遺傳演算法強化學習視頻

『壹』 遺傳演算法和強化學習最大的的區別是什麼

有監督的學習、無監督的學習和強化學習。 強化學習採用的是邊獲得樣例邊學習的方式，在獲得樣例之後更新自己的模型，利用當前的模型來指導下一步的行動，下一步的行動獲得回報之後再更新模型
遺傳演算法的原理 遺傳演算法GA把問題的解表示成「染色體」，在演算法中也即是以二進制編碼的串。並且，在執行遺傳演算法之前，給出一群「染色體」，也即是假設解。然後，把這些假設解置於問題的「環境」中，並按適者生存的原則

『貳』 學習遺傳演算法需要先掌握哪些知識

遺傳演算法，如果不敲代碼的話，編程倒是不用學。因為這只是一個基本的演算法。
簡單來說，要解決一個問題，這個問題的解空間很大，恩，就是這個問題有很多很多可能的解。但是挨個的遍歷實在是太難了，計算機算不完。怎麼辦呢？我就猜。猜其中的一部分選擇最好的。不是瞎猜，是按照一定的方法去猜。
針對這一類問題，就是這一類有很多很多選擇的可能，而且我們又必須去一個一個的嘗試的問題，怎麼辦呢？我們沒有辦法獲得最好的解，我們只能按照一定的方法嘗試獲得比較好的解。這一類的演算法很多，禁忌搜索，蟻群演算法，遺傳演算法，模擬退火等等都是。這屬於尋優演算法。有沒有效果，不知道，誰都不知道。這算是人類模擬大自然解決問題的方法，屬於玄學啊哈哈。
我自己來說寫過禁忌，蟻群，遺傳，模擬退火，神經網路，怎麼說呢，有沒有效果都是玄學。。
想了解更多，國內的網路，國外的谷歌。不用看代碼，只看解釋。網路就夠了，足夠學習明白各種尋優演算法了

『叄』 人工智慧專業主要的課程是什麼呀

人工智慧技術關繫到人工智慧產品是否可以順利應用到我們的生活場景中。在人工智慧領域，它普遍包含了機器學習、知識圖譜、自然語言處理、人機交互、計算機視覺、生物特徵識別、AR/VR七個關鍵技術。

一、機器學習
機器學習(MachineLearning)是一門涉及統計學、系統辨識、逼近理論、神經網路、優化理論、計算機科學、腦科學等諸多領域的交叉學科，研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能，是人工智慧技術的核心。基於數據的機器學習是現代智能技術中的重要方法之一，研究從觀測數據(樣本)出發尋找規律，利用這些規律對未來數據或無法觀測的數據進行預測。根據學習模式、學習方法以及演算法的不同，機器學習存在不同的分類方法。
根據學習模式將機器學習分類為監督學習、無監督學習和強化學習等。
根據學習方法可以將機器學習分為傳統機器學習和深度學習。

二、知識圖譜
知識圖譜本質上是結構化的語義知識庫，是一種由節點和邊組成的圖數據結構，以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關系，其基本組成單位是「實體—關系—實體」三元組，以及實體及其相關「屬性—值」對。不同實體之間通過關系相互聯結，構成網狀的知識結構。在知識圖譜中，每個節點表示現實世界的「實體」，每條邊為實體與實體之間的「關系」。通俗地講，知識圖譜就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個關系網路，提供了從「關系」的角度去分析問題的能力。
知識圖譜可用於反欺詐、不一致性驗證、組團欺詐等公共安全保障領域，需要用到異常分析、靜態分析、動態分析等數據挖掘方法。特別地，知識圖譜在搜索引擎、可視化展示和精準營銷方面有很大的優勢，已成為業界的熱門工具。但是，知識圖譜的發展還有很大的挑戰，如數據的雜訊問題，即數據本身有錯誤或者數據存在冗餘。隨著知識圖譜應用的不斷深入，還有一系列關鍵技術需要突破。

三、自然語言處理
自然語言處理是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向，研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及的領域較多，主要包括機器翻譯、機器閱讀理解和問答系統等。
機器翻譯
機器翻譯技術是指利用計算機技術實現從一種自然語言到另外一種自然語言的翻譯過程。基於統計的機器翻譯方法突破了之前基於規則和實例翻譯方法的局限性，翻譯性能取得巨大提升。基於深度神經網路的機器翻譯在日常口語等一些場景的成功應用已經顯現出了巨大的潛力。隨著上下文的語境表徵和知識邏輯推理能力的發展，自然語言知識圖譜不斷擴充，機器翻譯將會在多輪對話翻譯及篇章翻譯等領域取得更大進展。
語義理解
語義理解技術是指利用計算機技術實現對文本篇章的理解，並且回答與篇章相關問題的過程。語義理解更注重於對上下文的理解以及對答案精準程度的把控。隨著MCTest數據集的發布，語義理解受到更多關注，取得了快速發展，相關數據集和對應的神經網路模型層出不窮。語義理解技術將在智能客服、產品自動問答等相關領域發揮重要作用，進一步提高問答與對話系統的精度。
問答系統
問答系統分為開放領域的對話系統和特定領域的問答系統。問答系統技術是指讓計算機像人類一樣用自然語言與人交流的技術。人們可以向問答系統提交用自然語言表達的問題，系統會返回關聯性較高的答案。盡管問答系統目前已經有了不少應用產品出現，但大多是在實際信息服務系統和智能手機助手等領域中的應用，在問答系統魯棒性方面仍然存在著問題和挑戰。
自然語言處理面臨四大挑戰：
一是在詞法、句法、語義、語用和語音等不同層面存在不確定性;
二是新的詞彙、術語、語義和語法導致未知語言現象的不可預測性;
三是數據資源的不充分使其難以覆蓋復雜的語言現象;
四是語義知識的模糊性和錯綜復雜的關聯性難以用簡單的數學模型描述，語義計算需要參數龐大的非線性計算

四、人機交互
人機交互主要研究人和計算機之間的信息交換，主要包括人到計算機和計算機到人的兩部分信息交換，是人工智慧領域的重要的外圍技術。人機交互是與認知心理學、人機工程學、多媒體技術、虛擬現實技術等密切相關的綜合學科。傳統的人與計算機之間的信息交換主要依靠交互設備進行，主要包括鍵盤、滑鼠、操縱桿、數據服裝、眼動跟蹤器、位置跟蹤器、數據手套、壓力筆等輸入設備，以及列印機、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設備。人機交互技術除了傳統的基本交互和圖形交互外，還包括語音交互、情感交互、體感交互及腦機交互等技術。

五、計算機視覺
計算機視覺是使用計算機模仿人類視覺系統的科學，讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解和分析圖像以及圖像序列的能力。自動駕駛、機器人、智能醫療等領域均需要通過計算機視覺技術從視覺信號中提取並處理信息。近來隨著深度學習的發展，預處理、特徵提取與演算法處理漸漸融合，形成端到端的人工智慧演算法技術。根據解決的問題，計算機視覺可分為計算成像學、圖像理解、三維視覺、動態視覺和視頻編解碼五大類。
目前，計算機視覺技術發展迅速，已具備初步的產業規模。未來計算機視覺技術的發展主要面臨以下挑戰：
一是如何在不同的應用領域和其他技術更好的結合，計算機視覺在解決某些問題時可以廣泛利用大數據，已經逐漸成熟並且可以超過人類，而在某些問題上卻無法達到很高的精度;
二是如何降低計算機視覺演算法的開發時間和人力成本，目前計算機視覺演算法需要大量的數據與人工標注，需要較長的研發周期以達到應用領域所要求的精度與耗時;
三是如何加快新型演算法的設計開發，隨著新的成像硬體與人工智慧晶元的出現，針對不同晶元與數據採集設備的計算機視覺演算法的設計與開發也是挑戰之一。

六、生物特徵識別
生物特徵識別技術是指通過個體生理特徵或行為特徵對個體身份進行識別認證的技術。從應用流程看，生物特徵識別通常分為注冊和識別兩個階段。注冊階段通過感測器對人體的生物表徵信息進行採集，如利用圖像感測器對指紋和人臉等光學信息、麥克風對說話聲等聲學信息進行採集，利用數據預處理以及特徵提取技術對採集的數據進行處理，得到相應的特徵進行存儲。
識別過程採用與注冊過程一致的信息採集方式對待識別人進行信息採集、數據預處理和特徵提取，然後將提取的特徵與存儲的特徵進行比對分析，完成識別。從應用任務看，生物特徵識別一般分為辨認與確認兩種任務，辨認是指從存儲庫中確定待識別人身份的過程，是一對多的問題;確認是指將待識別人信息與存儲庫中特定單人信息進行比對，確定身份的過程，是一對一的問題。
生物特徵識別技術涉及的內容十分廣泛，包括指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態等多種生物特徵，其識別過程涉及到圖像處理、計算機視覺、語音識別、機器學習等多項技術。目前生物特徵識別作為重要的智能化身份認證技術，在金融、公共安全、教育、交通等領域得到廣泛的應用。

七、VR/AR
虛擬現實(VR)/增強現實(AR)是以計算機為核心的新型視聽技術。結合相關科學技術，在一定范圍內生成與真實環境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數字化環境。用戶藉助必要的裝備與數字化環境中的對象進行交互，相互影響，獲得近似真實環境的感受和體驗，通過顯示設備、跟蹤定位設備、觸力覺交互設備、數據獲取設備、專用晶元等實現。
虛擬現實/增強現實從技術特徵角度，按照不同處理階段，可以分為獲取與建模技術、分析與利用技術、交換與分發技術、展示與交互技術以及技術標准與評價體系五個方面。獲取與建模技術研究如何把物理世界或者人類的創意進行數字化和模型化，難點是三維物理世界的數字化和模型化技術;分析與利用技術重點研究對數字內容進行分析、理解、搜索和知識化方法，其難點是在於內容的語義表示和分析;交換與分發技術主要強調各種網路環境下大規模的數字化內容流通、轉換、集成和面向不同終端用戶的個性化服務等，其核心是開放的內容交換和版權管理技術;展示與交換技術重點研究符合人類習慣數字內容的各種顯示技術及交互方法，以期提高人對復雜信息的認知能力，其難點在於建立自然和諧的人機交互環境;標准與評價體系重點研究虛擬現實/增強現實基礎資源、內容編目、信源編碼等的規范標准以及相應的評估技術。
目前虛擬現實/增強現實面臨的挑戰主要體現在智能獲取、普適設備、自由交互和感知融合四個方面。在硬體平台與裝置、核心晶元與器件、軟體平台與工具、相關標准與規范等方面存在一系列科學技術問題。總體來說虛擬現實/增強現實呈現虛擬現實系統智能化、虛實環境對象無縫融合、自然交互全方位與舒適化的發展趨勢

『肆』 怎麼學習遺傳演算法呢本人不是計算機專業，想用遺傳演算法做優化。但是毫無頭緒。

這個演算法入門非常簡單，推薦書《游戲編程中的人工智慧技術》，網上有pdf版，這部書第二章以淺顯的辦法專門說明了遺傳演算法的原理和實現方法
我只能跟你說，這個是人工智慧演算法中的一種，必須了解了才能夠使用(不必深入了解，數學原理也可以忽略)，如果你不想了解的話，推薦你找個了解並會用遺傳演算法的人來幫你，你提出需求，他來幫你完成

這個演算法運行成功是概率性的，可能需要運行多次才能達到想要的結果，對於一個復雜的問題，有許多東西需要考慮，對演算法的了解程度和對問題的理解程度要高，不然效果會大打折扣

『伍』 什麼是機器學習

機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。

它是人工智慧的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智慧的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

『陸』 誰能告訴我在MATLAB中怎麼用遺傳演算法優化BP神經網路，最好能有個學習視頻了

工具箱比較麻煩，最好還是編程實現。

其實，BP神經網路調用也就一句話：
net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')

'tansig','purelin'},'traingdm'就是閾值函數，決定你的閾值

『柒』 《人工智慧簡史》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《人工智慧簡史》（尼克（Nick））電子書網盤下載免費在線閱讀：

鏈接：

書名：人工智慧簡史

豆瓣評分：7.5

作者:尼克（Nick）
出版社:人民郵電出版社
出版年:2021-1
頁數:368

內容簡介

《人工智慧簡史》全面講述人工智慧的發展史，幾乎覆蓋人工智慧學科的所有領域，包括人工智慧的起源、自動定理證明、專家系統、神經網路、自然語言處理、遺傳演算法、深度學習、強化學習、超級智能、哲學問題和未來趨勢等，以宏闊的視野和生動的語言，對人工智慧進行了全面回顧和深度點評。

作者簡介

尼克，曾任職於哈佛和惠普，後創業投資，2016年創立烏鎮智庫。無論忙閑不忘讀書寫字，作品多發表於《上海書評》，並有著作《UNIX SYSTEM V內核剖析》和《哲學評書》。

『捌』 人工智慧好學么

首先，你的基礎怎麼樣。很多時候，事實證明，有人天生就是學理科的料，他們的數學計算能力很強，邏輯思維很嚴謹，別人抓破腦袋也想不明白的高數、線性積分，在他們眼裡就是小菜一碟。如果你在數學、邏輯等方面的基礎很好，那就說明你天生就是干這行的人，叫老天爺賞飯吃，入門真的很快，隨便碾壓別人。

其次，你對人工智慧是否真的感興趣。興趣是最好的老師，人工智慧是比較深奧的領域，是一門極具挑戰性的科學，要沉得下心來鑽研，這時候能不能撐得下去，那就看你的興趣和意志了。為什麼興趣這么重要？我給你說一個例子吧，大學的時候，我一個哥們，突然對滑冰感興趣，可能是在某個時間在溜冰場遇到了喜歡的人吧。那一整個學期，他不僅自己拚命苦練，還看了各種教學視頻，買了各種專業的設備，從一個菜雞變成業余，再變成能花樣滑冰。別人都在宿舍玩游戲的時候，他在滑冰；別人在睡覺的時候，他還在練。等我們在溜冰場看到他的時候，都震驚了，竟然能這么熟練，我們站都沒站穩，還在反復摔到爛屁股，他已經在跟別人玩花樣了。老實說，如果不是興趣，我想不出有什麼理由讓他堅持了下來。

如果你在以上兩個方面都很好，那人工智慧肯定是手到擒來。三天打魚兩天曬網的人，真的就比不上會學習、懂學習、能沉下心的人。

『玖』 遺傳演算法的演示學習

EA_demo，英國格拉斯哥大學1997年出版 ，至今仍廣泛使用，採用大學包括英國利物浦（Liverpool）大學、蘇塞克斯（Sussex）大學、北安普頓（Northampton）大學，德國烏爾姆（Ulm）大學，瑞士日內瓦（Geneva）大學，西班牙格瑞那達（Granada）大學，葡萄牙新里斯本（Nova de Lisboa）大學，美國加州大學戴維斯分校（UC Davies），加拿大卡爾加里（Calgary）大學，澳大利亞墨爾本皇家理工大學（RMIT），新加坡國立大學，台灣國立清華大學，上海交通大學，巴西PUCRS大學等。
EA_demo允許用戶直接在網頁上一代一代地手動運行，以看遺傳/進化演算法是怎樣一步一步操作的，亦可在背景中批次運行，以觀察演算法的收斂和染色體是否跳出局部最優。用戶可以改變終止代數，群體規模，交配率，變異率和選擇機制。也有其它自學課件收錄於AI中心網站和歐洲軟計算中心網站。

『拾』 關於遺傳演算法

遺傳演算法（Genetic Algorithm，簡稱GA）是美國 Michigan大學的 John Golland提出的一種建立在自然選擇和群體遺傳學機理基礎上的隨機、迭代、進化、具有廣泛適用性的搜索方法。現在已被廣泛用於學習、優化、自適應等問題中。圖4-1 給出了 GA搜索過程的直觀描述。圖中曲線對應一個具有復雜搜索空間（多峰空間）的問題。縱坐標表示適應度函數（目標函數），其值越大相應的解越優。橫坐標表示搜索點。顯然，用解析方法求解該目標函數是困難的。採用 GA時，首先隨機挑選若干個搜索點，然後分別從這些搜索點開始並行搜索。在搜索過程中，僅靠適應度來反復指導和執行 GA 搜索。在經過若干代的進化後，搜索點後都具有較高的適應度並接近最優解。

一個簡單GA由復制、雜交和變異三個遺傳運算元組成：

圖4-2 常規遺傳演算法流程圖