大家好，关于基于安卓的人工智能很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于基于安卓的人工智能应用的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
本文目录
各种人工智能名称
由于人工智能不再是一个模糊的营销术语，而是更多的精确意识形态，因此理解所有AI术语越来越成为一项挑战。国外AI领域的专家们聚在一起，聚集在一起，为大家定义了人工智能领域的一些最常见的术语。
A
Algorithms算法：给AI、神经网络或其他机器提供的一套规则或指令，以帮助它自己学习;分类，聚类，推荐和回归是四种最流行的类型。
Artificialintelligence人工智能：机器能够做出决策并执行模拟人类智能和行为的任务。
Artificialneuralnetwork人工神经网络（ANN）：一种学习模型，可以像人脑一样工作，解决传统计算机系统难以解决的任务。
Autonomiccomputing自主计算：系统的自适应自我管理能力，用于高级计算功能，无需用户输入。
C
Chatbots聊天机器人：聊天机器人（简称聊天机器人），旨在通过文本聊天，语音命令或两者进行通信来模拟与人类用户的对话。它们是包含AI功能的计算机程序的常用接口。
Classification分类：分类算法让机器根据训练数据为数据点分配类别。
Clusteranalysis聚类分析：一种用于探索性数据分析的无监督学习，用于查找数据中的隐藏模式或分组;群集使用由欧几里得或概率距离等度量定义的相似性度量建模。
Clustering聚类：聚类算法允许机器将数据点或项目分组到具有相似特征的组中。
Cognitivecomputing认知计算：一种模仿人类大脑思维方式的计算机模型。它涉及通过使用数据挖掘，自然语言处理和模式识别进行自学习。
Convolutionalneuralnetwork卷积神经网络（CNN）：一种识别和理解图像的神经网络。
D
Datamining数据挖掘：检查数据集以发现和挖掘可以进一步使用的数据模式。
Datascience数据科学：一个跨学科领域，结合了统计学，信息科学和计算机科学的科学方法，系统和过程，通过结构化或非结构化数据提供对现象的洞察。
Decisiontree决策树：基于树和分支的模型，用于映射决策及其可能的后果，类似于流程图。
Deeplearning深度学习：机器通过由级联信息层组成的人工神经网络自主模仿人类思维模式的能力。
F
Fluent流畅：一种可以随时间变化的状况。
G
GameAI：一种特定于游戏的AI形式，它使用算法来代替随机性。它是非玩家角色中使用的计算行为，用于生成玩家所采取的类似人类智能和基于反应的动作。
Geneticalgorithm遗传算法：一种基于遗传学和自然选择原理的进化算法，用于寻找困难问题的最优或近似最优解，否则需要数十年才能解决。
H
Heuristicsearchtechniques启发式搜索技术：支持通过消除不正确的选项来缩小搜索问题的最佳解决方案的范围。
K
Knowledgeengineering知识工程：专注于构建基于知识的系统，包括其所有科学，技术和社会方面。
L
Logicprogramming逻辑编程：一种编程范式，其中基于事实和规则的知识库进行计算;LISP和Prolog是用于AI编程的两种逻辑编程语言。
M
Machineintelligence机器智能：一个涵盖机器学习，深度学习和经典学习算法的总称。
Machinelearning机器学习：人工智能的一个方面，专注于算法，允许机器学习而不需要编程，并在暴露于新数据时进行更改。
Machineperception机器感知：系统接收和解释来自外部世界的数据的能力，类似于人类如何使用我们的感官。这通常使用附加的硬件来完成，尽管软件也是可用的。
N
Naturallanguageprocessing自然语言处理：程序能够识别人类交流的能力。
R
Recurrentneuralnetwork递归神经网络（RNN）：一种神经网络，它能够理解顺序信息并识别模式，并根据这些计算创建输出。
S
Supervisedlearning监督学习：一种机器学习，其中输出数据集训练机器生成所需的算法，如监督学生的教师;比无监督学习更常见。
Swarmbehavior群体行为：从数学建模者的角度来看，它是由个人遵循的简单规则产生的紧急行为，不涉及任何中心协调。
U
Unsupervisedlearning无监督学习：一种机器学习算法，用于从没有标记响应的输入数据组成的数据集中得出推论。最常见的无监督学习方法是聚类分析。
补充：TF
TF是指谷歌的TensorFlow深度学习开源框架。Tensorflow是谷歌在2015年11月开源的机器学习框架，来源于Google内部的深度学习框架DistBelief。由于其良好的架构、分布式架构支持以及简单易用，自开源以来得到广泛的关注。
鉴于TensorFlow目前这么流行，想要学习和实践的程序员们也可以了解下谷歌最近的AI开源项目——AIYProjects。AIY全称是ArtificialIntelligenceYourself，顾名思义就是利用AI来进行的DIY功能套件。借助AIY项目，创客可以利用人工智能来实现更像人与人交流的人机交互。谷歌目前为AIYProjects推出了两款硬件产品--AIYVoiceKit和AIYVisionKit。
人工智能，有哪些技术支撑？掌握了app开发人士，可以入门吗？
人工智能主要应用于服务行业，主要在以下七个领域中！
可以看到，这些领域的都是很复杂的有对应流程的行业，因此可以肯定的是，人工智能是需要大数据支撑的，机器人毕竟是机器人，不可能像人的思维一样灵活多变，一般来说，再智能的机器人也只能根据软件的算法进行动作，因此所有的判断都是基于条件判定的。
智能机器人主要是模拟人的思维，但人的思维太过复杂，想要完全的模拟现在是做不到的，所以只有根据需要一点一点的完善机器人的辨别能力，这些辨别能力怎么来——大数据，一部分数据是在软件开发时就写入程序的，但更多的还是机器人后天学习的，怎么学习？这就涉及到另外的技术，识别、摄入数据、分析、做出反应、存储记录等！
说到底，其实人工智能也是用软件开发的基础技术实现的，其思维逻辑很复杂，因此对数据结构要求很高；再看学习功能，学习说到底也就是识别理解和记录的过程，识别很好理解，如人对语言、图片、视频的识别一样，机器人也需要识别，不同的是，机器人不会像人这么直观，很多时候只能识别数字化的东西，数字化这些东西技术就是数字媒体的技术；记录很好理解，就是把数字化的东西分条件记录到数据库中，以便随时调用；还有一个重要功能就是作出回应进行交流，所有的判断都是基于大数据的，在程序中就是通过大量的条件比较然后判定，说到底其实还是数据结构的知识，动作就是虚拟现实，虚拟现实也是属于数字媒体的技术范畴。
在功能层面，智能机器人很复杂，在技术方面也很高深，如果单就软件层面来说的话，涉及的技术大的来说，主要是数字媒体和大数据的知识，两者都是目前软件开发中的难点，因此不得不说，“很复杂，也很深奥！”
DuerOS能否成为人工智能时代的安卓？
可能性不大，理由有两点，一是DuerOS没有重量级的合作伙伴，终端数量难以形成规模，无法积累海量用户。
根据百度介绍，DuerOS适用于音箱、电视、冰箱、手机、机器人、车载、可穿戴、玩具等多种场景及设备，目前已与国内外多家企业达成战略合作，这也仅仅是宣传层面，所谓的战略合作伙伴到底是谁，规模有多大，对市场的掌控有多少，目前不得而知。
再看看安卓的合作伙伴，三星，华为，小米，联想、HTC、摩托罗拉，虽然后两者已经彻底堕落，但不可否认，在安卓系统发布的初期，HTC和摩托罗拉确实也是安卓阵营的马前卒当头炮，而且当时的HTC和摩托罗拉也是很有规模。
二是各路玩家对人工智能时代的场景入口的争夺已经白热化，但起点相差不大，比如百度、阿里、亚马逊、微软、谷歌、腾讯等等，DuerOS在诸多玩家中并没有形成明显的优势。
截止目前DuerOS的战略合作伙伴们还没有推出任何一款能够拿下市场的产品，这是很致命的一点，相比之下，阿里的天猫精灵、亚马逊的Alexa、谷歌的Nest都已经是市场上比较畅销的人工智能产品，而且也积累了一定的用户。
DuerOS既没有重量级合作伙伴（对比谷歌），自身又没有推出杀手级应用终端（对比苹果），所以他不可能建立起良性循环的系统生态，他注定只能是人工智能时代的参与者，而不可能成为像安卓一样的巨无霸。鸿蒙的人工智能叫什么
华为的人工智能芯片，取名叫“昇腾”；
华为的操作系统，取名叫“鸿蒙”…
余承东在介绍鸿蒙OS开发初衷时表示：“随着全场景智慧时代的到来，华为认为需要进一步提升操作系统的跨平台能力。可以说鸿蒙OS的出发点和Android、iOS都不一样，是一款全新的基于微内核的面向全场景的分布式操作系统。”
余承东在演讲开头讲到：“今天我们处于什么时代？我们处于智能手机广泛普及，应用非常丰富、生产非常丰富的时代，同时处于AI、5G来临的时代，AI、5G赋予这个是特色。真正AI全场景智慧时代正在来临，我今天汇报的题目是如何打造全场景时代新的时代、新的体验。”
基于安卓的人工智能和基于安卓的人工智能应用的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？欢迎您下次再来哦！