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本文目录
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。
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。
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。
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