人工智能的核心技术【精选】整理版
机器学习人工智能的核心技术
机器学习人工智能的核心技术机器学习人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为现代科技领域的热门话题。
它利用计算机系统模拟和实现人类智能，使机器能够通过学习和推理从数据中获取知识并做出决策。
机器学习人工智能的核心技术包括以下几个方面。
一、数据预处理在机器学习任务中，数据预处理是非常重要的一步，它包括数据清洗、特征提取和数据转换。
数据清洗是指去除数据中的噪音、异常值和缺失值，以及对数据进行归一化处理，使得数据更加规范和可用。
特征提取是从原始数据中提取有用的特征，以便更好地描述数据的特性。
数据转换是将数据转换成机器学习算法可以处理的形式，比如将文本数据转换成数值表示。
二、监督学习监督学习是机器学习中一种常见的方法，它利用带有标签的训练数据来训练模型，然后使用该模型对未知数据进行预测或分类。
监督学习算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
这些算法通过学习已知数据与其对应的标签之间的关系，来建立一个能够预测未知数据的模型。
三、无监督学习无监督学习是一种没有标签的训练数据的机器学习方法。
它通过发现数据中的模式和结构来进行聚类和降维等任务。
聚类算法可以将相似的数据归为一类，降维算法可以将高维数据映射到低维空间，并尽可能保留原始数据的特征。
无监督学习可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和规律，从而进一步分析和应用数据。
四、深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法。
它通过多层次的神经网络模型来提取数据的高阶特征，并进行分类、回归、生成等任务。
深度学习模型通常包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层可以有多个。
深度学习在图像识别、自然语言处理和语音识别等领域取得了显著的成果。
五、强化学习强化学习是一种通过与环境交互来学习最优行为策略的方法。
它将学习者视为一个决策者，根据环境给出的奖励和惩罚信号来调整自身的行为。
强化学习算法可以通过不断与环境交互来优化策略，从而实现智能决策和控制。
机器学习人工智能的核心技术
机器学习人工智能的核心技术机器学习人工智能（ML AI）是当今科技领域的热门话题，它涵盖了许多重要的技术和算法。
本文将介绍一些机器学习人工智能的核心技术，包括监督学习、无监督学习、强化学习以及神经网络。
一、监督学习监督学习是机器学习中最常用的技术之一。
在监督学习中，机器通过给定的输入和对应的正确输出进行训练。
通过学习训练集，机器能够预测未知输入的正确输出。
常见的监督学习算法包括决策树、支持向量机和神经网络等。
决策树是一种以树形结构表示决策规则的算法。
它通过从根节点到叶子节点的递归过程，对输入进行分类或回归预测。
支持向量机则是通过在高维空间中寻找一个最优超平面，将不同类别的样本分开。
神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的算法，通过多层神经元的连接和训练，实现复杂的学习任务。
二、无监督学习与监督学习不同，无监督学习没有对应的输出标签。
它通过对数据进行聚类或降维，发现数据中的隐藏模式和结构。
常见的无监督学习算法包括聚类、关联规则和主成分分析等。
聚类算法将数据按照相似性进行分组，常用的算法有K均值聚类和层次聚类。
关联规则算法则用于挖掘数据中的频繁项集和关联规则，发现数据中的关联性。
主成分分析是一种降维技术，通过将原始输入数据投影到低维空间，保留最重要的特征。
三、强化学习强化学习是一种基于试错的学习方式，机器通过与环境的交互，根据反馈信号调整其行为。
在强化学习中，机器需要选择行动以最大化累积奖励。
著名的强化学习算法包括Q学习和深度强化学习。
Q学习是一种基于价值函数的强化学习算法，它通过学习每个状态行动对的价值，找到最优策略。
深度强化学习通过结合深度神经网络和强化学习，实现了在复杂环境中的决策与规划。
四、神经网络神经网络是机器学习人工智能的核心组成部分。
它模拟了人脑神经元之间的连接和信息传递过程。
神经网络通过多层神经元的组合和训练，实现了复杂的模式识别和决策任务。
常见的神经网络结构包括前馈神经网络、循环神经网络和卷积神经网络。
人工智能技术的核心包括
人工智能技术的核心包括人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样智能地进行思考和决策的学科。
随着计算机技术的不断发展和进步，人工智能的应用越来越广泛，涉及到众多领域，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
人工智能的核心技术可以总结为以下几个方面：1. 机器学习机器学习（Machine Learning）是人工智能的核心技术之一。
它是一种基于数据的学习方法，通过让计算机自动从数据中学习并改善性能，从而实现智能化的目标。
机器学习的基本原理是：通过训练数据集，构建一个数学模型，然后利用该模型对新的数据进行预测或分类。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
2. 深度学习深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，它模拟人脑神经网络的结构和工作方式，通过多层次的神经网络来实现对数据的学习和理解。
与传统的机器学习相比，深度学习可以处理更复杂的问题，并且在图像识别、语音识别等领域有着很好的效果。
深度学习的核心算法包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）等。
3. 自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能中研究计算机如何与人类自然语言进行交互和理解的技术。
它涉及到词法分析、句法分析、实体识别、文本分类等任务。
自然语言处理的目标是使计算机能够理解和生成文本，从而实现与人的自然语言交流。
自然语言处理的核心技术包括统计语言模型、词向量表示、文本分类算法等。
4. 计算机视觉计算机视觉（Computer Vision）是人工智能中研究如何使计算机能够理解和解释图像和视频的技术。
它涉及到图像处理、图像分析、目标检测、图像识别等任务。
计算机视觉的核心技术包括特征提取、图像分类、目标检测算法等。
机器学习人工智能的核心技术
机器学习人工智能的核心技术人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为当今科技领域最具前景和热门的技术之一，其核心技术之一当属机器学习（Machine Learning）。
机器学习是指机器可以通过获取和分析数据，从而自动地获取知识和经验，并利用这些知识和经验来完成特定任务的能力。
本文将重点介绍机器学习人工智能的核心技术及其应用领域。
一、监督学习（Supervised Learning）监督学习是机器学习中最基础也是最常见的一种学习方式。
在监督学习中，机器会通过对已标记样本的学习和训练，建立输入和输出之间的映射关系，从而能够对未标记的数据进行预测和分类。
监督学习的应用非常广泛，如文本分类、图像识别、语音识别等。
二、无监督学习（Unsupervised Learning）相对于监督学习，无监督学习是在没有标记样本的情况下，机器学习模型自行发现数据中的模式和结构。
无监督学习可以用于聚类分析、降维、异常检测等任务。
无监督学习的一个主要应用是通过对大规模数据进行聚类，从而为数据分析和决策提供依据。
三、强化学习（Reinforcement Learning）强化学习是一种通过观察环境和采取行动获取反馈奖励的学习方式。
机器学习模型通过不断试错和学习最优行为，从而能够在复杂环境中做出智能决策。
强化学习在游戏算法、自动驾驶等领域有着广泛的应用。
四、深度学习（Deep Learning）深度学习是机器学习中的一个重要分支，它模拟了人脑神经元的工作原理，通过构建深度神经网络，实现对大规模数据的学习和分析。
深度学习已在图像识别、语音识别等领域取得了惊人的成绩，并成为人工智能科研和应用的重要工具。
五、自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）自然语言处理是指让机器能够理解和处理自然语言的技术。
包括语言识别、语义理解、机器翻译等。
在机器学习人工智能领域，自然语言处理技术的发展使得机器能够更好地理解和处理人类语言，为智能客服、智能助手等应用提供了基础。
人工智能的三大核心技术
人工智能的三大核心技术在当今科技卓越发展的时代，人工智能已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
而这一切的背后，离不开人工智能的三大核心技术。
本文将探讨这三大核心技术是什么以及它们在人工智能领域的应用。
一、机器学习机器学习是人工智能的基石之一，它是指通过对大量数据的学习和分析，让计算机能够从中获取并应用知识，进而不断改进和优化算法。
机器学习可以分为无监督学习和监督学习两种类型。
无监督学习是指让计算机自主地从数据中发现规律和模式，不需要人为给定标签或指导。
这种学习方式广泛应用于数据聚类、异常检测、关联规则挖掘等领域。
例如，在金融领域，无监督学习可以帮助银行检测信用卡盗刷行为，提高安全性。
监督学习则是基于给定的标签或指导，通过对数据进行分类、回归或预测等任务来训练模型。
这种学习方式适用于文字识别、图像分类、语音识别等应用场景。
举例来说，在自动驾驶领域，通过监督学习可以让车辆准确地辨识交通信号灯，从而实现智能驾驶。
二、深度学习深度学习是机器学习的一个重要分支，它通过建立多层次的神经网络模型，模拟人类大脑的工作原理，从而实现更高层次的学习和认知能力。
深度学习在处理大型复杂数据方面表现出色，并在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性的成果。
在图像识别方面，深度学习可以帮助计算机准确识别和分类大量的图像数据。
例如，现在我们可以通过拍照软件将照片中的人物和风景自动分类，方便我们整理和查找照片。
此外，在医学影像诊断领域，深度学习可以辅助医生更快速、准确地发现异常和疾病。
在自然语言处理方面，深度学习可以帮助计算机理解和生成自然语言。
例如，智能翻译系统可以通过深度学习方法实现不同语言之间的自动翻译，大大提高了翻译效率和质量。
此外，在智能客服领域，深度学习还可以实现智能问答系统，让人与机器之间的交流更加自然和便捷。
三、自然语言处理自然语言处理是人工智能的重要技术之一，它致力于让机器能够理解、分析和生成自然语言。
自然语言处理可以分为多个层次，包括语音识别、语义分析、情感分析等。
工智能的五大核心技术
工智能的五大核心技术计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人和语音识别是人工智能的五大核心技术。
一、计算机视觉计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。
计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列，来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理，分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。
计算机视觉有着广泛的应用，其中包括：医疗成像分析被用来提高疾病预测、诊断和治疗；人脸识别被Facebook 用来自动识别照片里的人物；在安防及监控领域被用来指认嫌疑人；在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多购买选择。
机器视觉作为相关学科，泛指在工业自动化领域的视觉应用。
在这些应用里，计算机在高度受限的工厂环境里识别诸如生产零件一类的物体，因此相对于寻求在非受限环境里操作的计算机视觉来说目标更为简单。
计算机视觉是一个正在进行中的研究，而机器视觉则是“已经解决的问题”，是系统工程方面的课题而非研究层面的课题。
因为应用范围的持续扩大，某些计算机视觉领域的初创公司自2011年起已经吸引了数亿美元的风投资本。
二、机器学习机器学习指的是计算机系统无须遵照显式的程序指令，而只依靠数据来提升自身性能的能力。
其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于预测。
比如，给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库，系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。
处理的交易数据越多，预测就会越准确。
机器学习的应用范围非常广泛，针对那些产生庞大数据的活动，它几乎拥有改进一切性能的潜力。
除了欺诈甄别之外，这些活动还包括销售预测、库存管理、石油和天然气勘探，以及公共卫生等。
机器学习技术在其他的认知技术领域也扮演着重要角色，比如计算机视觉，它能在海量图像中通过不断训练和改进视觉模型来提高其识别对象的能力。
人工智能的三大核心技术
人工智能的三大核心技术关键信息项1、技术名称2、技术原理3、技术应用领域4、技术发展现状5、技术未来趋势6、技术优势7、技术局限性8、技术相关风险9、技术改进方向10、技术对社会经济的影响11 技术名称人工智能的三大核心技术分别为机器学习、计算机视觉和自然语言处理。
111 机器学习机器学习是使计算机通过数据和算法自动学习和改进的技术。
它包括监督学习、无监督学习和强化学习等多种方法。
112 计算机视觉计算机视觉旨在让计算机理解和解释图像或视频中的内容。
113 自然语言处理自然语言处理专注于使计算机理解和处理人类语言。
12 技术原理机器学习的原理是通过对大量数据的分析和模式识别，让计算机自动发现数据中的规律和特征。
计算机视觉依靠图像处理、模式识别和深度学习算法，对图像和视频进行分析和理解。
自然语言处理基于语言学、统计学和机器学习的方法，对文本进行解析、理解和生成。
121 机器学习的原理细分监督学习中，计算机通过已知的输入和输出数据进行学习，预测新的输入对应的输出。
无监督学习则是在没有明确的输出指导下，发现数据中的隐藏模式和结构。
强化学习通过与环境的交互和奖励反馈来学习最优策略。
122 计算机视觉的原理细分图像处理技术用于对图像进行预处理，提取有用的信息。
模式识别算法帮助识别图像中的对象和特征。
深度学习模型，如卷积神经网络，能够自动学习图像的高级特征表示。
123 自然语言处理的原理细分词法分析、句法分析和语义理解是自然语言处理的基础步骤。
通过机器学习模型，如循环神经网络和 Transformer 架构，能够对文本进行生成和翻译等任务。
13 技术应用领域机器学习广泛应用于金融、医疗、交通等领域的预测和决策。
计算机视觉在自动驾驶、安防监控、工业检测等方面发挥重要作用。
自然语言处理应用于智能客服、机器翻译、文本分类等场景。
131 机器学习的应用领域细分在金融领域，用于信用评估、风险预测和投资决策。
在医疗领域，辅助疾病诊断、药物研发和医疗图像分析。
人工智能的三大核心技术
人工智能的三大核心技术人工智能的三大核心技术是机器学习、深度学习和自然语言处理。
1. 机器学习是一种通过训练模型来使计算机自动学习和改进的技术。
它基于数据，通过分析和发现数据中的模式和规律，从而实现任务的自动化。
机器学习常用算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
通过机器学习，计算机可以从大量的数据中学习，并根据学习到的知识做出预测和决策。
机器学习可以应用于各种领域，例如图像识别、语音识别、推荐系统、金融预测等。
通过机器学习，计算机可以从海量的数据中学习到更好的解决方案，提高效率和准确性。
2. 深度学习是一种机器学习的分支，它模拟人脑神经网络的结构和工作原理。
通过构建多层神经网络，深度学习可以自动从大量的数据中提取特征和模式。
与传统的机器学习算法相比，深度学习可以处理更复杂的任务，并且具有更高的准确性和泛化能力。
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的突破。
例如，深度学习在图像识别中可以自动识别物体、人脸等特征，使计算机可以进行更精确的图像分类和标记。
在语音识别方面，深度学习可以将语音数据转化为文字，实现机器对语音的理解和处理。
3. 自然语言处理（NLP）是一种处理人类语言的技术。
它可以使计算机能够理解、分析和生成人类语言，实现与人类的自然交互。
自然语言处理包括词法分析、句法分析、语义分析、语言生成等技术。
自然语言处理可以应用于机器翻译、智能客服、文本分析等领域。
通过自然语言处理，计算机可以理解人类的语言输入，并以可理解的方式回应人类的需求。
例如，智能客服可以通过自然语言处理来理解用户的问题，并提供相应的解答和建议。
总之，机器学习、深度学习和自然语言处理是人工智能的三大核心技术。
它们为计算机实现自动学习、模式识别和自然语言理解提供了关键的工具和方法。
随着技术的不断发展和应用的扩大，人工智能将在各个领域发挥越来越重要的作用。
人工智能行业的核心技术
人工智能行业的核心技术随着信息技术的不断发展和进步，人工智能已经成为当今互联网行业的一大热门话题。
人工智能不仅广泛应用于各个领域，如金融、医疗和交通等，而且已经成为了许多公司和企业发展的核心竞争力。
本文将介绍人工智能行业的核心技术，包括机器学习、深度学习和自然语言处理。
一、机器学习机器学习是人工智能行业的核心技术之一。
它是通过训练机器模型，使其能够根据数据自主学习和改善性能的一种方法。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。
监督学习是指通过给机器输入一组已经标记好的数据，让机器从中识别出模式和规律。
无监督学习则是让机器自主学习，从未标记的数据中找出隐藏的模式。
而强化学习是通过给机器设置目标和奖励机制，让机器根据不同的行动结果来调整自己的策略。
二、深度学习深度学习是人工智能行业另一个重要的核心技术。
它是机器学习的一个分支，通过构建多层神经网络模型来实现复杂的学习任务。
深度学习能够通过大量的训练数据和迭代优化算法，提高模型的准确性和泛化能力。
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面有着广泛的应用。
例如，在图像识别领域，深度学习可以通过学习大量的图像数据，从中提取特征并识别物体。
在语音识别领域，深度学习可以通过学习声音数据，将声音转化为文本。
在自然语言处理领域，深度学习可以根据语法和上下文理解文本的意思。
三、自然语言处理自然语言处理是人工智能行业的另一个重要技术。
它是研究如何让机器能够理解和处理人类的自然语言的一门学科。
自然语言处理可以分为多个子领域，包括文本分类、机器翻译、情感分析和问答系统等。
文本分类是将文本自动分类到不同类别的任务。
机器翻译是将一种语言的文本翻译成另一种语言的任务。
情感分析是分析文本的情感色彩，判断文本是正面还是负面的任务。
问答系统是回答用户提出的问题的任务。
自然语言处理的发展离不开机器学习和深度学习的支持。
通过训练模型并使用大量的语言数据，机器可以逐渐掌握语法和语义规则，实现更加准确和智能的自然语言处理。
人工智能的核心专业技术
人工智能的核心专业技术
1. 机器学习：数据驱动的算法，让计算机能够自主学习和适应，提高智能化水平。
2. 自然语言处理：让计算机能够理解和处理人类语言，包括识别、理解、分析与生成语言。
3. 计算机视觉：让计算机能够识别、理解和解析图像、视频等视觉信息，实现对视觉信息的智能处理。
4. 深度学习：一种基于多层神经网络的机器学习技术，特别适合处理高维度、非线性和复杂的数据。
5. 强化学习：一种通过定义目标和奖励机制来训练智能体采取正确行动的机器学习技术。
6. 机器人技术：将计算机视觉、语音识别、运动控制等技术应用于机器人领域，实现机器人自主运动和智能交互。
7. 数据挖掘：从大量数据中自动发现知识和规律的技术，可以用于数据分析、预测和优化决策。
8. 分布式系统：将多个计算机或处理器组合在一起，采用共享资源的方式处理大规模数据和计算任务。
9. 语音识别：将声音信号转换为文字或指令的技术。
通过机器学习等技术实现对语音数据的处理和解析。
10. 推荐系统：通过分析个人兴趣、历史行为等多个方面的数据，推荐用户可能感兴趣的内容、产品或服务。
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人工智能的核心技术是什么？《人工智能标准化白皮书（2018）》1 机器学习机器学习（Machine Learning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。
基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据（样本）出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。
根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。
（1）根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。
监督学习监督学习是利用已标记的有限训练数据集，通过某种学习策略/方法建立一个模型，实现对新数据/实例的标记（分类）/映射，最典型的监督学习算法包括回归和分类。
监督学习要求训练样本的分类标签已知，分类标签精确度越高，样本越具有代表性，学习模型的准确度越高。
监督学习在自然语言处理、信息检索、文本挖掘、手写体辨识、垃圾邮件侦测等领域获得了广泛应用。
无监督学习无监督学习是利用无标记的有限数据描述隐藏在未标记数据中的结构/规律，最典型的非监督学习算法包括单类密度估计、单类数据降维、聚类等。
无监督学习不需要训练样本和人工标注数据，便于压缩数据存储、减少计算量、提升算法速度，还可以避免正、负样本偏移引起的分类错误问题。
主要用于经济预测、异常检测、数据挖掘、图像处理、模式识别等领域，例如组织大型计算机集群、社交网络分析、市场分割、天文数据分析等。
强化学习强化学习是智能系统从环境到行为映射的学习，以使强化信号函数值最大。
由于外部环境提供的信息很少，强化学习系统必须靠自身的经历进行学习。
强化学习的目标是学习从环境状态到行为的映射，使得智能体选择的行为能够获得环境最大的奖赏，使得外部环境对学习系统在某种意义下的评价为最佳。
其在机器人控制、无人驾驶、下棋、工业控制等领域获得成功应用。
（2）根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。
传统机器学习传统机器学习从一些观测（训练）样本出发，试图发现不能通过原理分析获得的规律，实现对未来数据行为或趋势的准确预测。
相关算法包括逻辑回归、隐马尔科夫方法、支持向量机方法、K 近邻方法、三层人工神经网络方法、Adaboost 算法、贝叶斯方法以及决策树方法等。
传统机器学习平衡了学习结果的有效性与学习模型的可解释性，为解决有限样本的学习问题提供了一种框架，主要用于有限样本情况下的模式分类、回归分析、概率密度估计等。
传统机器学习方法共同的重要理论基础之一是统计学，在自然语言处理、语音识别、图像识别、信息检索和生物信息等许多计算机领域获得了广泛应用。
深度学习深度学习是建立深层结构模型的学习方法，典型的深度学习算法包括深度置信网络、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机和循环神经网络等。
深度学习又称为深度神经网络（指层数超过 3 层的神经网络）。
深度学习作为机器学习研究中的一个新兴领域，由Hinton 等人于2006 年提出。
深度学习源于多层神经网络，其实质是给出了一种将特征表示和学习合二为一的方式。
深度学习的特点是放弃了可解释性，单纯追求学习的有效性。
经过多年的摸索尝试和研究，已经产生了诸多深度神经网络的模型，其中卷积神经网络、循环神经网络是两类典型的模型。
卷积神经网络常被应用于空间性分布数据；循环神经网络在神经网络中引入了记忆和反馈，常被应用于时间性分布数据。
深度学习框架是进行深度学习的基础底层框架，一般包含主流的神经网络算法模型，提供稳定的深度学习API，支持训练模型在服务器和GPU、TPU 间的分布式学习，部分框架还具备在包括移动设备、云平台在内的多种平台上运行的移植能力，从而为深度学习算法带来前所未有的运行速度和实用性。
目前主流的开源算法框架有TensorFlow、Caffe/Caffe2、CNTK、MXNet、Paddle-paddle、Torch/PyTorch、Theano 等。
（3）此外，机器学习的常见算法还包括迁移学习、主动学习和演化学习等。
迁移学习迁移学习是指当在某些领域无法取得足够多的数据进行模型训练时，利用另一领域数据获得的关系进行的学习。
迁移学习可以把已训练好的模型参数迁移到新的模型指导新模型训练，可以更有效的学习底层规则、减少数据量。
目前的迁移学习技术主要在变量有限的小规模应用中使用，如基于传感器网络的定位，文字分类和图像分类等。
未来迁移学习将被广泛应用于解决更有挑战性的问题，如视频分类、社交网络分析、逻辑推理等。
主动学习主动学习通过一定的算法查询最有用的未标记样本，并交由专家进行标记，然后用查询到的样本训练分类模型来提高模型的精度。
主动学习能够选择性地获取知识，通过较少的训练样本获得高性能的模型，最常用的策略是通过不确定性准则和差异性准则选取有效的样本。
演化学习演化学习对优化问题性质要求极少，只需能够评估解的好坏即可，适用于求解复杂的优化问题，也能直接用于多目标优化。
演化算法包括粒子群优化算法、多目标演化算法等。
目前针对演化学习的研究主要集中在演化数据聚类、对演化数据更有效的分类，以及提供某种自适应机制以确定演化机制的影响等。
2 知识图谱知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。
不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。
在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。
通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。
特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。
但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。
随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。
3 自然语言处理自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。
（1）机器翻译机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。
基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。
基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。
随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。
目前非限定领域机器翻译中性能较佳的一种是统计机器翻译，包括训练及解码两个阶段。
训练阶段的目标是获得模型参数，解码阶段的目标是利用所估计的参数和给定的优化目标，获取待翻译语句的最佳翻译结果。
统计机器翻译主要包括语料预处理、词对齐、短语抽取、短语概率计算、最大熵调序等步骤。
基于神经网络的端到端翻译方法不需要针对双语句子专门设计特征模型，而是直接把源语言句子的词串送入神经网络模型，经过神经网络的运算，得到目标语言句子的翻译结果。
在基于端到端的机器翻译系统中，通常采用递归神经网络或卷积神经网络对句子进行表征建模，从海量训练数据中抽取语义信息，与基于短语的统计翻译相比，其翻译结果更加流畅自然，在实际应用中取得了较好的效果。
（2）语义理解语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。
语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。
随着MCTest 数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。
语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。
在数据采集方面，语义理解通过自动构造数据方法和自动构造填空型问题的方法来有效扩充数据资源。
为了解决填充型问题，一些基于深度学习的方法相继提出，如基于注意力的神经网络方法。
当前主流的模型是利用神经网络技术对篇章、问题建模，对答案的开始和终止位置进行预测，抽取出篇章片段。
对于进一步泛化的答案，处理难度进一步提升，目前的语义理解技术仍有较大的提升空间。
（3）问答系统问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。
问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。
人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。
尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。
自然语言处理面临四大挑战：一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性；二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性；三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象；四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算。
4 人机交互人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。
人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。
传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。
人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术，以下对后四种与人工智能关联密切的典型交互手段进行介绍。
（1）语音交互语音交互是一种高效的交互方式，是人以自然语音或机器合成语音同计算机进行交互的综合性技术，结合了语言学、心理学、工程和计算机技术等领域的知识。
语音交互不仅要对语音识别和语音合成进行研究，还要对人在语音通道下的交互机理、行为方式等进行研究。
语音交互过程包括四部分：语音采集、语音识别、语义理解和语音合成。
语音采集完成音频的录入、采样及编码；语音识别完成语音信息到机器可识别的文本信息的转化；语义理解根据语音识别转换后的文本字符或命令完成相应的操作；语音合成完成文本信息到声音信息的转换。
作为人类沟通和获取信息最自然便捷的手段，语音交互比其他交互方式具备更多优势，能为人机交互带来根本性变革，是大数据和认知计算时代未来发展的制高点，具有广阔的发展前景和应用前景。