1）人工智慧：讓機器像人一樣具有一些能力，擴充套件人的智慧型。
2）機器學*： 不顯式程式設計地賦予計算機能力的研究領域。
3）aiops： artificial intelligence for it operations，智慧型化運維，將人工智慧應用於運維領域，基於已有的運維資料（日誌、監控資訊、應用資訊等），通過機器學*的方式來進一步解決自動化運維沒辦法解決的問題。
4）常用演算法和學*庫：
強化學*概念：
強化學*，reinforcement learning. 詞本身具有三層含義：
(1) 它是一種問題，把一些現實生活的問題抽象成了強化學*
(2) 它是一種解決方法，使用強化學*這種方法，解決一些問題
(3) 它是乙個研究的領域，學術界研究的領域
大家千萬不要被這個詞多意給搞混
強化學*這個idea來自於我們人類的學*過程，我們通常會在互動中學*，舉兩個例子，無人不知的小明同學為了考試100分努力學*，最終考試得了100分(reward)，蕭紅同學上課不聽講，得到懲罰。小明同學從獎賞中學到了經驗：努力學*。 蕭紅同學開始後悔，如果我怎樣怎樣，現在會怎樣怎樣。 前者的獎賞就是強化學*經常用的reward，後者的後悔，就是非完整資訊博弈體系中用的learning from regret. 所謂強化學*，就是使用計算的方法把這個過程表示出來。
強化學*除了agent，environment 以外，通常包含以下幾個要素：
(1) policy, 政策。 給定乙個狀態，採取各種行動的概率分布， policy會指導 agent做行動
(2) reward signal。agent每做乙個動作都會立即有乙個獎賞，稱為reward
(3) value function。 獎賞是立即的、短期一次性的。 如何衡量長期的獎賞呢，採用value function 是代表乙個狀態的價值，狀態的價值，就等於此狀態以後所有行為reward的折現 期望
(4) 環境模型。 模型主要是模擬真實環境，就像下象棋一樣，模型限制了你的遊戲規則。 除此以外還有model-free方法
一句話概括，強化學*最基本的idea就是，agent通過與環境不斷互動，學到主要問題，從而達到最終目標。
5）深度學*庫--tensorflow（流動的張量）
6）深度學*庫--keras
keras是乙個高層神經網路api，keras由純python編寫而成並基於tensorflow、theano以及cntk後端。
keras對底層深度學*框架（tensorflow/cntk/theano）進行了封裝。當你呼叫keras的語句時，實際上，你所搭載的後台框架進行了一長串的操作。很多時候，tensorflow等框架十幾行的語句，在keras中只是一行命令。
人工智慧導論
人工智慧 能力 是智慧型機器所執行的通常與人類智慧型 有關的智慧型行為，如判斷 推理 證明 識別 感知 理解 通訊 設計 思考 規劃 學習和問題求解等 思維活動。凡是固定了演算法的，基本上都不算ai 弱人工智慧 在某個方面的智慧型 應用效果很強 強人工智慧 綜合的多方面的人工智慧 現實應用效果差 機...
人工智慧導論 緒論
1956 年 正式提出人工智慧這個術語並把他當做一門新興科學的名稱。20 世紀三大科學技術成就 1.1.1 智慧型的概念 自然界的四大奧秘 對智慧型還沒有確切的定義，主要流派有 智慧型是知識與智力的總和。知識 是一切智慧型行為的基礎 智力 是指獲取知識並應用知識求解問題 1.1.2 智慧型的特徵 1...
（AI）人工智慧導論實驗 A 演算法
原始碼 實驗內容 假設在乙個 n m 的迷宮裡，入口座標和出口座標分別為 1，1 和 5，5 每乙個座標點有兩種可能 0 或 1，其中 0 表示該位置允許通過，1 表示該位置不允許通過 如地圖 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 最短路...