之间Deeplearning4j和人工智能相似
Deeplearning4j和人工智能有(在联盟百科)4共同点: 人工智能,自然语言处理,机器学习,机器视觉。
人工智能
人工智能(Artificial Intelligence, AI)亦稱機器智能,是指由人製造出來的機器所表現出來的智能。通常人工智能是指通過普通電腦程式的手段實現的人類智能技術。該詞也指出研究這樣的智能系統是否能夠實現,以及如何實現科學領域。同時如此,人類的數量開始收斂及功能逐漸被其取代。 一般教材中的定义领域是“智能主体(intelligent agent)的研究与设计”,智能主体是指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是「制造智能机器的科学与工程。」 人工智能的研究是高度技术性和专业的,各分支领域都是深入且各不相通的,因而涉及範圍極廣。人工智能的研究可以分为几个技术问题。其分支领域主要集中在解决具体问题,其中之一是,如何使用各种不同的工具完成特定的应用程序。 AI的核心问题包括建構能夠跟人類似甚至超越的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。強人工智能目前仍然是该领域的长远目标。目前強人工智慧已經有初步成果,甚至在一些影像辨識、語言分析、棋類遊戲等等單方面的能力達到了超越人類的水平,而且人工智慧的通用性代表著,能解決上述的問題的是一樣的AI程式,無須重新開發算法就可以直接使用現有的AI完成任務,與人類的處理能力相同,但達到具備思考能力的統合強人工智慧還需要時間研究,比较流行的方法包括统计方法,计算智能和传统意义的AI。目前有大量的工具应用了人工智能,其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基於仿生學、認知心理學,以及基于概率论和经济学的演算法等等也在逐步探索當中。.
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自然语言处理
自然語言處理(natural language processing,缩写作 NLP)是人工智慧和語言學領域的分支學科。此領域探討如何處理及運用自然語言;自然語言認知則是指讓電腦「懂」人類的語言。 自然語言生成系統把計算機數據轉化為自然語言。自然語言理解系統把自然語言轉化為計算機程序更易于處理的形式。.
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机器学习
机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点,到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。显然,机器学习是实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。 机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。.
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机器视觉
机器视觉是配備有感測視覺儀器(如自動對焦相機或感測器)的檢測機器,其中光學檢測儀器占有比重非常高,可用於檢測出各種產品的缺陷,或者用與判斷並選擇出物體,或者用來測量尺寸...等,應用在自動化生產線上對物料進行校準與定位。是计算机视觉中最具有产业化的部分,主要大量應用於工廠自動化檢測及機器人產業等。 將近80%的工業視覺系統主要用在檢測方面,包括用於提高生產效率、控制生產過程中的產品品質、採集產品資料等。產品的分類和選擇也集成於檢測功能中。 視覺系統檢測生產線上的產品,決定產品是否符合品質要求,並根據結果,產生相應的信號輸入上位機。圖像獲取設備包括光源、攝像機等;圖像處理設備包括相應的軟體和硬體系統;輸出設備是與製造過程相連的有關系統,包括可编程控制器和警報裝置等。 資料傳輸到電腦,進行分析和產品控制,若發現不合格品,則報警器告警,並將其排除出生產線。 機器視覺的結果是CAQ系統的品質資訊來源,也可以和CIMS其他系統集成。.
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- 什么Deeplearning4j和人工智能的共同点。
- 什么是Deeplearning4j和人工智能之间的相似性
Deeplearning4j和人工智能之间的比较
Deeplearning4j有29个关系,而人工智能有142个。由于它们的共同之处4,杰卡德指数为2.34% = 4 / (29 + 142)。
参考
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