深度学习和人工智能有什么关系?
深度学习是学习人工智能的一个分支,要学会人工智能的话,深度学习是不可避过的,而深度学习应用于识别物体,预测天气,智能推荐感兴趣的产品等等。所以人工智能与深度学习的关系就像一对母子,人工智能为母,而深度学习就是它的孩子。
深度学习是由英国人Geofrey Hinton在2006年提出的。深度学习是指机器在建立和模拟人的大脑一样去进行分析问题的一种神经网络,就像人的大脑一样来组建的一种结构来把数据进行有效的分析处理并加以解释,它主要包括图像、声音、文字、行为等等的处理。
深度学习方法可分为有监督学习和无监督学习之分。不同的学习框架下建立的学习模型就非常不同。例如,卷积神经网络(Convolutional neural networks,简称CNNs)就是一种深度的监督学习下的机器学习模型,而深度置信网(Deep Belief Nets,简称DBNs)就是一种无监督学习下的机器学习模型。
人工智能(artificial intelligence)也简称为AI
这里的人工就是人类制造出来的东西,智能可以理解认识,自我思维与分辨。
目前为止,人们还只是停留在制造弱智能的智能时期。它主要还在依靠人们输入程序,按照人们所希望的操作或者运动方式来为人们实现一些劳动以及危险的任务而执行的。
现在的人工智能也就在对数据进行分析处理阶段。还未能达到强智能阶段。
弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理(REASONING)和解决问题(PROBLEM_SOLVING)的智能机器,这些机器只不过看起来像是智能的,但是并不真正拥有智能,也不会有自主意识。
主流科研集中在弱人工智能上,并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则处于停滞不前的状态。
强人工智能(BOTTOM-UP AI)
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。强人工智能可以有两类:
人工智能和AI深度学习是一样的嘛?
不一样的。
深度学习
深度学习(Deep Learning)的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。
深度学习也称为深度结构学习【Deep Structured Learning】、层次学习【Hierarchical Learning】或者是深度机器学习【Deep Machine Learning】)是一类算法集合,是机器学习的一个分支。它尝试为数据的高层次摘要进行建模。
机器学习通过算法,让机器可以从外界输入的大量的数据中学习到规律,从而进行识别判断。机器学习的发展经历了浅层学习和深度学习两次浪潮。深度学习可以理解为神经网络的发展,神经网络是对人脑或生物神经网络基本特征进行抽象和建模,可以从外界环境中学习,并以与生物类似的交互方式适应环境。神经网络是智能学科的重要部分,为解决复杂问题和智能控制提供了有效 的途径。神经网络曾一度成为机器学习领域备受关注的方向。
我们用一个简单的例子来说明,假设你有两组神经元,一个是接受输入的信号,一个是发送输出的信号。当输入层接收到输入信号的时候,它将输入层做一个简单的修改并传递给下一层。在一个深度网络中,输入层与输出层之间可以有很多的层(这些层并不是由神经元组成的,但是它可以以神经元的方式理解),允许算法使用多个处理层,并可以对这些层的结果进行线性和非线性的转换。
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人du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。
人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
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