后面机器学习的还是需要看一下的。 吴恩达机器学习。李宏毅深度学习–讲的最好的。李沐–动手学深度学习(但是并不适合于初学者)
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不管怎么说,我们必须要承认的是:人工智能的时代到来了。

图灵测试(Turing Test)是英国计算机科学家、逻辑学家艾伦·图灵在1日晚间1950年发表的论文《计算机器与智能》中提出的一个关于判断机器是否具有智能的实验方法。这个测试旨在探讨一个问题:“机器能思考吗?”图灵提出,与其直接回答这个问题,不如考虑一个更具体的问题:“ 机器能否表现出人类智能的行为?”

图灵测试的基本设定是一台机器和一个人分别位于不同的房间,通过一些设备与另一个房间中的评判者进行交流(最初的设想是通过电传打印机)。如果评判者无法可靠地区分哪个房间中的实体是人,哪个是机器,则可以说这台机器通过了图灵测试,并认为它拥有了一定程度上的人工智能。
值得注意的是,图灵测试并不关心机器是否真正“理解”或“思考”,而仅仅关注于它能否在外在行为上模仿人类智能。
人工智能的基本概念
- 人工智能:用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能;或者说是人们使机器具有类似于人的智能。
- 人工智能学科:一门研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统,使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。
- 图灵测试:1950年图灵发表的《计算机与智能》中设计了一个测试,用以说明人工智能的概念。
人工智能的发展历史
- 1956年夏,当时美国达特茅斯大学数学助教、后任斯坦福大学教授麦卡锡和哈佛大学数学和神经学家、MIT教授明斯基、贝尔实验室信息部数学研究员香农共同发起,10余名年轻学者在达特茅斯大学召开了两个月的学术研讨会,讨论机器智能问题。

- 会上经麦卡锡提议正式采用“人工智能”这一术语,标志着人工智能学科正式诞生。麦卡锡因而被称为人工智能之父。
- 1969年,成立了国际人工智能联合会议(International Joint Conferences on Artificial Intelligence,IJCAI)。
- 2012年,深度学习爆发。
- 2023年,ChatGPT迅猛发展。
- 现在,大模型快速迭代,向AGI冲击!
机器学习
- 机器学习(machine learning):研究如何使计算机具有类似于人的学习能力,使它能通过学习自动地获取知识。

- 机器行为:计算机的表达能力,即“说”、“写”、“画”等能力。
有监督学习->无监督学习->强化学习
DeepMind的创始人毕业于剑桥 、UCL读的博士,博士毕业后,创立了DeepMind,后被google收购
第一,我不搬出英国,第二,我需要独立运营
直到OpenAI出现,才将DeepMind风头盖住。
人工智能的主要研究领域:
-
博弈

-
机器视觉
- 机器视觉(machine vision)或计算机视觉(computer vision)是用机器代替人眼睛进行测量和判断。

- 机器视觉(machine vision)或计算机视觉(computer vision)是用机器代替人眼睛进行测量和判断。
-
智慧医疗
- 医学影像识别:基于深度学习等人工智能技术的X光、核磁、CT、超声等医疗影像多模态大数据的分析技术,提取二维或三维医疗影像隐含的疾病特征。

- 医学影像识别:基于深度学习等人工智能技术的X光、核磁、CT、超声等医疗影像多模态大数据的分析技术,提取二维或三维医疗影像隐含的疾病特征。
-
机器人

-
无人驾驶

-
智慧物流
- 推广射频识别(RFID)、多维条码、卫星定位、货物跟踪、电子商务等信息技术在物流行业中的应用
- 智能仿真与特效 - 智能仿真是将AI引入仿真领域,建立智能仿真系统。
- 仿真是对动态模型的实验,即行为产生器在规定的实验条件下驱动模型,从而产生模型行为。仿真是在描述性知识、目的性知识及处理知识的基础上产生结论性知识

- 推广射频识别(RFID)、多维条码、卫星定位、货物跟踪、电子商务等信息技术在物流行业中的应用
-
内容创作

人工智能发展的里程碑

大模型词汇(可能会考填空)
- AGI(Artificial General Intelligence)
- AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)
- LLM(Large Language Model)
- GPT (Generative Pre-Trained Transformer)
机器学习词汇
- 深度神经网络
- 卷积神经网络(CNN)
- 注意力机制
- 强化学习(RL)
- 知识蒸馏
- 模型微调(Fine Tune)
End
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