AI方向知识图谱推荐算法

㈠ AI研究领域有哪些

目前人工智能的研究方向常见领域如下：
1. Reasoning, problem solving演绎、推理和解决问题：逐步推导的方式寻找更有效的算法
2. Knowledge representation知识表示法：让机器存储相应的知识，并且能够按照某种规则推理演绎得到新的知识。
3. Planning规划：建立可预测的世界模型，选择功效最大的行为，即可以够制定目标和实现这些目标的规范。
4. Learning机器学习：让机器从用户和输入数据等处获得知识，从而让机器自动地去判断和输出相应的结果。
5. Natural language processing自然语言处理：探讨如何处理及运用自然语言，自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。
6. Perception感知：机器感知是指能够使用传感器所输入的资料（如照相机、麦克风、声纳以及其他的特殊传感器）然后推断世界的状态。计算机视觉能够分析影像输入。另外还有语音识别、人脸识别和物体识别。
7. Motion and manipulation运动和控制：机器人。
8. Social intelligence社会智慧：情感计算，了解他们的动机和情感状态，代理人能够预测别人的行动。（这涉及博弈论、决策理论以及能够塑造人的情感和情绪感知能力检测）
9. Artificial General intelligence(AGI) 通用人工智能：又称为(Strong AI)强AI：具备与人类同等智慧、或超越人类的人工智能，能表现正常人类所具有的所有智能行为。目前人工智能研究阶段只停留在弱人工智能（applied AI，narrow AI，weak AI, artificial narrow intelligence, ANI）只处理特定的问题。弱人工智能不需要具有人类完整的认知能力，甚至是完全不具有人类所拥有的感官认知能力，只要设计得看起来像有智慧就可以了。而强人工智能也指通用人工智能（artificial general intelligence，AGI），或具备执行一般智慧行为的能力，通常把人工智能和意识、感性、知识和自觉等人类的特征互相连结。

㈡ 人工智能有哪些研究方向

人工智能可分为六个研究方向：
1、机器视觉，包括3D重建，模式识别，图像理解等。
2、语言理解和沟通，包括语音识别，综合，人机对话，机器翻译等;
3、机器人技术，包括力学，控制，设计，运动规划，任务规划等;
4、认知和推理，包括各种身体和社会常识的认知和推理;
5、游戏和道德，包括多智能体，机器人和社会整合的互动，对抗和合作;
6、机器学习，包括各种统计建模，分析工具和计算方法;
人工智能作为下一代信息技术的重要领域，是一种具有普遍性的新型通用技术，可应用于经济社会，生产和生活的各个方面（Trajtenberg，2018）; 无意中与此同时，人工智能已经渗透到生产和生活的许多方面，并悄然改变了经济和社会组织的运作模式。 虽然人工智能技术可以使人类摆脱繁琐的程式化工作，但它也是应对人口老龄化的有效手段，但其推广也意味着在应用领域取代就业领域（部分），并将 最终影响就业结构和收入分配格局。

㈢ 如何学好AI人工智能技术有没有推荐的技术书比如人工智能平台搭建，机器学习、跑模型算法等

人工智能如果学原理的话，就要学很多算法
可以买一本python机器学习，里面有一些实践
建议直接去学sklearn
你所谓的平台很多都是直接套算法，如果一点编程都不需要的话，很多个性化业务是实现不了的

㈣ 什么是AI算法

ai
人工智能
用程序实现搜寻答案的计算方法
比如说一棵二叉树上的某一点的数据是你要的
你就要写一个程序让它找到这个数据
而这个程序怎么找
就要看算法了~
常见的算法大概有什么a*算法之类的

㈤ 人工智能中的算法种类

SVM算法，粒子群算法，免疫算法，种类太多了，各种算法还有改进版，比如说遗传神经网络。从某本书上介绍，各种算法性能、效力等各不同，应依据具体问题选择算法。

㈥ 游戏开发中会用到哪些常用AI算法

游戏开发指利用计算机编程语言，如C编程语言、C++、java等，编写计算机、手机或游戏机上的游戏。 目前流行的游戏开发语言为C++编程语言，目前流行的游戏开发接口为DirectX9.0，还有OpenGL、SDL(Simple DirectMedia Layer)等。现在手机上玩的游戏分为Android与IOS两种不同平台，分别是用eclipse/MyEclipse和xcode。现在也流行一些跨平台的编程引擎，例如cocos2d-x、unity 3D等。
接下来，再看看游戏开发的课程，游戏开发的课程除了理论知识还包括软件的操作。
C++程序基础：通过学习C++语言，奠定编程基础。使用VS.net2005编译工具，高效构建代码。
算法与数据结构：通过学习算法与数据结构的基本概念，了解常用的数据结构及相关的抽象数据定义，认识计算机求解的基本思路与方法。
Win32程序入门：通过API和MFC的学习，熟悉Windows环境下程序设计基本方法。通过使用DirectX绘制2D图形。
游戏数学和智能应用：游戏中的坐标系，矢量、矩阵，几何碰撞，物理模拟，人工智能与寻路算法。
2D游戏技术与应用：2D 游戏技术概论，游戏地图系统，GUI 系统，战斗系统设计，任务系统优秀的声音引擎 BASS，Cocos2D-X 引擎，Box2D 物理引擎。
游戏开发的常用软件有C++、DirectX、Box2D、Cocos2d-x、Unity，不能说哪款最好用，因为这是游戏开发过程中都要用到的软件，必须都精通。
C++是在C语言的基础上开发的一种通用编程语言，应用广泛。
DirectX，（Direct eXtension，简称DX）是由微软公司创建的多媒体编程接口。
Box2D是一个用于模拟2D刚体物体的C++引擎。zlib许可是一个自由软件授权协议，但并非left。
Cocos2d-x是一个开源的移动2D游戏框架，MIT许可证下发布的。这是一个C++ Cocos2d-iPhone项目的版本。
Unity是由Unity Technologies开发的一个让玩家轻松创建诸如三维视频游戏、建筑可视化、实时三维动画等类型互动内容的多平台的综合型游戏开发工具，是一个全面整合的专业游戏引擎。

㈦ ai技术包括哪些技术

人工智能的基础理论科学包括计算机科学、逻辑学、生物学、心理学及哲学等众多学科，人工智能技术核心具体包括：

1、计算机视觉

人们认识世界, 91%是通过视觉来实现。同样, 计算机视觉的最终目标就是让计算机能够像人一样通过视觉来认识和了解世界, 它主要是通过算法对图像进行识别分析, 目前计算机视觉最广泛的应用是人脸识别和图像识别。相关技术具体包括图像分类、目标跟踪、语义分割。

2、 机器学习

机器学习的基本思想是通过计算机对数据的学习来提升自身性能的算法。机器学习中需要解决的最重要的4类问题是预测、聚类、分类和降维。机器学习按照学习方法分类可分为:监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。

3、自然语言处理

自然语言处理 (NLP) [30]是指计算机拥有识别理解人类文本语言的能力, 是计算机科学与人类语言学的交叉学科。自然语言是人与动物之间的最大区别, 人类的思维建立在语言之上, 所以自然语言处理也就代表了人工智能的最终目标。机器若想实现真正的智能自然语言处理是必不可少的一环。自然语言处理分为语法语义分析、信息抽取、文本挖掘、信息检索、机器翻译、问答系统和对话系统7个方向。自然语言处理主要有5类技术, 分别是分类、匹配、翻译、结构预测及序列决策过程。

4、语音识别

现在人类对机器的运用已经到了一个极高的状态, 所以人们对于机器运用的便捷化也有了依赖。采用语言支配机器的方式是一种十分便捷的形式。语音识别技术是将人类的语音输入转换为一种机器可以理解的语言, 或者转换为自然语言的一种过程。

㈧ 做人工智能方向，应该掌握哪些知识，有没有这个方向的培训

从事人工智能行业，应该掌握的知识有python基础与科学计算模块、AI数学知识、线性回归算法、线性分类算法、无监督学习算法、决策树系列算法、海量数据挖掘工具、概率图模型算法、深度学习原理到进阶实战、图像识别原理到进阶实战、图像识别项目、自然语言处理原理、自然语言处理项目、数据挖掘项目等。

人工智能也可以说是计算机科学的一种，因为它在研究中曾企图想了解智能的本质，然后生产出一种拥有和人类相同的思维模式的机器。

人工智能的主要使用为机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。

用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。

一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些领域内做出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（MODELING APPROACH），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。

遗传算法（GENERIC ALGORITHM，简称GA）和人工神经网络（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。

为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。

采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。

培训的话，现在比较多，可以自己先了解了解看看。网上还有一些免费的视频可以看看，感觉感觉。

人工智能基础入门

㈨ 学人工智能要求高不高

学人工智能要求还是蛮高的，因为人工智能是一个以计算机科学为基础，由计算机、数学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科。

如果是本科以上大概包含3个方面的课程：

1. Ø计算机相关：Linux操作系统、Java语言编程、数据库原理与应用、数据结构、数据挖掘与数据分析

2. Ø数学及统计类课程：高等数学、线性代数、概率论、数理统计

3. ØAI相关：机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、人脸识别，语音识别，智能算法推荐、深度学习、知识图谱、计算机视觉

但是如果只是专攻人工智能某一个方向的技术，也可以通过培训机构培养和学习，比如数据的标注、大数据工具、深度学习语言（tensorflow，paddlepaddle），前提都是需要一定的数学基础！

人工智能相关方向