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人工智能与机器学习概述
资料介绍
一、人工智能的定义与发展历程
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。其核心目标是使机器具备类似人类的感知、推理、学习和决策能力。
（一）发展阶段划分
1. 孕育期（1940s-1956）：图灵提出"机器思维"概念，冯·诺依曼架构奠定计算机基础，为AI诞生提供理论准备。
2. 诞生期（1956）：达特茅斯会议首次使用"人工智能"术语，标志学科正式确立。
3. 发展期（1956-1990s）：经历两次起伏，符号主义与连接主义交替主导，专家系统与感知器技术先后兴起。
4. 爆发期（2010至今）：深度学习突破推动第三次AI浪潮，AlphaGo（2016）、GPT系列等标志性成果涌现。
二、机器学习的核心原理
机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能的核心分支，研究如何使计算机在没有明确编程的情况下通过数据学习并改进性能。其本质是通过算法构建数学模型，从数据中提取规律并用于预测或决策。
（一）主要学习范式
1. 监督学习：利用标记数据（输入与对应输出）训练模型，典型算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树及神经网络。应用场景涵盖图像分类、房价预测、垃圾邮件识别等。
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