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深度学习（2010年代至今）：深度学习是一种可以使用多层神经网络来学习复杂模式的技术。在2010年代以来，深度学习得到了广泛的应用，例如，自动驾驶、图像识别、机器翻译等领域。其中这五位人物为AI的发展作出了重要的贡献：艾伦·图灵：艾伦·图灵是英国数学家和逻辑学家，他提出了图灵机的概念，并在第二次世界大战期间领导了破译德国密码的工作。他也被认为是人工智能的奠基人之一。约翰·麦卡锡：约翰·麦卡锡是美国计算机科学家，他在20世纪50年代提出了人工智能的概念，并在人工智能领域做出了巨大贡献。针对图片模糊、倾斜、翻转等情况进行特别优化。莆田珍云数字AI企业知道

其实和我们人类一样，是通过专门的学习过程获得的。专门的学习可以让AI程序习得专门的规律或能力。之后AI程序运行时，就可以依据习得的规律或能力，自主决策输出。我们以大数据加持下的AI为例，把AI的学习过程通俗的解释清楚。可以用三个关键词来概括学习过程：数据，模型，模型实例(AI程序)1、数据：数据中蕴含了某种规律，可能是数据之间(输入数据和输出数据)的规律，也可能是数据本身的结构上的规律。不同类型的数据(结构化数据，图像，语音，文本)，蕴含的规律不同。宁德福建珍云数字科技AI数字媒体智能图像生成,让营销素材设计更简单.

统计学法90年代，人工智能研究发展出复杂的数学工具来解决特定的分支问题。这些工具是真正的科学方法，即这些方法的结果是可测量的和可验证的，同时也是人工智能成功的原因。共用的数学语言也允许已有学科的合作（如数学，经济或运筹学）。STUART J. RUSSELL和PETER NORVIG指出这些进步不亚于“NEATS的成功”。有人批评这些技术太专注于特定的问题，而没有考虑长远的强人工智能目标。这和其他的子符号方法，如模糊控制和进化计算，都属于计算智能学科研究范畴。

为了找到那组模型参数，从而得到模型实例，有两个问题需要解决:1) 要有比较模型参数哪组更好的方法，这样才能知道选哪组比较的方法是看模型参数确定的模型实例哪个更好的表达了数据中的规律。也就是要找到方法可以评估模型实例对数据规律的表达的好坏。2）要有寻找模型参数的方法，能在有限的时间内找到好的参数组前面说过，模型可能有非常非常多的参数，每个参数又可以有非常非常多的取值选择，所以模型可选的参数组会非常非常多。自动识别主体并剔除背景。

自动驾驶：自动驾驶技术是人工智能在交通领域的应用之一。未来的汽车将会搭载更加智能和先进的人工智能系统，使得汽车自动化的水平得到更大的提高。医疗保健：人工智能将广泛应用于医疗保健领域。医生可以利用人工智能来快速诊断疾病，制定治的计划，甚至进行手术操作。总之，人工智能是一个正在快速发展的领域，它已经改变了人们的生活方式和工作方式。虽然人工智能的发展面临着许多挑战和难题，但是人们对它的应用前景持乐观态度。应用智慧城市、金融安防、广告营销等场景，可以在嵌入式设备、移动设备和个人电脑上实现毫秒级的人脸检测。宁德珍云数字AI视频内容审核

与AI深度结合，使视频编辑过程更加智能：自动拆条、语音识别生成字幕、视频指纹、场景识别与自动拼接。莆田珍云数字AI企业知道

马文·明斯基：马文·明斯基是美国计算机科学家，他是人工智能领域的先驱之一。他与约翰·麦卡锡共同创立了人工智能实验室，并开发了世界上神经网络。李飞飞：李飞飞是华裔计算机科学家，他是深度学习领域的重要人物之一。他是斯坦福大学计算机科学系教授，并创立了Google Brain团队，是深度学习领域的人物之一。吴恩达：吴恩达是华裔计算机科学家，他是机器学习领域的重要人物之一。他是斯坦福大学计算机科学系教授，并曾任百度的首席科学家和谷歌Brain的创始人之一。莆田珍云数字AI企业知道