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从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了无监督学习Autoencoder的原理知识，然后用MNIST手写数字案例进行对比实验及聚类分析。本篇文章将分享《人工智能狂潮》书籍内容，包括人工智能的应用和什么是人工智能，结合作者的理解分享人工智能原理及基础知识，希望对您有所帮助！

本专栏主要结合作者之前的博客、AI经验和相关视频及书籍论文介绍，后面随着深入会讲解更多的Python人工智能案例及应用。基础性文章，希望对您有所帮助，如果文章中存在错误或不足之处，还请海涵~作者作为人工智能的菜鸟，希望大家能与我在这一笔一划的博客中成长起来。写了这么多年博客，尝试第一个付费专栏，但更多博客尤其基础性文章，还是会继续免费分享，但该专栏也会用心撰写，望对得起读者，共勉！

代码下载地址：https://github/eastmountyxz/AI-for-TensorFlow

文章目录

  • 前沿
    • 人工智能是机遇，更是挑战
    • 人工智能的春天
  • 第一章 不断进化的人工智能
    • 开始超越人类的人工智能
    • 汽车会改变，机器人也会改变
    • 超高速运算的威力
    • 人工智能能否成为科幻小说作家？
    • 全球对于人工智能研究的投资正在增加
    • 濒临失业的人们
  • 第二章 什么是“人工智能”
    • 人工智能尚未实现
    • 什么是人工智能——专家定义梳理
    • 人工智能与机器人的区别
    • 什么是人工智能——坊间的看法
    • 临时工、一般职员、课长与经理人
    • 强人工智能与弱人工智能
  • 本文总结

同时推荐前面作者另外三个Python系列文章。从2014年开始，作者主要写了三个Python系列文章，分别是基础知识、网络爬虫和数据分析。2018年陆续增加了Python图像识别和Python人工智能专栏。

  • Python基础知识系列：Python基础知识学习与提升
  • Python网络爬虫系列：Python爬虫之Selenium+BeautifulSoup+Requests
  • Python数据分析系列：知识图谱、web数据挖掘及NLP
  • Python图像识别系列：Python图像处理及图像识别
  • Python人工智能系列：Python人工智能及知识图谱实战

本文标签： 人工智能 读后感 狂潮

版权声明：本文标题：《人工智能狂潮》读后感——什么是人工智能？(一) 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://www.roclinux.cn/b/1766531154a3467275.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。