人工智能基础 🤖

人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，旨在开发能够执行通常需要人类智能的任务的系统，例如学习、推理、问题解决和感知。以下是关于人工智能基础的核心内容：

1. 核心概念

• 机器学习：通过数据训练模型，使系统能够自动改进性能。
• 深度学习：基于神经网络的子领域，擅长处理复杂模式（如图像和语音）。
• 自然语言处理（NLP）：让计算机理解、生成人类语言。
• 计算机视觉：使机器能够“看”和理解图像/视频内容。

2. 技术分支

• 监督学习：使用带标签的数据训练模型（如分类、回归）。
• 无监督学习：发现数据中的隐藏结构（如聚类、降维）。
• 强化学习：通过试错和奖励机制优化决策（如游戏AI）。
• 专家系统：模拟人类专家知识的规则驱动系统。

3. 应用场景

• 医疗诊断：辅助医生进行病症分析。
• 金融风控：检测欺诈行为与信用评估。
• 教育个性化：根据学习数据定制教学方案。
• 智能客服：自动化回答用户问题。

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4. 学习资源

• 人工智能_入门教程：适合零基础学习者。
• 机器学习_实战案例：深入理解算法应用。
• 深度学习_框架指南：掌握TensorFlow/PyTorch使用。

如需进一步探索人工智能的伦理与社会影响，可参考 /人工智能伦理 📚