人工智能与大数据开发入门背景知识简介
人工智能知识点概述
人工智能知识点概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，致力于使计算机可以模拟和模仿人类智能的思维和行为。
它通过使用算法和大量的数据，使计算机具备自主学习、推理、识别图像和语音、自然语言处理等能力。
在现代社会中，人工智能已经广泛应用于各个领域，对我们的生活产生了深远的影响。
人工智能领域涵盖了多个重要的知识点。
本文将对人工智能的核心概念、常见算法和应用领域进行概述，帮助读者初步了解人工智能的基本知识。
一、核心概念1. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是人工智能的核心技术之一，它通过训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动改进性能。
机器学习分为监督学习、无监督学习和强化学习等多个子领域，常用算法包括决策树、支持向量机和神经网络等。
2. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是机器学习的一个分支，模拟人类神经网络的工作方式，通过多层次的神经网络结构进行模式识别和特征提取。
深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著成果。
3. 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）：自然语言处理是研究计算机如何理解和处理人类自然语言的技术。
它包括语音识别、文本理解、机器翻译等任务，被广泛应用于智能助理、智能客服和机器翻译等场景。
4. 计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉致力于使计算机能够理解和解释图像和视频。
它包括目标检测、图像分类、人脸识别等任务，广泛应用于智能监控、自动驾驶和医学图像分析等领域。
二、常见算法1. 决策树（Decision Tree）：决策树是一种基于树状结构的分类器，通过一系列的判断条件对数据进行分类。
它简单易懂，可解释性强，常用于数据挖掘和模式识别任务。
2. 支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）：支持向量机是一种二分类模型，通过在特征空间中找到一个最优的超平面来实现分类。
人工智能基础知识
人工智能基础知识人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是近年来快速发展的技术领域，它涵盖了许多各具特色的子领域。
作为一门综合性学科，人工智能需要掌握一些基础知识。
本文将介绍人工智能的基础知识，包括概念、分类以及应用等方面。
一、人工智能的概念及发展历程人工智能是指机器通过模拟人类的智能行为并具备自主学习能力的科学技术。
它旨在使机器能够像人类一样，具备感知、思考、决策和交互的能力。
人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代，经历了多次浪潮和突破，如今已经取得了巨大的进展。
二、人工智能的分类1. 强人工智能与弱人工智能强人工智能是指机器具备与人类相同的智能水平，能够进行自主思考和创造性工作。
而弱人工智能则是指机器在特定领域内表现出的智能能力，如语音识别、图像处理等。
目前，弱人工智能已经得到广泛应用，而强人工智能仍处于研究探索阶段。
2. 分类学习与演化学习分类学习是指机器通过训练数据来学习并进行分类，从而对未知数据进行预测判断。
演化学习则是指机器根据与环境进行交互的结果来不断适应和改进自身的性能。
两者都是人工智能中重要的学习方法。
3. 知识表示与推理知识表示是指将现实世界的知识转化为计算机可以理解和处理的形式，如图谱、本体等。
推理是基于已有知识进行逻辑推理和推断，从而对新情况进行判断和决策。
这些方法在人工智能的应用中具有重要意义。
三、人工智能的应用人工智能的广泛应用正在深刻改变我们的生活和工作方式。
以下是几个重要的应用领域：1. 机器学习与数据挖掘机器学习是人工智能的核心技术之一，通过训练数据来预测和识别模式。
数据挖掘则是从大量数据中发现有用的信息和知识。
这些技术在金融、医疗、电商等领域有广泛应用，如风险评估、疾病诊断和推荐系统等。
2. 自然语言处理自然语言处理是指使机器能够理解、分析和生成自然语言的技术。
应用包括机器翻译、智能客服、智能助理等。
随着语言模型的进步，自然语言处理在人机交互中扮演着重要角色。
人工智能与大数据课件
03
通过Yarn等资源调度器，实现对计算资源的统一管理和调度，
提高资源利用率。
数据挖掘和分析方法
数据预处理
对数据进行特征提取、降维等处理，以便于后续的数据挖掘和分析 。
数据挖掘算法
应用分类、聚类、关联规则等数据挖掘算法，发现数据中的潜在规 律和模式。
结果评估与优化
对挖掘结果进行评估和优化，提高挖掘结果的准确性和实用性。同时 ，根据评估结果对算法进行调整和优化，提高算法的效率和性能。
04
人工智能在大数据领域应用实践
推荐系统设计与实现
推荐算法原理
基于用户行为、内容相似度等数据进行挖掘，实 现个性化推荐。
推荐系统架构
包括数据收集、特征提取、模型训练、推荐结果 展示等模块。
推荐算法应用
在电商、视频、音乐等领域实现个性化推荐服务 。
智能客服机器人开发
自然语言处理技术
运用词法分析、句法分析等技术处理用户输入的自然语言文本。
将不同来源、格式的数据 进行整合，形成一个统一 的数据集，以便于后续的 分析和处理。
分布式存储和计算框架
分布式存储
01
采用分布式文件系统，如HDFS等，实现大规模数据的可靠存储
和高效访问。
分布式计算
02
利用MapReduce、Spark等分布式计算框架，实现对大规模数
据的并行处理和计算。
资源调度与管理
大数据基础
阐述大数据概念、 特点、处理流程等 。
人工智能基本概念
包括定义、发展历 程、应用领域等。
深度学习技术
介绍神经网络、卷 积神经网络、循环 神经网络等模型。
大数据分析方法
包括数据挖掘、统 计分析、可视化分 析等。
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趋势分析
未来AI技术将更加注重与云计算、大数据等技术的融合，推动AI技术的进一步发 展。同时，AI技术也将更加注重应用场景的拓展和落地，推动AI技术的商业化应 用。
03
云计算基础及原理
云计算概念及特点
AI人工智能云计算大数据简 介ppt模板
目录
• 引言 • AI人工智能概述 • 云计算基础及原理 • 大数据技术与应用 • AI+云计算+大数据融合创新 • 挑战与机遇并存 • 总结与展望
01
引言
背景与意义
数字化时代
01
随着数字化时代的到来，数据成为新的生产要素，云计算为数
据处理提供了强大的后盾。
06
挑战与机遇并存
技术挑战及解决方案探讨
01
数据安全与隐私保护
随着大数据的快速发展，数据安全和隐私保护成为重要挑战，需要采取
加密技术、访问控制等措施来确保数据安全。
02
算法模型的可解释性与透明度
为了提高AI系统的可信度和可解释性，需要研究更加透明的算法模型，
以便人们更好地理解AI系统的决策过程。
伦理道德与社会责任
AI和大数据技术的发展需要遵循一定的伦理道德标准，企 业需要承担相应的社会责任，确保技术发展的可持续性。
产业生态构建和协同发展路径
产业链整合与协同
AI、云计算和大数据产业需要形成紧密的产业链整合，各环节之 间协同合作，共同推动产业的发展。
跨界合作与创新
鼓励跨界合作与创新，将AI、云计算和大数据技术与各行业进行 深度融合，拓展应用场景和市场空间。
05
人工智能开发技术初级教程
人工智能开发技术初级教程人工智能（Artificial Intelligence, AI）是近年来备受关注的技术领域，它的发展与应用正在深刻改变着人们的生活和工作方式。
作为初学者，掌握人工智能开发技术的基础知识是建立对这一领域的深入理解的重要一步。
本文将介绍人工智能开发技术的初级教程，帮助读者了解AI的基本原理和开发流程。
首先，要理解人工智能开发技术，我们必须对AI的基本概念有所了解。
人工智能是指通过计算机仿真人类智能，使之能够处理复杂问题、模仿人类思维和行为的技术。
它通常包括机器学习、深度学习和自然语言处理等子领域。
机器学习是一种让机器能够自动学习和改进的方法，它通过分析和理解大量数据来生成模型和预测结果。
深度学习则是机器学习的一种特殊形式，它模拟了人类神经网络的结构和功能，通过多层次的神经元相互连接来实现信息处理。
自然语言处理是指让计算机理解和处理自然语言的技术，包括文本分析、语音识别和情感分析等领域。
在学习人工智能开发技术时，了解编程语言是必不可少的。
Python是一种常用的人工智能开发语言，它简洁易懂，拥有许多强大的开源库和工具。
通过Python 我们可以实现各种AI算法和模型。
例如，使用Python的scikit-learn库可以进行机器学习算法的实现和应用，使用TensorFlow和PyTorch框架可以进行深度学习模型的搭建和训练。
此外，还可以使用NLTK和SpaCy等库来进行自然语言处理任务的开发。
人工智能开发的第一步是数据收集与处理。
数据是AI的重要基础，可以通过各种途径获取，如网页抓取、传感器采集或文字图片等录入。
数据预处理是为了提升模型的准确性和效率，主要包括数据清洗、特征提取和数据转换等步骤。
数据清洗是指通过去除异常值和不完整数据等方式净化数据。
特征提取是为了从原始数据中提取出有用的信息，将其转换为可供机器学习和深度学习模型使用的数值型或向量型特征。
数据转换则是将数据转换为模型可处理的格式，如矩阵、张量等。
人工智能(AI)和大数据
人工智能（AI）和大数据人工智能（AI）和大数据是两个不同的概念，但它们之间存在着密切的关系。
人工智能是一门研究如何使计算机能够像人一样具有智能的学科，它允许机器执行认知功能，例如对输入起作用或作出反应，类似于人类的做法。
而大数据则是指数据量庞大、种类繁多、速度快、价值密度低的数据集合。
首先，人工智能离不开大数据的支持。
人工智能模型的训练和学习需要大量的数据作为基础，只有通过大数据的积累和分析，人工智能系统才能更好地理解和模拟人类的智能行为。
例如，要开发一个能够识别猫和狗的图像识别系统，就需要使用大量的猫和狗的图像数据进行训练，以便让系统学会如何区分它们。
其次，大数据为人工智能提供了更准确的决策依据。
人工智能通过分析和挖掘大数据中的模式和规律，可以为决策提供更准确的依据。
例如，在金融领域，通过分析大量的历史交易数据和市场数据，人工智能系统可以预测股票价格的走势，帮助投资者做出更明智的投资决策。
此外，人工智能可以帮助提高大数据的分析能力。
大数据虽然蕴含了丰富的信息，但是由于数据量大、种类多，传统的数据分析方法往往难以处理。
而人工智能技术，如机器学习和深度学习，可以自动发现数据中的模式和规律，提高数据的分析效率和准确性。
例如，在医疗领域，通过应用人工智能技术来分析大量的病例数据，可以帮助医生更准确地判断疾病的风险和预后。
最后，人工智能和大数据的结合还可以推动各行各业的创新和发展。
通过人工智能技术对大数据的分析和挖掘，可以发现新的商业机会和消费趋势，帮助企业做出更明智的决策。
例如，在电商领域，通过分析大量的用户浏览和购买数据，人工智能系统可以为用户推荐个性化的商品，提高用户的购物体验和满意度。
综上所述，人工智能和大数据之间存在着密不可分的关系。
大数据为人工智能提供了训练和学习的基础，同时也为人工智能提供了更准确的决策依据。
而人工智能则可以帮助提高大数据的分析能力，推动各行各业的创新和发展。
随着人工智能和大数据技术的不断发展，它们之间的关系也将越来越紧密，为我们的生活和工作带来更多的便利和机遇。
人工智能基础知识入门
人工智能基础知识入门第一章概述人工智能的定义和应用领域人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指模拟和延伸人类的智能行为的一门科学。
人工智能研究致力于研究、开发以及应用智能机器，使其能够像人类一样思考、学习、理解和解决问题。
人工智能的应用已经渗透到各个领域，包括医疗、金融、交通、教育、安全等。
第二章人工智能基础技术2.1 机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一，它使机器能够通过数据自动学习和改进，而无需明确编程。
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。
监督学习通过已知的输入和输出数据，训练机器进行分类和预测。
无监督学习则通过分析输入数据集的结构和模式，进行聚类和关联分析。
强化学习则是通过奖励和惩罚机制，让机器通过试错来学习和改进。
2.2 深度学习深度学习是机器学习的一个分支，它结合了大规模神经网络和大量数据的训练，以模拟人类的神经网络和认知过程。
深度学习的核心是人工神经网络，它由多个神经元层次组成，通过反向传播算法来训练网络和调整权重。
深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。
第三章人工智能的应用领域3.1 医疗健康人工智能在医疗健康领域的应用日益广泛。
通过对海量的医疗数据进行分析和挖掘，人工智能可以辅助医生进行诊断和治疗决策，提高疾病识别和治疗效果。
同时，人工智能还可以应用于医疗影像诊断、基因组学研究等领域，提高医学研究的效率和准确性。
3.2 金融领域人工智能在金融领域的应用能够帮助金融机构提高风险管理和预测能力，实现智能化的客户服务和投资决策。
例如，人工智能可以通过分析金融市场的大数据，预测股票价格和市场趋势；同时，人工智能还可以应用于信用评估、欺诈检测等金融业务中，提高安全性和效率。
3.3 交通运输人工智能在交通运输领域的应用可以提高交通安全、减少交通拥堵，提升交通效率。
例如，智能交通系统可以通过交通监控摄像头识别交通违规行为，提供实时的交通信息，帮助交警和司机及时调整行车路线。
深入了解人工智能：科普人工智能的基本知识与应用
深入了解人工智能：科普人工智能的基本知识与应用1. 引言1.1 概述人工智能，即AI（Artificial Intelligence），是指通过模拟和模仿人类智能的方式来构建计算机系统的一门学科。
它旨在使计算机能够像人类一样具备认知、学习、推理和解决问题等智能行为。
随着计算机技术的不断进步，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面。
从个人手机中的语音助手到复杂的自动驾驶汽车系统，都离不开人工智能的应用。
因此，了解和掌握基本的人工智能知识至关重要。
本文将介绍人工智能的基础知识，并展示其在不同领域中的应用。
同时还将探讨当前人工智能发展所面临的挑战和伦理与社会议题，并对未来发展方向进行展望。
1.2 文章结构本文分为五个部分进行介绍和讨论。
首先，在引言部分我们将对人工智能进行概述，并简要介绍文章内容和目标。
其次，在第二部分中，我们将深入了解人工智能的基础知识，包括定义、历史以及分类等方面。
接下来，在第三部分中，我们将探讨人工智能在不同领域的应用，包括机器学习与数据分析、自然语言处理与语音识别以及图像识别与计算机视觉等。
第四部分将关注当前人工智能发展的现状和挑战，具体包括发展现状概述、先进技术的挑战以及伦理与社会问题。
最后，在第五部分中，我们将总结文章要点，并展望未来人工智能的发展方向和趋势，并提供一些建议以推广人工智能科普。
1.3 目的本文的目的是为读者提供人工智能知识的入门介绍，让他们了解基本概念和原理。
同时，通过介绍不同领域中人工智能的应用案例，希望读者可以更好地认识到人工智能对日常生活和社会发展的影响。
最后，通过讨论当前人工智能面临的挑战和伦理问题，期望引起读者对未来发展方向和科学道德等问题的思考。
通过阅读本文，读者将深入了解人工智能并掌握其基础知识，并有助于培养对人工智能科学发展的兴趣和认识。
2. 人工智能基础知识:2.1 什么是人工智能人工智能（Artificial Intelligence，缩写为AI）是一门研究如何使计算机具备像人类一样思考、学习和决策的能力的学科。
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1
1.1
人工智能简介
AI的定义及其研究目标
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和 扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、 自然语言处理和专家系统等。
人工智能及大数据开发
基本知识入门简介
电子科技大学 学生： 指导老师： 岳清泉 鄢 然 副教授
2018年4月
主要内容
1 人工智能简介
1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 AI的定义及研究目标 AI的产生与发展 AI研究中的三大学派 AI的两个不同层次 AI的应用
2
大数据简介
2.1 2.2 2.3 2.4
3
相关算法基础
（2）无机机制模拟 模拟退火：如果说神经网络和进化计算是模拟有机界产生的计算方法，那么 模拟退火是成功模拟无极界自然规律的结晶。 自然计算可以描述成所有新兴计算分支的交集的映射集合 量子计算
（3）人造机制模拟 粗糙集：作为一种处理不精确、不确定和不完全数据的新的数学计算理论， 能够有效的处理各种不确定的信息 禁忌搜索 序数优化 粒度计算 混沌寻优算法 局部搜索算法 分形科学
1.5
人工智能简介
AI在互联网领域 类的应用
AI的应用
1
人工智能简介
人工智能对社会经济的影响 新时代下，机器人产业将迎来井喷式的增长，并开始充斥在社会的各个角落，成为推 动社会进步的强大力量。可以预见，未来将会是商业、社会与机器人的联合大接轨。
人工智能机器人将会在如下方面改变着人们的生活。 （1）引领时尚生活的服务机器人：餐厅服务机器人、家庭扫地机器人、达芬奇手术 机器人、助残机器人 （2）风靡制造业的工业机器人：比如海尔美的中的六轴串联机器人，负责搬运工作 （3）农业机器人：育苗、采摘、蔬果分级练选、户外载具、畜产机器人 （4）教育机器人，文化领域的助理 （5）特种机器人，深入险地，执行特种任务 （6）太空机器人，探索宇宙，开启神秘之旅 （7）云机器人：云计算与机器人的联合 （8）仿生机器人：仿鱼鸟等 （9）仿人机器人 对社会的影响 产业变革：人工智能的发展势必形成产业变革，很多商业模式开始重新洗牌， 对创业者来说既是机遇也是挑战
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人工智能简介
失业和社会保障问题：人工智能的大规模使用，尤其是机器人的出现，大量 可重复性的工作将被机器人取代，导致很多人失业 贫富差距问题：将会进一步加大，利用人工智能，有钱人将会更有钱，而穷 人因为失去工作变的更穷 地区发展不平衡问题：人工智能属于高科技产业，前期的投入非常大，一旦 大规模市场化，则可以帮助所在地区提高生产效率，这意味着，缺乏人工智能技术的地区，发 展速度会比拥有人工智能地区慢很多，两地发展不平衡的差距将会越来越大 产业结构调整：人工智能时代，人与机器的分工，会促进产业结构的调整 人工智能时代的服务业：服务升级，下岗人员可以从事贴心的关爱型服务， 同时提升企业的收益
1
人工智能简介
在神经生理学方面，发现人脑有10^12以上的神经元，用机器从结构上根本无法模拟 在其他方面，人工智能也遇到了不少的困难，因此那段时间，在全世界范围，人工智 能陷入了低谷。 以知识为中心的研究 1972年，费根鲍勃开始研究MYCIN专家系统，并于1976年研制成功，它可以协助内科 医生诊断细菌感染疾病并提供最佳处方。 1976年，斯坦福大学研制出地质勘探专家系统PROSPECTOR 这一时期同时发展的还有计算机视觉和机器人，自然语言理解和机器翻译翻译等 新的问题 专家系统所存在的知识领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取难、推理方法单一、没 有分布式功能、不能访问现存数据库的问题逐渐暴露出来 第三次AI兴起浪潮 2006年后，大数据的广泛应用使得机器学习迅速发展，并进一步产生了深度学习 2016年3月， AlphaGo对战世界围棋冠军、职业九段选手李世石，并以4:1的总比分获 胜。 2017年5月23日至27日在中国嘉兴乌镇进行的三番棋比赛， AlphaGo以总比分3比0战 胜世界排名第一的柯洁。
3
3.1
相关算法基础
基于模拟机制的人工智能算法分类方法
（1）有机机制模拟 ①基于个体的模拟 模糊计算：模拟人对客观世界认识的不确定性 神经网络：模拟人脑神经元 支持向量机：通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间，然后在这个 新的空间中求取最优分类超平面 免疫计算：借鉴和利用生物免疫系统的信息处理机制而发展的信息处理技术 DNA计算：模拟生物分子DNA结构进行计算的新方法 ②基于种群的模拟 进化计算：基于生物进化的思想和原理来解决世界问题 群体智能：是一种在自然界生物群体行为的启发下提出的人工智能算法实现 模式 粒群优化：一种基于群体搜索的算法，它建立在模拟鸟群社会的基础上 蚁群算法：是一种源于大自然中生物世界的新的仿生类算法 智能代理模型 多Agent系统
3.1 3.2 3.3
3
4
相关算法基础
大数据的概念 大数据的特点 大数据面临的主要问题 大数据和人工智能的关系
基于模拟机制的人工智能算法分类方法 人工智能知识网络系统总结 蒙特卡洛树搜索树算法简介
编程语言Python简介
4.1 4.2 认识Python Python的应用领域
主要内容
4.3
5
总结
Python是人工智能首选语言
2
大数据简介
Velocity（高速） ： 这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预 计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企 业的生命。 天猫双十一：2017年3分01秒，天猫交易额超过100亿
2
大数据简介
Variety（多样） ： 这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储 的以数据库/文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图 片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
2.4
大数据与人工智能的关系
任何智能的发展，其实都需要一个学习的过程。而近期人工智能之所以能取得突飞猛 进的进展，不能不说是因为这些年来大数据长足发展的结果。正是由于各类感应器和数据采集 技术的发展，我们开始拥有以往难以想象的的海量数据，同时，也开始在某一领域拥有深度的、 细致的数据。而这些，都是训练某一领域“智能”的前提。 如果我们把人工智能看成一个嗷嗷待哺拥有无限潜力的婴儿，某一领域专业的海量的 深度的数据就是喂养这个天才的奶粉。奶粉的数量决定了婴儿是否能长大，而奶粉的质量则决 定了婴儿后续的智力发育水平。
2
度，需要降维。
大数据简介
（2）挖掘方法效率和效果 （3）模式评价及优化：对挖掘出的模式进行评价
可视化和安全问题 大数据处理的最后阶段即实现数据可视化和确保数据的隐私和安全。面对海量的数据， 如何将数据或从数据中挖掘的知识清晰明朗的展现给用户是大数据处理面临的巨大挑战；此外， 如何在分享私人数据的同时，限制用户隐私的泄露，是大数据处理面临的另一个挑战。
人类智能 语言智能 逻辑判断 神经控制
人工智能研究领域 自然语言处理，如Siri，讯飞翻译 机器证明及符号运算 神经网络，如人机象棋
视觉 自然观察能力
多种智能组合
机器视觉和图像识别 模式识别
人工智能
1
1.2
人工智能简介
AI的产生与发展
1
人工智能简介
诞生与早期研究 1950年，图灵发表了一篇划时代的论文，并提出著名的“图灵测试”：由艾伦· 麦席 森· 图灵发明，指测试者与被测试者（一个人和一机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘） 向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果有超出30%的测试者不能确定出被测试者是人还 是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能 1956年，达特茅斯会议：AI的诞生 1957年，纽厄尔、肖（J.Shaw）和西蒙等人的心理学小组研制了称为逻辑理论机的数 学定理证明程序。 1962年，由塞谬尔在IBM704计算机上研制的具有自学习和适应能力的西洋跳棋程序打 败了一个州的冠军。 挫折和教训 1958年，西蒙曾预言：十年内，计算机将称为国际冠军；计算机将发现和证明有意义 的数学定理；计算机将能谱写优美的乐曲；计算机将能实现大多数的心理学理论。后两个到目 前为止都未能实现。 在博弈方面，塞谬尔的程序与世界冠军比赛时，5局输了4局 在定理证明方面，当时用归结原理证明两个连续函数之和还是连续函数时，推了10万 步，也没有证明出来。
1
1.行为主义学派
AI研究中的三大学派
基于符号运算的人 从大脑和神经系统 主要进行行为主义 工智能学派。他们 的生理背景出发模 的模拟。如1991年， 认为知识可以用符 拟它们的工作机理 麻省理工学院布鲁 号来表示，认知可 和学习方式。之后，克教授研究成功能 以通过符号运算来 随着模糊逻辑和进 较为自由活动的6 实现。如专家系统。化计算的逐步成熟，条腿机器虫。 又形成了“计算智 能” 奠基人：西蒙 （CMU） 奠基人:明斯基 （MIT） 奠基人:维纳（MIT）
2.2
大数据的特点
Volume（大量）： 截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是 200PB，而历史上全人类总共说过的话的数据 量大约是5EB。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量 级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。 按顺序给出数据存储单位：bit、Byte、KB、MB、 GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
Value（低价值密度）：
价值密度的高低与数据总量的大小成反比。
比如公安部门的天网监控视频中，每天每一 分钟每一秒都在存储数据，但是公安部门关心 的仅仅是发生交通事故时的那么几分钟的事发 过程的视频内容。
2
2.3
大数据简介
大数据面临的主要问题