大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于深度学习 人工智能，人工智能深度学习的五个基本特征这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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人工智能深度学习的五个基本特征
人工智能深度学习具有以下五个基本特征：
一是从人工知识表达到大数据驱动的知识学习技术。
二是从分类型处理的多媒体数据转向跨媒体的认知、学习、推理，这里讲的“媒体”不是新闻媒体，而是界面或者环境。
三是从追求智能机器到高水平的人机、脑机相互协同和融合。
四是从聚焦个体智能到基于互联网和大数据的群体智能，它可以把很多人的智能集聚融合起来变成群体智能。
五是从拟人化的机器人转向更加广阔的智能自主系统，比如智能工厂、智能无人机系统等。
人工智能深度学习属于嵌入式吗
人工智能深度学习不属于嵌入式。
深度学习(DL,DeepLearning)是机器学习(ML,MachineLearning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI,ArtificialIntelligence)。
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。
以神经网络为主要手段的深度学习属于什么人工智能学派
以神经网络为主要手段的深度学习属于联结主义人工智能学派，也叫仿生学派或生理学派，联结主义学派从神经生理学和认知科学的研究成果出发，把人的智能归结为人脑的高层活动的结果，强调智能活动是由大量简单的单元通过复杂的相互连接后并行运行的结果。其中人工神经网络就是其典型代表性技术。
人工智能的发展历史分为哪三 深度学习阶段
1.人工智能的推理阶段（1950-1970）
这一阶段，大多数人认为，实现人工智能只需要赋予机器逻辑推理能力就可以，因此，机器只是具备了逻辑推理能力，并未达到智能化水平。
2.人工智能的知识工程阶段（1970-1990）
这一阶段，人们普遍认为，只有让机器学习知识之后才可以实现人工智能。在这种情况下，大量的专家系统被开发出来。但人们发现，给机器灌输已经总结好的知识并不是一件容易的事。
3.人工智能的数据挖掘阶段（2000-）
目前，已经提出的机器学习算法都得到了非常好的应用。深度学习技术获得了迅猛的进展。人们希望机器可以通过海量数据分析自动总结学习到知识，从而实现自身的智能化。
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