人工智能学科学术技术体系图谱涵盖了多个层面和领域,包括基础理论、关键技术、应用系统等。以下是对人工智能学科学术技术体系的简要概述:
人工智能基础理论
- 稀疏编码:一种无监督学习方法,用于高效表示样本数据
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- 深度置信网络:一种概率生成模型,建立观察数据和标签之间的联合分布
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人工智能发展阶段
- 弱人工智能:解决单一问题,无知识体系与自我意识
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- 强人工智能:具有知识体系、创新与自我意识,能解决新问题
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- 超人工智能:超越人类智慧,形成全面知识系统,解决复杂问题
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人工智能关键技术
- 计算机视觉:模拟人类视觉功能,实现图像或视频的识别、分类
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- 语音识别:模拟人类听觉功能,实现音频的识别、分类
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- 自然语言处理:实现人与计算机之间用自然语言的有效通信
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人工智能应用与实现路径
- 通用与专用人工智能:通用人工智能具有知识迁移能力,专用人工智能针对特定问题
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- 深度学习:作为机器学习的主流实现路径,模拟人脑信息处理方式
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人工智能研究领域
- 知识表示:将人类知识形式化或模型化,包括符号表示法和连接机制表示法
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人工智能技术应用
- ImageNet:计算机视觉领域的重要数据集,举办ILSVRC挑战赛
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- SQuAD:自然语言处理领域的权威技术榜单,测试算法的阅读理解能力
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人工智能性能衡量
- TFlops:衡量计算机计算能力的标准,表示1万亿次浮点指令每秒
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- FP:浮点数量单位,用于近似表示实数,fp16数据占据两个字节
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人工智能学科学术技术体系图谱反映了该领域的深度和广度,涵盖了从基础理论研究到关键技术发展,再到应用实现的全方位技术生态。