常见的人工智能技术有哪些?

开课吧小白2021-07-12 17:04

人工智能AI走进生活,往往一些简单却不常用的技术会被人们忽视,如果是为了处理问题,不一定非要钻牛角尖在一种技术上,可以尝试其他方法或者多种技术混用,因为这些人工智能技术并不是互相排斥的。

机器人过程自动化(RPA)

通过观察用户执行特定任务来提取要执行的规则和操作列表的技术。

计算机视觉(CV)

获取和理解数字图像的方法(通常分为活动识别,图像识别和机器视觉)。

自然语言处理(NLP)

处理自然语言数据的子字段(属于该字段的三个主要块,即语言理解,语言生成和机器翻译)。

神经网络(NNs或ANNs)

一类松散地模仿人类/动物大脑的神经元结构的算法,可以在不明确指示如何操作的情况下改善其性能。NN的两个主要和众所周知的子类是深度学习(具有多个层的神经网络)和生成性对抗网络(GAN-两个相互训练的网络)。

自治系统

位于机器人和智能系统交叉点的子场(例如,智能感知,灵巧对象操纵,基于计划的机器人控制等)。

分布式人工智能(DAI)

一类通过将问题分发给彼此交互的自治“代理”来解决问题的技术。多智能体系统(MAS),基于代理的建模(ABM)和群体智能是该子集的三个有用的规范,其中集体行为来自分散的自组织代理的交互。

情感计算

一个处理情绪识别,解释和模拟的子领域。

进化算法(EA)

它是更广泛的计算机科学领域的一个子集,称为进化计算,它使用受生物学启发的机制(例如突变、繁殖等)来寻找最佳解决方案。遗传算法是最常用的EA子群,它是搜索启发式,遵循自然选择过程来选择“最适合”的候选解决方案。

归纳逻辑编程(ILP)

使用形式逻辑表示事实数据库并制定源自这些数据的假设的子字段。

决策网络

是最知名的贝叶斯网络/推理的推广,它通过映射表示一组变量及其概率关系(也称为有向无环图)。

概率编程

一种框架,它不会强制您对特定变量进行硬编码,而是使用概率模型。贝叶斯程序综合(BPS)在某种程度上是概率编程的一种形式,其中贝叶斯程序编写新的贝叶斯程序(而不是人类执行它,如在更广泛的概率编程方法中)。

环境智能(AmI)

一种框架,要求物理设备进入数字环境,以感知,感知和响应外部刺激(通常由人类行为触发)的情境感知。

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