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八九十年代已被淘汰。
上世纪8、90年代2012年前主导，拟合了大量数据和人为修正。
2012年重新构建模式识别算法的方法。现在主要研究方向。
至今机器不断从经验中自我学习打败对手；
各种语言同声传译
不断自我学习完善驾驶技能，以适应更复杂驾驶情况，提高安全性；
并判断当前人类的语言内容、情感做出相应的反应和回答。
比对病毒、细菌；识别变异细胞；对病症做准确判断。
解决人类无法解决的问题
强自主意识
超
CPU与GPU二者都是这三部分组成，但是三者比例却不同。在GPU中，逻辑单元的规模则是远远超过其他二者之和。这种不同的构架就决定了CPU在指 令的处理/执行，函数的调用上有着很好的发挥，但由于逻辑单元所占比重较小，相对于GPU而言，在数据的处理方面（算术运算或者逻辑运算）的能力就弱了很多。
在CPU的市场中，英特尔号令天下。NVIDIA 举过人工智能大旗抢占GPU市场。AMD、高通、寒武纪、深
鉴科技、地平线、华为等公司强势崛起，AI芯片市场群雄纷争。
微软：打造人工智能芯片
用于全新的Hololens AR设备
微软宣布将打造人工智能芯片并用于Hololens AR设备。这款新发布的人工智能芯片能够对用户所看到和听到的数据进行实时处理，无需再花时间传回云上……
寒武纪：寒武纪在北京发布了三款新一代人工智能芯片，分别为面向低功耗场景视觉应用的寒武纪1H8，高性能且拥有广泛通用性的寒武纪1H16…
华为：麒麟970首次集成NPU华为发布了人工智能芯片"麒麟970"……
英特尔：发布Nervana神经网络处理器英特尔正在进行多种适合人工智能计算架构的开发与研究，以突破传统人工智能产品的极限。今年，英特尔分别发布了Nervana神经网络处理（NNP）和人工智能芯片Loihi……
深鉴科技：顶级合作伙伴支持下的AI芯片深鉴科技公布了六款深度学习产品，分别为视频结构化解决方案、人脸分析解决方案、人脸检测识别模组、深鉴ARISTOTLE架构平台……
高通：新一代SoC目标产品不仅是手机正式发布了新一代的骁龙845处理器芯片。升级的地方包括性能、拍摄、安全、AI、连接性、沉浸式体验架构等方面。其中最大的亮点是新增2MB 共享L3缓存和3MB系统缓存……
TensorFlow
它的深度学习框架，远超其它。Ten
sorFlow Lite 可在移动设备上运行深度学习。已用于苹果的CoreML、Clarifai
，华为麒麟970人工智能处理器。
PyTorch3.0
在机器学习和科学计算工具Torch基础上，基于Python语言开发的机器学习工具包。
DuerOS2.O
搭载AI硬件、语音交互，可供开发和提供服务多样化的开放性平台。
ET大脑
整合了机器视觉、语音识别。自然语言处理等AI技术的平台。
功能
特征识别及应用
利用图像特征分析，将图像进行多类别区分
包括通用物体及场景识别和图像主体检测两项图像能力，识别万物
自定义图像识别模型，深度学习完成训练，找到目标
开源框架
卷积神经网络的兴起
2012年Hinton学生Alex参加ImageNet数据大赛，在开源框架TensorFlow上应用卷积神经网络进行训练，一举夺魁，拿下比赛总冠军，因它的超高的准确 性，开创了深度神经网络空前的高潮。
神经网络与卷积神经网路对比
卷积神经网络学习过程（见右图）
编程语言Python
Python做人工智能的好处：简单高效、优质的文档、强大的AI库、海量的模块，成为研究AI常用的开发语言。
爬虫具体代码得根据网站不同而修改的，而Python这种灵活的脚本语言特别适合这种任 务。
服务器端编程，具有丰富的Web开发框架，例如Django和TurboGears,快速完成一个网站的开发和Web服务。
Python有很好的3D渲染库和游戏开发框架， 有很多实用Python开发的游戏，如迪士尼卡 通城、黑暗之刃。
Python可编写桌面图形用户界面，还可以扩 展微软的Windows，常用TK、GTK+、Pyot、Win32等。
除了网络和互联网的支持，Python还提供了对底层网络的支持，有易于使用的Socket接口和一个异步的网络编程框架Twisted Python。
识别语音命令，实现多场景智能语音交互
深度语言学习形成语言识别模型，智能化问答
人工智能Google Assistant表达自然流畅，没有任何滞后和逻辑错误。这种智能化的程度让人惊叹不已。丝毫不会察觉到竟然是在跟AI对话。有一天，给你打电话的可能不是人了。
【 例：我想剪头发 】人工智能不会只是存在于程序阶段的算法或逻辑，它的发展必然对应着大量数据的采集、传感器的发展、硬件处理器的发展。
PET聊天机器人、银行办卡人脸识别系统、小区汽车牌号识别等系统中，信息的采集与算法的执行都是基于传感器与嵌入式实现的。华清远见作为嵌入式、物联网及移动互联网领域专业技术人才培养的旗舰品牌，将人工智能与嵌入式、物联网、大数据相结合，让人工智能根植于项目之中，将多个项目结合人工智能完成落地，并提供人工智能实验手册，从入门到神经网络再到与项目结合，更好的了解、熟悉以及应用人工智能。
项目简介
采用Google的TensorFlow人工智能学习系统建立的图像识别，实时采集相关信息，并采取不同模式处理。
项目实战内容
1、掌握采用Python作为开发语言的人工智能框架TensorFlow
2、掌握海量数据分析技术。
3、掌握图像识别技术原理、实现方法。
物联网、云、大数据、VR、人工智能技术积累，相互融合 ，学科知识的大载体。
结合技术特点，创新应用开发，拓展视野，提升人才素质。
特色创新实验室规划布局到投入教学，一站式解决方案。
