人工知能の理論は非常に早く前方に置くものの、基本的に停滞し、21世紀に近づいて。1997年5月には、IBMのディープ・ブルー・コンピュータは、コンピュータは、一部の地域で人間を倒すことができ、チェス巨人にカスパロフを破りました。これは、人工知能へのパブリックビューのサインです。
21世紀以来、急速に過去20年間の人工知能の開発のペース。今年は、国家政策の支援を受けて、多くの大学は、人工知能の分野で自分の努力をしました。数日前に、教育省は35校のカレッジや大学は、人工知能の専門家を作成することができ発表しました。
アクションのこのシリーズからは、難しいことではない大学でも、プロの審査を申請する候補者を可能にする人工知能プロのレベル、懸念していることを確認します。今年は、AI業界は「ブーム」になる可能性
実際には、戻って2017年、人工知能が起動し始め、国の支援、ハイレベルの賃金は非常に多くの非コンピュータの起源を抑えることができない吸収、およびへの取り組み「Xuehai。」
実際には、近年では、人工知能とより強い分野での才能のための戦争。昨年、一部の企業は、選択した100万人近い年俸の復活を提供します。彼らはプログラマです。異なる技術的位置が異なる治療を持っています。
人工知能はどのようにして、変換学習しているのですか？
この質問に答える前に、私たちは明日学ぶための人工知能を理解する必要があり、これは比較的体系的なプロジェクトだと思います。AIは基本的な数学、ロジック、確率、機械学習、ニューラルネットワークの多くの知識を学びます。同時に、我々はこのような大規模なデータストレージ、データ解析ツール、TensorFlow、カフェや他のフレームワークなどの人工知能技術スタックのニーズを、制御する必要があります。
人工知能の開発は、私たちに、このようなスマートなスピーカー、アルファ・ドッグ、電話ロボットなどの有用な製品の多くをもたらしています。最初の二つは、理解しやすいです。電話ロボットとは何ですか？本当に使いやすい電話ロボット？このロボットは、マニュアル作業を置き換えることができます。1000台の以上の携帯電話の日、それを呼び出して、自動的にターゲット顧客を選び出します。エラー率は2.3％でした。不思議電話中小企業のロボットは、提示されず、後に求められています。