2024-12-11 智能 0
在探讨人工智能（AI）这一广泛领域时，我们往往会关注到其中的一些核心技术。这些技术如同桥梁，连接着理论与应用、算法与数据之间的界限，而机器学习（Machine Learning, ML）和深度学习（Deep Learning, DL）正是这座桥梁上的两根主要支柱。
首先，让我们来了解一下人工智能的范围。简单来说，人工智能是一个跨学科研究领域，其目标是创造能够模仿人类认知功能的计算机系统。这意味着它不仅仅局限于传统意义上的“智力”能力，还包括感知、推理、决策等多种复杂任务。随着时间的推移，这个范围不断扩展，从最初对专家系统进行模拟，再到现在涵盖了从图像识别到自然语言处理再到自主导航等众多方面。
然而，无论如何扩展其边界，人的认知能力都显得无比复杂且强大。因此，在实现真正的人类级别AI之前，我们需要一系列高效且灵活的方法来让计算机系统能更好地理解世界，并根据这个理解做出反应。在这里，机器学习和深度学习扮演了至关重要角色。
1. 什么是机器学习？
2. 深度学习是什么？
3. 人工智能中的ML与DL作用
4. 如何评价ML&D为关键技术？
结论
