人工智能思维导图

定义：研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统

特点

早期阶段：逻辑推理、专家系统（如模拟特定领域专家决策）

深度学习时代：神经网络的复兴、大数据的崛起（如卷积神经网络在图像识别中的应用）

当前与未来趋势：人工智能与物联网的融合、人工智能伦理与法规的发展（如智能家居系统的应用）

监督学习：使用带标签数据集进行训练（如图像分类任务）

非监督学习：从无标签数据中发掘模式（如市场细分的客户聚类）

强化学习：智能体通过与环境交互学习最优策略（如游戏AI的策略学习）

神经网络：模拟人脑神经元连接实现特征提取和模式识别（如卷积神经网络在图像识别中的应用）

卷积神经网络（CNN）：适用于图像处理和分析（如人脸识别中的特征提取）

循环神经网络（RNN）：处理序列数据（如机器翻译中的变长序列处理）

文本分类：将文本数据分类到预定义类别（如新闻分类任务）

机器翻译：自动翻译文本（如谷歌翻译的应用）

情感分析：从文本中识别情感倾向（如社交媒体监控中的情感判断）

图像识别：识别图像中的物体、场景或人脸（如智能安防系统中的异常事件检测）

目标检测：在图像中定位并识别目标物体（如自动驾驶汽车的道路障碍物识别）

人脸识别：通过图像或视频识别人脸（如手机解锁功能中的人脸识别）