[人工智能-综述-1]：人工智能系统架构_算法理论属于人工智能技术体系架构

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目录

第1部分 什么是人工智能？

1.1 人工智能是计算机程序

1.2 人工智能是对数据的智能处理 

1.3 人工智能、机器学习、深度学习三者的关系

1.4 人工智能是多学科交叉的学科

第2 部分 人工智能的发展与主要分支

2.1 人工智能的三次浪潮

2.2 人工智能的未来

第3部分 人工智能深度学习总体架构 

3.1 目标环境总体架构

3.2 开发环境总体架构

3.3 算法树

第4部分 AI学习的基本思路

4.1 自顶而下：业务驱动

4.2 自底而上：打根基、搭积木

4.3 两面开花：搭台子、逐步深入

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第1部分 什么是人工智能？

1.1 人工智能是计算机程序

 

 

备注：

也就是说，深度学习大展身手的地方主要在于：

• 程序员无法预先知道输入和输出之间的对应的数学模型和相应的参数、逻辑关系的场合。
• 输入与输出之间压根里就没有明确的、单一的数学关系或逻辑关系。

1.2 人工智能是对数据的智能处理 

1.3 人工智能、机器学习、深度学习三者的关系

 人工智能: 以电脑解决问题

人工智能比喻成的孩子大脑，机器学习就是让孩子去掌握认知能力的过程，而深度学习是这过程中很有效率的一种教学体系。人工智能是目的，是结果；深度学习、机器学习是方法，是工具。

机器学习：一种实现人工智能的方法

机器学习是人工智能的一种途径或子集，它强调“学习”而不是计算机程序。一台机器使用复杂的算法来分析大量的数据，识别数据中的模式，并做出一个预测——不需要人在机器的软件中编写特定的指令。在错误地将奶油泡芙当成橙子之后，系统的模式识别会随着时间的推移而不断改进，因为它会像人一样从错误中吸取教训并纠正自己。通过机器学习，一个系统可以从自身的错误中学习来提高它的模式识别能力。

深度学习：一种实现机器学习的技术

深度学习是一种特殊的机器学习，深度学习适合处理大数据，而数据量比较小的时候，用传统机器学习方法也许更合适。深度学习使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。

深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。无人驾驶汽车，预防性医疗保健，甚至是更好的电影推荐，都近在眼前，或者即将实现。
 

1.4 人工智能是多学科交叉的学科

第2 部分 人工智能的发展与主要分支

2.1 人工智能的三次浪潮

2.2 人工智能的未来

 

 

第3部分 人工智能深度学习总体架构 

3.1 目标环境总体架构

3.2 开发环境总体架构

3.3 算法树

第4部分 AI学习的基本思路

4.1 自顶而下：业务驱动

业务应用层 -》 关键技术层 =》平台框架层 =》 深度学习 =》 Python =》 数学基础 =》 算法

4.2 自底而上：打根基、搭积木

数学基础 =》 Python =》 深度学习理论 =》 平台框架层 =》算法 =》 关键技术层 =》 业务应用层

4.3 两面开花：搭台子、逐步深入

平台框架层 =》 业务应用层 -》 关键技术层 =》

平台框架层 =》 深度学习 =》 Python =》 数学基础 =》 算法

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