能够使用数据逐步提高特定任务的性能，而无需明确编程。
机器学习（ML）或人工智能（AI）几乎被用作彼此的同义词，并且可能是近来最受关注的主题。
机器学习被高估，因为它将成为未来的世界技术。每个部门都在向机器学习方向发生巨大变化。 大多数使用大量数据的行业都认识到机器学习技术的价值。通过从这些数据中获取洞察力 - 通常是实时的 - 组织能够更有效地工作或获得优于竞争对手的优势。人工智能会偷走你的工作
人工智能如今已经风靡一时。我们正在看看扎克伯格是如何为最复杂的事情制作JARVIS的，百度也是将公司all in ai。
我们最近可能会听到很多“人工智能”这个术语，还有其他几个，特别是机器学习和深度学习。它们经常互换使用，但虽然它们是相关的，但它们并不相同。
人工智能本质上是复杂的。它使用非常复杂的计算机科学，数学和其他复杂科学的混合。复杂的编程帮助这些机器复制人类的认知能力。
这是初学者最好的人工智能书籍之一。本书是为了简单理解人工智能的基本构建块及其算法而编写的。 对于有兴趣从核心学习AI的人来说，这是一个很好的起点。
从SIRI到自动驾驶汽车，人工智能（AI）正在迅速发展。虽然科幻小说经常将AI描绘成具有类似人类特征的机器人，但AI可以涵盖从谷歌的搜索算法到IBM的沃森到自动武器的任何东西。
更严重的是，我认为人工智能的下一个重大突破需要来自数学。我们今天在AI中所做的所有宣传，特别是深度学习，都取决于人工神经网络或支持向量机等算法。如果你深入研究这些，你会发现这些算法的核心是微分学或线性代数的方程。计算机科学可以解决搜索中的算法和优化问题（想想星空搜索）或排序，但我相信AI的挑战是数学问题。
工智能（AI）通常被定义为使计算机在人类完成时执行需要智能的事物的科学。AI在有限或简化的域中取得了一些成功。
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