基础概念

人工智能：通过算法和模型处理数据，以实现智能决策。

机器学习：让计算机从数据中自动学习提升性能，分为监督学习、无监督学习和强化学习。

深度学习：一种特殊的机器学习，模仿人脑神经网络，处理复杂任务如图像和语音识别。

主要原理

神经网络：由神经元和权重构成，通过前向传播和反向传播学习数据特征。

训练过程：深度学习模型通过大量数据迭代，调整权重以接近真实结果。

自然语言处理：利用深度学习模型如BERT、GPT，提高理解和生成自然语言的能力。

应用领域

医疗保健：用于疾病诊断、影像分析和药物研发，提升医疗服务效率和准确性。

书籍《通识AI：人工智能基础概念与应用》概览

该书由吴北虎编写，适合初学者和专业人士，内容覆盖AI历史、技术原理及社会影响，包括：

AI历史与现状：从早期探索到现代发展，探讨其对就业市场的影响。

关键技术：大数据、计算机视觉、语音识别等。

应用实例：自动驾驶、智能制造、智慧医疗，强调AI与国家战略的联系。

人工智能的基本概念与应用

与责任：讨论AI的重要性，引导读者思考科技的社会责任。

智能代理的应用场景

金融交易：智能代理根据市场数据自动交易。

实体机器人：通过传感器与环境互动，执行物理任务。

游戏：作为对手或角色增加游戏体验。

医疗诊断：辅助医生基于检查结果推测病情。

搜索引擎：处理网页数据，响应用户查询，提供相关结果。

人工智能是一个多领域交叉的复杂学科，它通过一系列技术如机器学习和深度学习，推动了从医疗到娱乐等众多行业的变革，并在不断发展中探索新的和社会责任框架。