AI方向知識圖譜推薦演算法

㈠ AI研究領域有哪些

目前人工智慧的研究方向常見領域如下：
1. Reasoning, problem solving演繹、推理和解決問題：逐步推導的方式尋找更有效的演算法
2. Knowledge representation知識表示法：讓機器存儲相應的知識，並且能夠按照某種規則推理演繹得到新的知識。
3. Planning規劃：建立可預測的世界模型，選擇功效最大的行為，即可以夠制定目標和實現這些目標的規范。
4. Learning機器學習：讓機器從用戶和輸入數據等處獲得知識，從而讓機器自動地去判斷和輸出相應的結果。
5. Natural language processing自然語言處理：探討如何處理及運用自然語言，自然語言認知則是指讓電腦「懂」人類的語言。自然語言生成系統把計算機數據轉化為自然語言。自然語言理解系統把自然語言轉化為計算機程序更易於處理的形式。
6. Perception感知：機器感知是指能夠使用感測器所輸入的資料（如照相機、麥克風、聲納以及其他的特殊感測器）然後推斷世界的狀態。計算機視覺能夠分析影像輸入。另外還有語音識別、人臉識別和物體識別。
7. Motion and manipulation運動和控制：機器人。
8. Social intelligence社會智慧：情感計算，了解他們的動機和情感狀態，代理人能夠預測別人的行動。（這涉及博弈論、決策理論以及能夠塑造人的情感和情緒感知能力檢測）
9. Artificial General intelligence(AGI) 通用人工智慧：又稱為(Strong AI)強AI：具備與人類同等智慧、或超越人類的人工智慧，能表現正常人類所具有的所有智能行為。目前人工智慧研究階段只停留在弱人工智慧（applied AI，narrow AI，weak AI, artificial narrow intelligence, ANI）只處理特定的問題。弱人工智慧不需要具有人類完整的認知能力，甚至是完全不具有人類所擁有的感官認知能力，只要設計得看起來像有智慧就可以了。而強人工智慧也指通用人工智慧（artificial general intelligence，AGI），或具備執行一般智慧行為的能力，通常把人工智慧和意識、感性、知識和自覺等人類的特徵互相連結。

㈡ 人工智慧有哪些研究方向

人工智慧可分為六個研究方向：
1、機器視覺，包括3D重建，模式識別，圖像理解等。
2、語言理解和溝通，包括語音識別，綜合，人機對話，機器翻譯等;
3、機器人技術，包括力學，控制，設計，運動規劃，任務規劃等;
4、認知和推理，包括各種身體和社會常識的認知和推理;
5、游戲和道德，包括多智能體，機器人和社會整合的互動，對抗和合作;
6、機器學習，包括各種統計建模，分析工具和計算方法;
人工智慧作為下一代信息技術的重要領域，是一種具有普遍性的新型通用技術，可應用於經濟社會，生產和生活的各個方面（Trajtenberg，2018）; 無意中與此同時，人工智慧已經滲透到生產和生活的許多方面，並悄然改變了經濟和社會組織的運作模式。 雖然人工智慧技術可以使人類擺脫繁瑣的程式化工作，但它也是應對人口老齡化的有效手段，但其推廣也意味著在應用領域取代就業領域（部分），並將 最終影響就業結構和收入分配格局。

㈢ 如何學好AI人工智慧技術有沒有推薦的技術書比如人工智慧平台搭建，機器學習、跑模型演算法等

人工智慧如果學原理的話，就要學很多演算法
可以買一本python機器學習，裡面有一些實踐
建議直接去學sklearn
你所謂的平台很多都是直接套演算法，如果一點編程都不需要的話，很多個性化業務是實現不了的

㈣ 什麼是AI演算法

ai
人工智慧
用程序實現搜尋答案的計算方法
比如說一棵二叉樹上的某一點的數據是你要的
你就要寫一個程序讓它找到這個數據
而這個程序怎麼找
就要看演算法了~
常見的演算法大概有什麼a*演算法之類的

㈤ 人工智慧中的演算法種類

SVM演算法，粒子群演算法，免疫演算法，種類太多了，各種演算法還有改進版，比如說遺傳神經網路。從某本書上介紹，各種演算法性能、效力等各不同，應依據具體問題選擇演算法。

㈥ 游戲開發中會用到哪些常用AI演算法

游戲開發指利用計算機編程語言，如C編程語言、C++、java等，編寫計算機、手機或游戲機上的游戲。 目前流行的游戲開發語言為C++編程語言，目前流行的游戲開發介面為DirectX9.0，還有OpenGL、SDL(Simple DirectMedia Layer)等。現在手機上玩的游戲分為Android與IOS兩種不同平台，分別是用eclipse/MyEclipse和xcode。現在也流行一些跨平台的編程引擎，例如cocos2d-x、unity 3D等。
接下來，再看看游戲開發的課程，游戲開發的課程除了理論知識還包括軟體的操作。
C++程序基礎：通過學習C++語言，奠定編程基礎。使用VS.net2005編譯工具，高效構建代碼。
演算法與數據結構：通過學習演算法與數據結構的基本概念，了解常用的數據結構及相關的抽象數據定義，認識計算機求解的基本思路與方法。
Win32程序入門：通過API和MFC的學習，熟悉Windows環境下程序設計基本方法。通過使用DirectX繪制2D圖形。
游戲數學和智能應用：游戲中的坐標系，矢量、矩陣，幾何碰撞，物理模擬，人工智慧與尋路演算法。
2D游戲技術與應用：2D 游戲技術概論，游戲地圖系統，GUI 系統，戰斗系統設計，任務系統優秀的聲音引擎 BASS，Cocos2D-X 引擎，Box2D 物理引擎。
游戲開發的常用軟體有C++、DirectX、Box2D、Cocos2d-x、Unity，不能說哪款最好用，因為這是游戲開發過程中都要用到的軟體，必須都精通。
C++是在C語言的基礎上開發的一種通用編程語言，應用廣泛。
DirectX，（Direct eXtension，簡稱DX）是由微軟公司創建的多媒體編程介面。
Box2D是一個用於模擬2D剛體物體的C++引擎。zlib許可是一個自由軟體授權協議，但並非left。
Cocos2d-x是一個開源的移動2D游戲框架，MIT許可證下發布的。這是一個C++ Cocos2d-iPhone項目的版本。
Unity是由Unity Technologies開發的一個讓玩家輕松創建諸如三維視頻游戲、建築可視化、實時三維動畫等類型互動內容的多平台的綜合型游戲開發工具，是一個全面整合的專業游戲引擎。

㈦ ai技術包括哪些技術

人工智慧的基礎理論科學包括計算機科學、邏輯學、生物學、心理學及哲學等眾多學科，人工智慧技術核心具體包括：

1、計算機視覺

人們認識世界, 91%是通過視覺來實現。同樣, 計算機視覺的最終目標就是讓計算機能夠像人一樣通過視覺來認識和了解世界, 它主要是通過演算法對圖像進行識別分析, 目前計算機視覺最廣泛的應用是人臉識別和圖像識別。相關技術具體包括圖像分類、目標跟蹤、語義分割。

2、 機器學習

機器學習的基本思想是通過計算機對數據的學習來提升自身性能的演算法。機器學習中需要解決的最重要的4類問題是預測、聚類、分類和降維。機器學習按照學習方法分類可分為:監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習。

3、自然語言處理

自然語言處理 (NLP) [30]是指計算機擁有識別理解人類文本語言的能力, 是計算機科學與人類語言學的交叉學科。自然語言是人與動物之間的最大區別, 人類的思維建立在語言之上, 所以自然語言處理也就代表了人工智慧的最終目標。機器若想實現真正的智能自然語言處理是必不可少的一環。自然語言處理分為語法語義分析、信息抽取、文本挖掘、信息檢索、機器翻譯、問答系統和對話系統7個方向。自然語言處理主要有5類技術, 分別是分類、匹配、翻譯、結構預測及序列決策過程。

4、語音識別

現在人類對機器的運用已經到了一個極高的狀態, 所以人們對於機器運用的便捷化也有了依賴。採用語言支配機器的方式是一種十分便捷的形式。語音識別技術是將人類的語音輸入轉換為一種機器可以理解的語言, 或者轉換為自然語言的一種過程。

㈧ 做人工智慧方向，應該掌握哪些知識，有沒有這個方向的培訓

從事人工智慧行業，應該掌握的知識有python基礎與科學計算模塊、AI數學知識、線性回歸演算法、線性分類演算法、無監督學習演算法、決策樹系列演算法、海量數據挖掘工具、概率圖模型演算法、深度學習原理到進階實戰、圖像識別原理到進階實戰、圖像識別項目、自然語言處理原理、自然語言處理項目、數據挖掘項目等。

人工智慧也可以說是計算機科學的一種，因為它在研究中曾企圖想了解智能的本質，然後生產出一種擁有和人類相同的思維模式的機器。

人工智慧的主要使用為機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大。

用來研究人工智慧的主要物質基礎以及能夠實現人工智慧技術平台的機器就是計算機，人工智慧的發展歷史是和計算機科學技術的發展史聯系在一起的。除了計算機科學以外，人工智慧還涉及資訊理論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。人工智慧學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。

人工智慧在計算機上實現時有2種不同的方式。

一種是採用傳統的編程技術，使系統呈現智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些領域內做出了成果，如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬法（MODELING APPROACH），它不僅要看效果，還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。

遺傳演算法（GENERIC ALGORITHM，簡稱GA）和人工神經網路（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，簡稱ANN）均屬後一類型。遺傳演算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經網路則是模擬人類或動物大腦中神經細胞的活動方式。

為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。採用前一種方法，需要人工詳細規定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復雜，角色數量和活動空間增加，相應的邏輯就會很復雜（按指數式增長），人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調試，最後為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁，非常麻煩。

採用後一種方法時，編程者要為每一角色設計一個智能系統（一個模塊）來進行控制，這個智能系統（模塊）開始什麼也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠學習，能漸漸地適應環境，應付各種復雜情況。這種系統開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發布新版本或打補丁。利用這種方法來實現人工智慧，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應用。由於這種方法編程時無須對角色的活動規律做詳細規定，應用於復雜問題，通常會比前一種方法更省力。

培訓的話，現在比較多，可以自己先了解了解看看。網上還有一些免費的視頻可以看看，感覺感覺。

人工智慧基礎入門

㈨ 學人工智慧要求高不高

學人工智慧要求還是蠻高的，因為人工智慧是一個以計算機科學為基礎，由計算機、數學、哲學等多學科交叉融合的交叉學科。

如果是本科以上大概包含3個方面的課程：

1. Ø計算機相關：Linux操作系統、Java語言編程、資料庫原理與應用、數據結構、數據挖掘與數據分析

2. Ø數學及統計類課程：高等數學、線性代數、概率論、數理統計

3. ØAI相關：機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理、人臉識別，語音識別，智能演算法推薦、深度學習、知識圖譜、計算機視覺

但是如果只是專攻人工智慧某一個方向的技術，也可以通過培訓機構培養和學習，比如數據的標注、大數據工具、深度學習語言（tensorflow，paddlepaddle），前提都是需要一定的數學基礎！

人工智慧相關方向