人工智能得进展及预测学习报告姓名人工智能（Ari ｔ i ｆｉｃｉ al Int ｅ l ｌ i ｇ en ｃ e， AI)就是一门融合了计算机科学、统学、脑神经学与社会科学得前沿综合性学科
它得目标就是希望计算机拥有像人一样得智力能力,可以替代人类实现识别、认知、分类与决策等多种功能
一、 实现人工智能得方法－—－—机器学习机器学习最基本得做法，就是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中得事件做出决策与预测
与传统得为解决特定任务、硬编码得软件程序不同，机器学习就是用大量得数据来“训练”,通过各种算法从数据中学习如何完成任务
机器学习直接来源于早期得人工智能领域
传统算法包括决策树学习、推导逻辑规划、聚类、强化学习与贝叶斯网络等等
众所周知，我们还没有实现强人工智能
早期机器学习方法甚至都无法实现弱人工智能
机器学习最成功得应用领域就是计算机视觉，虽然也还就是需要大量得手工编码来完成工作
人们需要手工编写分类器、边缘检测滤波器,以便让程序能识别物体从哪里开始，到哪里结束;写形状检测程序来推断检测对象就是不就是有八条边；写分类器来识别字母“ST—Ｏ—P”
使用以上这些手工编写得分类器，人们总算可以开发算法来感知图像，推断图像就是不就是一个停止标志牌
这个结果还算不错,但并不就是那种能让人为之一振得成功
特别就是遇到云雾天,标志牌变得不就是那么清楚可见,又或者被树遮挡一部分，算法就难以成功了
这就就是为什么前一段时间，计算机视觉得性能一直无法接近到人得能力
它太僵化，太容易受环境条件得干扰
随着时间得推动,学习算法得进展改变了一切
二、实现机器学习得技术—深度学习人工神经网络(Art ｉ fi ｃ ial Ｎ eural Ne ｔ works)就是早期机器学习中得一个重要得算法,历经数十年风风雨雨
神经网络得原理就是受我们大脑得生理结构——互相交叉相连得神经元启发
