人工智能到底是什么，人工智能基础教程（百度云）

首先，要想解释清楚人工智能并不容易，需要站在概念、产品和行业三个角度来分别进行阐述，而要想深入了解人工智能，还需要有一定的基础知识，包括哲学、数学、控制学、经济学、神经学和语言学等，所以不仅仅是学习人工智能具有较大的难度，要想了解人工智能也有一定的难度。

了解人工智能往往都是从人工智能概念开始的，人工智能概念当前并没有一个非常明确的定义，而且人工智能本身也是一个动态发展的概念，这也是解释人工智能难度较大的一个重要原因。虽然当前人工智能概念还存在很多不明确的地方，但是目前人工智能的研究领域还是相对比较集中的，主要包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习、自动推理、知识表示和机器人学等六大方向。所以当前理解人工智能概念，可以从这个六个大的研究方向来入手。

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从人工智能概念出现到现在，虽然经过了半个多世纪，但是在研究方向和研究方法上始终具有较大的差异性，这也许也是人工智能领域的魅力所在。在人工智能概念的研究过程中，如果按照思考和行动这两个大的维度来看，一直有两种看法，一种是“像人一样思考和行动”，而另一种则是“合理思考和行动”，当前来定义“合理”也许更容易一些，所以当前的人工智能研究就是基于“合理”这个出发点展开的。

从产品的角度来看，当前往往把人工智能产品称为“智能体（Agent）”，这里面的智能体有很多种不同的呈现形式，这与应用场景有密切的关系，由于当前的人工智能技术尚处在“弱人工智能时代”，所以谈人工智能一定离不开场景。通常来说，智能体的呈现形式有两种，一种是软硬件结合的呈现方式，比如各种智能机器人就是比较典型的代表，而这也符合人们对于人工智能产品的一贯认知形态。

实际上，当前应用更多的智能体，通常都是以软件的形式出现的，比如当前在互联网行业内就有大量的软件智能体，比如推荐系统就是一个比较典型的应用。相对于传统意义上的机器人来说，软件智能体的应用场景非常多，不仅应用成本比较低，效果也更容易呈现。相信在产业互联网发展的初期，软件智能体的发展空间会非常大，而且大量的行业企业在应用软件智能体时，也有一定的基础。

最后，谈到人工智能，一定不能忽略行业这个重要的属性，人工智能技术的发展和应用，一定离不开人工智能行业的推动。当前互联网（科技）公司是推动人工智能行业发展的重要力量，得益于数据、算力和团队的支撑，互联网公司布局人工智能领域会更容易一些，而且很多研究成果的应用也会更方便。

目前不少大型的互联网公司，已经开始陆续开放了自身的人工智能平台，这些平台通常都是以计算机视觉和自然语言处理为基础打造的，相信在这些人工智能平台落地之后，行业领域基于这些人工智能平台也会完成很多行业领域内的智能化创新，比如智慧医疗、智能家居等等。

下面这套课程是人工智能入门教程，想学习的朋友可以自已下载来学习。

• 目录如下：
• 1-1 深度学习要解决的问题
  1-2 深度学习应用领域
  1-3 计算机视觉任务
  1-4 视觉任务中遇到的问题
  1-5 得分函数.mp4
  1-6 损失函数的作用
  1-7 前向传播整体流程
  2-1 梯度下降通俗解释（以线性回归算法为例，神经网络也是如此）
  2-2 参数更新方法
  2-3 优化参数设置
  2-4 返向传播计算方法
  2-5 神经网络整体架构
  2-6 神经网络架构细节
  2-7 神经元个数对结果的影响
  2-8 正则化与激活函数
  2-9 神经网络过拟合解决方法
  3-1 神经网络整体框架概述
  3-10 完成全部迭代更新模块
  3-11 手写字体识别数据集
  3-12 算法代码错误修正
  3-13 模型优化结果展示
  3-14 测试效果可视化展示
  3-2 参数初始化操作
  3-3 矩阵向量转换
  3-4 向量反变换
  3-5 完成前向传播模块
  3-6 损失函数定义
  3-7 准备反向传播迭代
  3-8 差异项计算
  3-9 逐层计算