簡單（******）並不意味著微不足道（trivial），簡單也可以有強大的力量。
深藍（deep blue）的推土機智慧型：以強大的算力彌補對定式和棋局理解記憶上的不足，與人類智慧型並不完全相同。
隨時演算法：逐步深入，獲取保單，保證在規定的時間內給出最好的答案。
基於規則的專家系統，將知識用簡單的規則加以表示。基於規則的專家系統真的具有智慧型嗎？僅僅是一層偽飾讓人們覺得其有智慧型。規則與常識並不相同。（不可知論）
編寫以目標為中心的程式，它能解釋自己的行為：根據目標樹上節點的前趨和後繼。
分支限界:每次擴充套件當前代價最小的序列。演算法優化：不重複擴充套件已擴充套件節點；可容許啟發式（優先擴充套件更有價值的節點）。a*演算法=分支限界+擴充套件列表+可容許啟發式。
模式識別中的最近鄰：在特徵空間中近鄰分布的點。思想：在某些方面相似總有可能在其他方面也相似。使用最近鄰演算法需要考慮的問題是：不同維度中哪些起了作用？不起作用的維度會干擾結果。
從工程的角度來說，研究人工智慧要先研究人類的智慧型，建立人類智慧型模型並完善之。
識別樹：進行一系列測試（測試樹）進行識別。測試時先考慮能劃分出較多同質子集的特徵（好的特徵）、再考慮較差的特徵。無序度的計算：借助資訊理論中資訊量的計算方法。選擇的特徵進行測量後使得結果的無序度盡可能小——建立一棵盡可能簡單的識別樹。
神經網路：神經元仿生技術。（下游軸突通過囊泡釋放介質訊號，上游樹突接收到訊號後興奮沿著軸突繼續傳播：樸素生物學。）不同的突觸有不同的重要性：在仿生模擬中增加權重引數。神經元樹突訊號積累（訊號求和）。累積的訊號強度決定了興奮是否傳遞：要麼有，要麼無。
反向傳播演算法：對引數梯度計算，一層層向前傳播。當前的計算只依賴於已經計算出的結果。
~~~待續
人工智慧課程方案
對於企業來說，隨著人工智慧的逐步滲透，企業的經營管理也將面臨著較大的變化和挑戰，也會迎來自身的轉型和發展。鑑於此，我們將在概述人工智慧和企業管理內涵的基礎上，格物斯坦認為 基於人工智慧在現代企業管理中的運用的分析，詳細闡述人工智慧對於現代企業管理的挑戰。現代的人工智慧可以找出對應的模式，然後對物件進...
人工智慧學習筆記
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人工智慧需要學哪些課程？
人工智慧專業是中國高校人計畫設立的專業，旨在培養中國人工智慧產業的應用型人才，推動人工智慧一級學科建設。2018年4月，教育部研究設立人工智慧專業，進一步完善中國高校人工智慧學科體系 首先你需要數學基礎 高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析 其次需要演算法的積累 人工神經...