400-998-6158
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它旨在让机器能够像人类一样进行感知、学习、推理、决策和行动，以解决复杂的问题并完成各种任务。
人工智能发展历程
诞生与初步发展（20
世纪 50 年代 - 60 年代）：1950
年，阿兰・图灵发表了《计算机器与智能》的论文，提出了著名的图灵测试，为判断机器是否具有智能提供了一种方法，被广泛认为是人工智能的开端。1956
年的达特茅斯会议上，正式确立了 “人工智能” 这一术语，标志着人工智能学科的诞生。
挫折与低谷（20 世纪 60 年代末 - 70 年代）：人们发现早期对人工智能的期望过高，实际发展遇到了许多困难，如计算机性能有限、算法不够成熟等，导致资金投入减少，人工智能进入次低谷期
缓慢发展与复苏（20 世纪 70 年代 - 80 年代）：专家系统在这一时期取得了一定的成功，它能够在特定领域为用户提供专业的建议和解决方案，使得人工智能重新受到关注。
再次繁荣与飞速发展（20
世纪 90 年代 -
至今）：随着计算机硬件技术的飞速发展，特别是图形处理单元（GPU）在计算中的应用，以及深度学习算法的突破，如反向传播算法、卷积神经网络等，人工智能在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了惊人的成果，进入了快速发展阶段。
主要技术与方法
机器学习：是人工智能的核心领域之一，它使计算机能够通过数据学习规律，并利用这些规律进行预测和决策。包括监督学习、无监督学习、强化学习等多种学习方法。
深度学习：是机器学习的一个分支领域，它基于对数据进行表征学习的方法。通过构建具有多个层次的神经网络模型，自动从大量数据中提取特征，在图像、语音、自然语言处理等领域有着广泛的应用和卓越的表现。
自然语言处理：旨在让计算机理解和处理人类自然语言，包括文本生成、机器翻译、问答系统、情感分析等任务。
计算机视觉：研究如何让计算机 “看” 懂图像和视频，实现目标检测、图像识别、语义分割、视频理解等功能，在安防、自动驾驶、医疗影像等领域有重要应用。
课程简介
医疗保健：辅助医生进行疾病诊断、医学影像分析、药物研发等，提高医疗效率和准确性。
交通运输：用于自动驾驶汽车、智能交通系统，优化交通流量，减少交通事故。
金融：风险评估、欺诈检测、智能投资顾问等，提升金融服务的效率和安全性。
工业制造：实现智能生产、质量检测、设备故障预测与维护，提高生产效率和产品质量。
智能家居：使家居设备具备智能化的控制和交互能力，为人们提供更加便捷、舒适的生活环境。
挑战：包括数据隐私和安全问题、算法的可解释性、伦理和道德困境、人才短缺以及与人类社会的融合等方面。
展望：随着技术的不断进步，人工智能有望在更多领域取得突破，如通用人工智能的发展、与其他新兴技术（如物联网、量子计算等）的深度融合，将为人类社会带来更加深远的变革。
学校概况
只要一个电话
我们免费为您回电
