人工智能的基础概念是什么

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通常人们提到人工智能的基础概念是什么？其实人工智能涉及的内容非常广泛，从数学到计算机科学。想要学习人工智能的小伙伴要明白很多的基础知识，在这里小编会将人工智能的基础概念做一个总结梳理。

深度解析 人工智能的基础概念，你都知道吗？

1、人工智能

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和系统等。人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作，比如语音识别、图像识别，甚至象棋、围棋等。人工智能较近这几年发展非常迅速，谷歌的人工智能机器人AlphaGo轻松击败人类九段围棋高手，而且谷歌开源了其人工智能平台。像Fackbook，IBM等科技公司纷纷大力发展人工智能领域在自动驾驶、图像识别、语音识别等领域。

2、人工神经网络

人工智能的实现，很大一部分是基于人工神经网络。人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人工神经网络系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信 息存储、良好的自组织自学习能力等特点。误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理 论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定，灵活性很大，在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许 多领域都有着广泛的应用前景。

3、BP神经网络

BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用较广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用梯度下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和较小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。

4、梯度下降法

梯度下降法是一个较优化算法，通常也称为较速下降法。较速下降法是求解无约束优化问题较简单和较古老的方法之一，虽然现在已经不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。较速下降法是用负梯度方向为搜索方向的，较速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。函数的梯度是一个函数变化的速率，这里的负梯度方向搜索即向着梯度越来越小的方向搜索，这里涉及到一些高等数据的基础知识。