AI发展全景：从机器学习到深度学习
程序员八哥
2025-02-24 15:01:27
人工智能（AI）包含 机器学习（ML）、神经网络（NN）、深度学习（DL），它们层层递进，推动 AI 发展。
1. AI 的四个层次
📌 人工智能（AI）：包含 语音识别、自然语言处理（NLP）、机器人、专家系统 等。
应用：自动驾驶、智能客服（Siri、Alexa）。
📌 机器学习（ML）：让机器通过数据学习，包含 监督学习（SVM、决策树）、无监督学习（K-means）。
应用：个性化推荐、信用评分、垃圾邮件检测。
📌 神经网络（NN）：模拟人脑工作，包括 多层感知机（MLP）、递归神经网络（RNN）、Hopfield 网络。
应用：OCR 文字识别、时间序列预测。
📌 深度学习（DL）：神经网络的进阶版本，包含 CNN（图像识别）、RNN（序列处理）、GAN（图像生成）、Transformer（NLP）。
应用：ChatGPT、AI 绘画（Midjourney）、自动驾驶（Tesla FSD）。
2. 深度学习为何重要？
✅ 自动特征提取：CNN 自动学习图像特征，RNN 处理时间序列数据。
✅ 高精度：在语音、图像任务上，超越传统 ML。
✅ 泛化能力强：适用于自动驾驶、AI 生成式任务。
3. AI 未来趋势
🔹 AI 生产力工具：ChatGPT 变革代码、文案生成。
🔹 AI 医疗：AI 辅助诊断、医学影像分析。
🔹 AI 创意：AI 绘画、音乐创作进入主流。
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