智能算法产品

㈠ 什么是智能算法

在工程实践中，经常会接触到一些比较“新颖”的算法或理论，比如模拟退火，遗传算法，禁忌搜索，神经网络等。这些算法或理论都有一些共同的特性（比如模拟自然过程），通称为“智能算法”。

㈡ 现在都有哪些人工智能类的产品

人工智能主要有三个层面：计算智能、感知智能、认知智能。
计算智能最核心的是芯片，代表公司有英特尔、AMD、高通、华为、地平线等。
感知智能现在最热门的领域是机器视觉、语音、还有运动等，代表公司有旷视科技、海康威视、商汤、触景无限等。
认知智能是人工智能最难、也是最尖端的领域，是人工智能的终极目标，代表公司有IBM、微软、谷歌、科大讯飞、小i机器人、网络、搜狗等。

㈢ 智能算法有哪些

模拟退火算法,启发式搜索,遗传算法,局部搜索,禁忌搜索.....我一个也不会

㈣ 你见过哪些“奇葩”的人工智能应用

席卷全球的人工智能浪潮——一浪高过一浪，它为现有的服务场景提供了技术支持，正在重新定义我们的生活。

人工智能是一个比较复杂的产业结构，它由大数据和计算能力构成人工智能产业支撑，有了这层支撑，还不足以撑起整个产业链，这里需要核心的关键技术，包括机器学习、计算机视觉、语音及自然语言处理等关键技术的研究和应用，促进实现人工智能产业商业化构建，最后应用在服务机器人、个人助手、智能医疗、智能家居、智能营销等细分行业。

然而

落地应用五花八门，只有你想不到，没有你见不到的人工智能落地产品。那些人工智能落地产品有“正经”的，也有“不正经”的；有“严肃”的，也有“奇葩”的。总之，“雅俗共存”。

人工智能落地应用无非是创造变革生活的方法，而且按照目前人工智能企业定位，大多是在图像识别、语音识别、无人驾驶等方面的应用，所以它是“正经”的。

但这里小编只想说些看起来“不正经”“奇葩”的人工智能应用，依据个人观点和评价，分别打了奇葩指数，供大家“参考”。

上榜理由：叹为观止！或许这就是为什么有些专家认为人工智能会对人类产生威胁，在道德伦理上，这点的确是在挑战人类的底线。

奇葩指数：

选美机评委器人

据主办方介绍，之所以让人工智能当选美评委，是因为他们希望将来通过一张照片判断人的健康情况。他们认为，人的长相通常和健康程度成正比，所以人工智能可以从选美开始，逐渐学会判断人的健康状况。

人对美的标准是很主观的，所以主办方将美的标准细分，具体包括肤色、皱纹、性别、年龄段、脸部对称性及种族等因素。参与的人工智能算法有三种，均掌握深度神经网络技术。参赛人只要下载客户端，在里面上传自己不带妆、不戴眼镜、无胡须的脸部照片，最后经过三个人工智能“评委”的选择就可以了。

上榜理由：长相和健康程度成正比？那你让长相丑的该怎么活？

奇葩指数：

4.智能捡黄瓜

人工智能干的活有时候不仅不高大上，还很容易让人一头雾水，比如下面要说的拣黄瓜。

日本的一名技术人员开发了一套人工智能系统，用来给黄瓜分门别类。开发者的父母以种黄瓜为生，但是为了给种出来的黄瓜定品级是十分麻烦的一件事。就像他们家，为了给自家黄瓜分到九类品级，需要大量的时间观察黄瓜的颜色、长短、粗细、纹理等等，费时费力，而且需要长时间的学习，没法临时雇人帮忙。

所以这名技术人员开发了一套可以分拣黄瓜的人工智能系统。他利用谷歌开源的TensorFlow平台，通过图像识别，再加上树莓派3(RaspberryPi3)的硬件，人工智能系统就这样做出来了。他给这套系统“喂”了7000张黄瓜照片，帮助人工智能学习黄瓜类别。

但目前为止，这套系统用于实践的准确率仅为70%，并且因为训练系统的照片分辨率太低，目前系统还不能分辨出黄瓜的颜色、纹理、小刺和刮痕等判断因素。目前这名技术人员正打算使用谷歌的云机器学习平台，改善他的人工智能系统。

上榜理由：开发人员是个孝顺的孩子，赶紧开发让更多孝子能用上。

奇葩指数：

无论如何，人工智能落地应用就是一种实践，它是检验理论的基础。不管奇葩与否，能够应用在生活中，并改变我们细微生活，都是人工智能的实践。

㈤ 智能算法

智能信息处理研究方向

一、 科研方向意义
智能信息处理是人工智能（AI）的一个重要研究领域。在世界各地对人工智能的研究很早就开始了，当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，而人工智能也始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。80年代初，在美国、日本、接着在我国国内都掀起了一股研究神经网络理论和神经计算机的热潮，并将神经网络原理应用于图象处理、模式识别、语音综合及机器人控制等领域。随着理论研究的不断深入和应用领域的迅速扩大，近年来智能信息处理成了人工智能的一个热门研究方向，我国各高等院校都成立了关于智能信息处理的研究机构。他们立足于信息处理技术的基础研究和应用，积极地将数学、人工智能、逻辑学、认知科学等领域最新研究成果应用于各种信息的智能处理，在模式识别与人工智能、数据库与数据仓库的挖掘技术、信息网络安全与数据保密技术等方面取得了较好的研究成果，在带动其院校学科建设的同时，也努力扩大了信息技术在国民经济各领域的应用，提高了信息处理技术的社会效应和经济效益。
二、主要研究方向
模式识别与人工智能
数据挖掘算法
优化决策支持系统
商用智能软件
三、研究目标
以促进本学科的建设为目标，加强智能理论的研究，并侧重智能系统的开发应用工作。在理论上，配合本硕学生的教学工作，在模式识别与人工智能、数据挖掘和智能算法等方面进行深入研究，取得比较深入的理论研究成果，从而使学生掌握这方面最新的知识理论，为他们在以后的研究和工作中打下坚实的基础，进一步可以独立研究并取得更大的成就。在智能应用上，我们要根据现有的基础条件，进一步加强梯队人员和素质的建设，形成一支结构合理、充满活力、人员稳定的研究队伍；建立并扩展与外界的合作关系，将最新的理论研究成果转化为生产力，开发出企业急需的、先进的智能控制和信息处理软件系统，从而在为社会做贡献的同时提高我校的声誉，有利于我校的招生和就业。本方向的研究工作还会促进学生实验实践环节的质量，从根本上提高毕业生的素质。

㈥ 人工智能算法有哪些

人工智能算法有：决策树、随机森林算法、逻辑回归、SVM、朴素贝叶斯、K最近邻算法、K均值算法、Adaboost算法、神经网络、马尔可夫。

㈦ 人工智能算法解决新挑战，智能算法是什么是如何运行的

由于人工智能缺乏可解释性，人们越来越关注人工智能主体的接受和信任问题。多年来，对可解释性的重视在计算机视觉、自然语言处理和序列建模等领域取得了巨大的进展。随着时间的推移，这些类型的编码指令变得比任何人想象的都更加全面和复杂。人工智能算法已经进入了这一领域。人工智能算法是机器学习的一个子领域，它引导计算机学习如何独立工作。因此，为了优化程序并更快地完成工作，小工具将继续学习。

人工智能算法也每天都在使用。尽管关于美国联邦政府如何保护个人数据信息的问题尚不清楚，但对特定方面和通信的计算机软件监控已经在防止国内外的重大恐怖行为。这只是人类使用人工智能不断发展和扩大的一种经验。人类对人工智能的使用拓宽了我们的视野，使事情变得更简单、更安全，并使子孙后代更幸福。

㈧ 智能算法有哪些

（1）人工神经网络（Artificial Neural Network）类：反向传播（Backpropagation）、波尔兹曼机（Boltzmann Machine）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network）、Hopfield网络（hopfield Network）、多层感知器（Multilyer Perceptron）、径向基函数网络（Radial Basis Function Network，RBFN）、受限波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine）、回归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、自组织映射（Self-organizing Map，SOM）、尖峰神经网络（Spiking Neural Network）等。
（2）贝叶斯类（Bayesin）：朴素贝叶斯（Naive Bayes）、高斯贝叶斯（Gaussian Naive Bayes）、多项朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）、平均-依赖性评估（Averaged One-Dependence Estimators，AODE）
贝叶斯信念网络（Bayesian Belief Network，BBN）、贝叶斯网络（Bayesian Network，BN）等。
（3）决策树（Decision Tree）类：分类和回归树（Classification and Regression Tree，CART）、迭代Dichotomiser3（Iterative Dichotomiser 3， ID3）,C4.5算法（C4.5 Algorithm）、C5.0算法（C5.0 Algorithm）、卡方自动交互检测（Chi-squared Automatic Interaction Detection，CHAID）、决策残端（Decision Stump）、ID3算法（ID3 Algorithm）、随机森林（Random Forest）、SLIQ（Supervised Learning in Quest）等。
（4）线性分类器（Linear Classifier）类：Fisher的线性判别（Fisher’s Linear Discriminant）
线性回归（Linear Regression）、逻辑回归（Logistic Regression）、多项逻辑回归（Multionmial Logistic Regression）、朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）、感知（Perception）、支持向量机（Support Vector Machine）等。
常见的无监督学习类算法包括：
（1） 人工神经网络（Artificial Neural Network）类：生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN），前馈神经网络（Feedforward Neural Network）、逻辑学习机（Logic Learning Machine）、自组织映射（Self-organizing Map）等。
（2） 关联规则学习（Association Rule Learning）类：先验算法（Apriori Algorithm）、Eclat算法（Eclat Algorithm）、FP-Growth算法等。
（3）分层聚类算法（Hierarchical Clustering）：单连锁聚类（Single-linkage Clustering），概念聚类（Conceptual Clustering）等。
（4）聚类分析（Cluster analysis）：BIRCH算法、DBSCAN算法，期望最大化（Expectation-maximization，EM）、模糊聚类（Fuzzy Clustering）、K-means算法、K均值聚类（K-means Clustering）、K-medians聚类、均值漂移算法（Mean-shift）、OPTICS算法等。

㈨ 最常见的人工智能算法都有哪些

神经网络算法、蚁群算法、混合蛙跳算法、蜂群算法。

㈩ 智能算法包括哪些

智能算法是指在工程实践中经常会接触到一些比较新颖的算法或理论，比如模拟退火遗传算法，禁忌搜索神经网络天牛须搜索算法，麻雀搜索算法