人工智能教程（一）

        人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。通俗来讲，就是让机器拥有像人类一样的思维，让机器像人类一样进行思考。

        人工智能作为科技领域最热门的技能，涵盖了众多研究领域，如图一所示，

图一

        人工智能技能包括五大部分：计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习和大数据。

        一、计算机视觉

        计算机视觉，顾名思义，是指计算机具有像人眼一样的检查和识别能力。更进一步，是指用摄像头和计算机代替人眼来识别、跟踪和测量物体，并进一步做图形处理，使计算机处理成为更适合人眼检查或送到仪器检查的图像。目前，计算机视觉应用于安防摄像头、交通摄像头、无人驾驶、无人机、金融、医疗等。

        二、语音识别

        语音识别技能是一种高科技技能，它使机器能够通过识别和理解这个过程，将语音信号转换成相应的文本或命令。语音识别技能主要包括特征提取技能、模式匹配标准和模型训练技能。语音识别是人机交互的基础，解决机器听得清人说的问题很重要。目前人工智能最成功的落地就是语音识别技能。目前，语音识别主要应用于车联网、智能翻译、智能家居和主动驾驶。

        三、自然语言处理

        自然语言处理一般包括自然语言理解和自然语言生成两部分。实现人机之间的自然语言交流，意味着计算机不仅可以理解自然语言文本的含义，还可以在自然语言文本中表达给定的意图和思想。前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的一个主要方向。自然语言处置的最终目的是用自然语言与计算机交流，让人们用自己最习惯的语言——深圳职业网语言来应用计算机，而不是花费大量的时间和精神去学习各种不太自然、不太习惯的计算机语言。鉴于不可避免的应用，出现了具有相当自然语言处理能力的适用系统。典型的例子有:专家系统的多语言数据库和自然语言接口、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、主动摘要系统等。

        四、机器学习

        机器学习就是让机器拥有和人类一样的学习能力。研究计算机如何模仿或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重组现有的知识结构，不断提高自身的性能，是人工智能的核心。机器学习已被广泛应用，如数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物识别、搜索引擎、医疗诊断、信用卡勒索检测、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、策略游戏和机器人应用。

        五、大数据

        大数据，或称巨量数据，是指需要新的处置模式、更强的决策、洞察和流程优化能力的海量、高增长率、多样化的信息资产。换句话说，从各种类型的数据中快速获取有价值信息的能力是大数据技能。大数据是AI智能水平升级进化的基础。有了大数据，AI有能力不断模仿和实践，不断向真正的人工智能靠拢。

        计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习、大数据五大技能相辅相成，相互交叉，不同的应用层次各有侧重。从这五项技能中，不难看出人工智能技能的复杂性，以及提升技能需要克服的艰辛。

         人工智能由众多学科交叉构成，所以整体的知识量还是非常庞大的，另外由于当前人工智能尚处在发展的初期，所以还有大量的科研难题有待攻关，所以总体上来说，人工智能的学习难度还是相对比较大的。很多同学在学习的过程中，遇到了各种各样的问题而导致最终放弃，本教程的目前是希望通过通俗易懂的描述， 让人工智能的知识显得不再那么晦涩难懂， 帮助各位同学度过学习的难关，最终到达幸福的彼岸。本教程会持续不断的进行更新，希望感兴趣的同学持续关注，下篇文章将会用一个简单的案例，让大家感受一下其实人工智能也没那么难学。