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选修5人工智能初步《1.1.2人工智能及其特点》新课标PPT课件优质课下载
人工智能从 1956 年提出概念以来经历了漫长的发展历程，中间有两次高峰，两次低谷，现在是第三次高峰，而带来发展起伏的是机器学习算法的变迁。
第三次高峰开始的标志是 2006 年的时候，机器学习算法中的神经网络方向出现了一个突破，多伦多大学教授 Geoffrey Hinton 提出了“深度学习”的概念。
在接下来的几年中，因为计算机性能的提升和数据量的急速增加，深度学习技术的实用性越来越强。
其实我们所做的一切 AI，都是有期待的，我们期待的是什么呢？期待它能代替人。
机器代替人的重要标准是什么？就是比人更好。很遗憾，
首先我们来看一下人类的学习，人类的学习是一个人根据自己的经验，对一类问题形成认知或者总结出某些规律，然后用这些认知和规律来解决类似问题的过程。
经过计算机科学家的不断努力，终于成功地发明了一些算法，使得计算机可以从现有的数据中学习到规律，并且可以随着输入的数据数量增长而提升学习效果，这就是机器学习
就像火箭要起飞需要燃料，人要变得有智慧需要阅历一样，机器学习需要海量的数据。
首先我们来看一下人类的学习，人类的学习是一个人根据自己的经验，对一类问题形成认知或者总结出某些规律，然后用这些认知和规律来解决类似问题的过程。
经过计算机科学家的不断努力，终于成功地发明了一些算法，使得计算机可以从现有的数据中学习到规律，并且可以随着输入的数据数量增长而提升学习效果，这就是机器学习
就像火箭要起飞需要燃料，人要变得有智慧需要阅历一样，机器学习需要海量的数据。
首先我们来看一下人类的学习，人类的学习是一个人根据自己的经验，对一类问题形成认知或者总结出某些规律，然后用这些认知和规律来解决类似问题的过程。
经过计算机科学家的不断努力，终于成功地发明了一些算法，使得计算机可以从现有的数据中学习到规律，并且可以随着输入的数据数量增长而提升学习效果，这就是机器学习
就像火箭要起飞需要燃料，人要变得有智慧需要阅历一样，机器学习需要海量的数据。
首先我们来看一下人类的学习，人类的学习是一个人根据自己的经验，对一类问题形成认知或者总结出某些规律，然后用这些认知和规律来解决类似问题的过程。
经过计算机科学家的不断努力，终于成功地发明了一些算法，使得计算机可以从现有的数据中学习到规律，并且可以随着输入的数据数量增长而提升学习效果，这就是机器学习
就像火箭要起飞需要燃料，人要变得有智慧需要阅历一样，机器学习需要海量的数据。
首先我们来看一下人类的学习，人类的学习是一个人根据自己的经验，对一类问题形成认知或者总结出某些规律，然后用这些认知和规律来解决类似问题的过程。
经过计算机科学家的不断努力，终于成功地发明了一些算法，使得计算机可以从现有的数据中学习到规律，并且可以随着输入的数据数量增长而提升学习效果，这就是机器学习
就像火箭要起飞需要燃料，人要变得有智慧需要阅历一样，机器学习需要海量的数据。
我们可以把训练机器学习系统比作教小朋友学习：我们提供许多例子来对儿童进行训练，并给他们足够的反馈信息，让他们知道是对还是错。
我们能做的只是每当他们找到目标以后，给予相应的奖励。之后，它们就知道了哪些特征对它们来说是可以获得奖励的，而这些反馈的结果等同于“找到了炸弹”。
我们可以把训练机器学习系统比作教小朋友学习：我们提供许多例子来对儿童进行训练，并给他们足够的反馈信息，让他们知道是对还是错。
我们能做的只是每当他们找到目标以后，给予相应的奖励。之后，它们就知道了哪些特征对它们来说是可以获得奖励的，而这些反馈的结果等同于“找到了炸弹”。
第一个原因：大数据，以前我们收集数据的成本非常高，同时数据的采集也比较困难，存储数据的工具也比较昂贵，这就导致了数据量非常小。到了21世纪硬件发展非常快，存储设备也非常便宜，而且互联网时代大家的数据都在云端，收集数据也就非常方便，这样我们就有了非常多非常大的数据量。