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- 人工智能：一种现代方法中的其他方面（包括搜索，CSP，逻辑，planning，等等） 一个小时，两个教授随便出题，要求口试解答通过。 挂两次的话，嘿嘿。
2022年11月15日 · 神经网络具有很多优美的性质，使它更适合人工智能领域： 重复性结构。 神经元的重复性结构使它更适合编程实现，这就像编程里的for循环，是可复用的。
目前人工智能很火，我想知道他下面的哪些子方向还是处于发现初期或是还比较冷！
数据分析行业技能分享. 人工智能 大数据 神经网络 这三个的就业方面不太重叠，你上面又说了机器学习的意愿，不太清楚你想要走什么方面， 大数据分析 里面这些都会包含，你我可以单独的学习其中一个方面， 神经网络 在无人驾驶上非常适用，每一个详细的 ...
2015年3月12日 · 机器学习. 奇点. 神经网络. 深度学习（Deep Learning） 这段视频说deep learning常常会意外地自发学习一些特征，是否意味着人工神经网络涌现了一些意识？ 里面说意识是机器学习的禁忌，如何评价？ http://m.iqiyi.com/v_19rrnp90v4.html [图片] [图片] [图片] [图片]… 显示全部 . 关注者. 118. 被浏览. 11,306. 19 个回答. 默认排序. 谢澎涛. 机器学习话题下的优秀答主. 20 人赞同了该回答. 神经网络并无任何神秘之处，和SVM，LDA 一样，一个普通的model而已。 由于模型和数据的复杂性，总会学出一些预期之外的东西。
2019年2月28日 · 谢邀，人工智能是让计算机从已有数据中获取到特定的模式，并依据这个模式机械的完成对新数据的分辨，比对，转化等任务的技术。 发布于 2019-03-01 19:31. 远鉴Fosafer. 让你无可替代. 4 人赞同了该回答. 谢谢邀请. 第一个问题：有哪些面向非专业人士的人工智能科普课程/读物？ 李开复 ：《人工智能》《AI·未来》
2017年8月2日 · 人工智能说具体的话是指机器学习。 机器学习的一个核心是supervised learning (监督学习），就是每个训练样本都有人给出来的标签，然后机器算法进行训练分类器。 如标定这张图是猫，这张图是狗，然后机器学习算法就可以训练猫狗分类器了，给张新的图片，这个训练好的分类器就可以判断是猫还是狗。 但是对没有标定的类别，比如说狼，就没法识别了。 假设有个完美的机器学习分类器（深度学习网络已经接近完美），那么是不是在测试集上的准确度应该是100%呢？ 其实不然，训练好的算法的准确度还跟数据的标定准确度有关系。 大类别大样本集合的情况下，人标定数据的准确度并不是100%。
