歸納邏輯編程

1. 一篇文章講清楚人工智慧，機器學習和深度學習的區別

先看一下三者的關系：

對於人工智慧，我們可以從廣義和狹義兩個層面來理解。廣義層面來講，AI應該具備人類智力的所有特徵，包括上述的能力。狹義層面的人工智慧則只具備部分人類智力某些方面的能力，並且能在這些領域內做的非常出眾，但可能缺乏其他領域的能力。比如說，一個人工智慧機器可能擁有強大的圖像識別功能，但除此之外並無他用，這就是狹義層面AI的例子。

從核心上來說，機器學習是實現人工智慧的一種途徑。

實際上，機器學習是一種「訓練」演算法的方式，目的是使機器能夠向演算法傳送大量的數據，並允許演算法進行自我調整和改進，而不是利用具有特定指令的編碼軟體常式來完成指定的任務。

舉個例子，機器學習已經被用於計算機視覺（機器具備識別圖像或視頻中的對象的能力）方面，並已經有了顯著的進步。你可以收集數十萬甚至數百萬張圖片，然後讓人標記它們。例如，讓人標記出其中含有貓的圖片。對於演算法，它也能夠嘗試建立一個模型，可以像人一樣准確地標記出含有貓的圖片。一旦精度水平足夠高，機器就相當於「掌握」了貓的樣子。

深度學習是機器學習的眾多方法之一。其他方法包括決策樹學習、歸納邏輯編程、聚類、強化學習和貝葉斯網路等。

深度學習的靈感來自大腦的結構和功能，即許多神經元的互連。人工神經網路（ANN）是模擬大腦生物結構的演算法。

在ANN中，存在具有離散層和與其他「神經元」連接的「神經元」。每個圖層挑選出一個要學習的特徵，如圖像識別中的曲線/邊緣。 正是這種分層賦予了「深度學習」這樣的名字，深度就是通過使用多層創建的，而不是單層。

人工智慧和物聯網密不可分

我認為人工智慧和物聯網之間的關系類似於人類的大腦和身體之間的關系。

我們的身體收集感官輸入，如視覺、聲音和觸摸。我們的大腦接收、處理這些數據並尋求它們的意義，比如：把光變成可識別的對象、把聲音變成可以理解的語言。然後大腦會做出決定、向身體發送信號，命令身體執行一些運動，例如撿起物品或對他人說話。

構成物聯網的所有感測器都像我們的身體，它們提供了來自世界各處的原始數據。人工智慧就像我們的大腦，需要能夠了解這些數據並決定要執行的操作。同時，物聯網的連接設備又像是我們的身體，能夠進行物理動作或與他人進行交流，以釋放彼此的潛力。

2. 想選修邏輯學，求建議！！！

非常簡單，至少在演繹邏輯那些，我只看到那裡。後面的歸納邏輯覺得沒啥意思，沒有必然性。
邏輯用來規范思維的，任何學科想要往深學，規范的邏輯思維是必須要有的。

3. 人工智慧，機器學習和深度學習的區別是什麼

為了搞清三者關系，我們來看一張圖：

如圖所示：人工智慧最大，此概念也最先問世；然後是機器學習，出現的稍晚；最後才是深度學習。

從低潮到繁榮

自從 1956 年計算機科學家們在達特茅斯會議（Dartmouth Conferences）上確認人工智慧這個術語以來，人們就不乏關於人工智慧奇思妙想，研究人員也在不遺餘力地研究。在此後的幾十年間，人工智慧先是被捧為人類文明光明未來的鑰匙，後又被當作過於自大的異想天開而拋棄。

但是在過去幾年中，人工智慧出現了爆炸式的發展，尤其是 2015 年之後。大部分原因，要歸功於圖形處理器（GPU）的廣泛應用，使得並行處理更快、更便宜、更強大。另外，人工智慧的發展還得益於幾乎無限的存儲空間和海量數據的出現（大數據運動）：圖像、文本、交易數據、地圖數據，應有盡有。

下面我們從發展的歷程中來一一展開對人工智慧、機器學習和深度學習的深度學習。

人工智慧人工智慧先驅們在達特茅斯開會時，心中的夢想是希望通過當時新興的計算機，打造擁有相當於人類智能的復雜機器。這就是我們所說的「通用人工智慧」（General AI）概念，擁有人類五感（甚至更多）、推理能力以及人類思維方式的神奇機器。在電影中我們已經看過無數這樣的機器人，對人類友好的 C-3PO，以及人類的敵人終結者。通用人工智慧機器至今只存在 於電影和科幻小說里，理由很簡單：我們還實現不了，至少目前為止。

我們力所能及的，算是「弱人工智慧」（Narrow AI）：執行特定任務的水平與人類相當，甚至超越人類的技術。現實中有很多弱人工智慧的例子。這些技術有人類智能的一面。但是它們是如何做到的？智能來自哪裡？這就涉及到下一個同心圓：機器學習。

機器學習

機器學習是實現人工智慧的一種方法。機器學習的概念來自早期的人工智慧研究者，已經研究出的演算法包括決策樹學習、歸納邏輯編程、增強學習和貝葉斯網路等。簡單來說，機器學習就是使用演算法分析數據，從中學習並做出推斷或預測。與傳統的使用特定指令集手寫軟體不同，我們使用大量數據和演算法來「訓練」機器，由此帶來機器學習如何完成任務。

許多年來，計算機視覺一直是機器學習最佳的領用領域之一，盡管還需要大量的手動編碼才能完成任務。研究者會手動編寫一些分類器（classifier），如邊緣檢測篩選器，幫助程序辨別物體的邊界；圖形檢測分類器，判斷物體是否有八個面；以及識別「S-T-O-P」的分類器。在這些手動編寫的分類器的基礎上，他們再開發用於理解圖像的演算法，並學習如何判斷是否有停止標志。

但是由於計算機視覺和圖像檢測技術的滯後，經常容易出錯。

深度學習

深度學習是實現機器學習的一種技術。早期機器學習研究者中還開發了一種叫人工神經網路的演算法，但是發明之後數十年都默默無聞。神經網路是受人類大腦的啟發而來的：神經元之間的相互連接關系。但是，人類大腦中的神經元可以與特定范圍內的任意神經元連接，而人工神經網路中數據傳播要經歷不同的層，傳播方向也不同。

舉個例子，你可以將一張圖片切分為小塊，然後輸入到神經網路的第一層中。在第一層中做初步計算，然後神經元將數據傳至第二層。由第二層神經元執行任務，依次類推，直到最後一層，然後輸出最終的結果。

每個神經元都會給其輸入指定一個權重：相對於執行的任務該神經元的正確和錯誤程度。最終的輸出由這些權重共同決定。因此，我們再來看看上面提到的停止標志示例。一張停止標志圖像的屬性，被一一細分，然後被神經元「檢查」：形狀、顏色、字元、標志大小和是否運動。神經網路的任務是判斷這是否是一個停止標志。它將給出一個「概率向量」（probability vector），這其實是基於權重做出的猜測結果。在本文的示例中，系統可能會有 86% 的把握認定圖像是一個停止標志，7% 的把握認為是一個限速標志，等等。網路架構然後會告知神經網路其判斷是否正確。

不過，問題在於即使是最基礎的神經網路也要耗費巨大的計算資源，因此當時不算是一個可行的方法。不過，以多倫多大學 Geoffrey Hinton 教授為首的一小批狂熱研究者們堅持採用這種方法，最終讓超級計算機能夠並行執行該演算法，並證明該演算法的作用。如果我們回到停止標志那個例子，很有可能神經網路受訓練的影響，會經常給出錯誤的答案。這說明還需要不斷的訓練。它需要成千上萬張圖片，甚至數百萬張圖片來訓練，直到神經元輸入的權重調整到非常精確，幾乎每次都能夠給出正確答案。不過值得慶幸的是Facebook 利用神經網路記住了你母親的面孔；吳恩達 2012 年在谷歌實現了可以識別貓的神經網路。

如今，在某些情況下，通過深度學習訓練過的機器在圖像識別上表現優於人類，這包括找貓、識別血液中的癌症跡象等。谷歌的 AlphaGo 學會了圍棋，並為比賽進行了大量的訓練：不斷的和自己比賽。

總結

人工智慧的根本在於智能，而機器學習則是部署支持人工智慧的計算方法。簡單的將，人工智慧是科學，機器學習是讓機器變得更加智能的演算法，機器學習在某種程度上成就了人工智慧。

本文作者 Michael Copeland 曾是 WIRED 編輯，現在是矽谷知名投資機構 Andreessen Horowitz 的合夥人。

4. 邏輯與運算怎麼算

邏輯與運算：在編程中表示為，邏輯與運算符左右兩個操作數都為true。
二進制邏輯與運算時常以1為真、0為假，C語言用，表示邏輯非，表示邏輯與表示邏輯或，如果前面或者中間先得到結果為假，就結束邏輯計算而不管後面的結果為真假的問題，如果前面先得到結果為真，就繼續進行。
狹義上邏輯既指思維的規律，也指研究思維規律的學科即邏輯學。廣義上邏輯泛指規律，包括思維規律和客觀規律。邏輯包括形式邏輯與辯證邏輯，形式邏輯包括歸納邏輯與演繹邏輯。

5. 人工智慧學習本科學歷夠不

人工智慧學習本科學歷夠。如需學習人工智慧推薦選擇【達內教育】，該機構課程體系緊跟企業需求，企業級項目，課程穿插大廠真實項目講解，對標企業人才標准，制定專業學習計劃，囊括主流熱點技術。與多家企業簽訂人才培養協議，全面助力學員更好就業。

學習人工智慧需要掌握的知識具體如下：
1、掌握【Python基礎知識】。
2、了解Python，熟悉4種工具的基礎知識。
3、資料庫實戰開發。
4、數學基礎要求：高等數學、線性代數和概率論等。
5、至少需要掌握一門編程語言。
6、深入到硬體的話，一些電類基礎課必不可少。感興趣的話點擊此處，免費學習一下

想了解更多有關人工智慧的相關信息，推薦咨詢【達內教育】。秉承「名師出高徒、高徒拿高薪」的教學理念，是達內公司確保教學質量的重要環節。作為美國上市職業教育公司，誠信經營，拒絕虛假宣傳是該機構集團的經營理念。該機構在學員報名之前完全公開所有授課講師的授課安排及背景資料，並與學員簽訂《指定授課講師承諾書》，確保學員利益。達內IT培訓機構,試聽名額限時搶購。

6. 如何提高編程的思維邏輯能力

想提高編程的思維能力就要把握好編程思維的這四點：

把握好「理解問題——找出路徑」的高效思維過程，它由「分解—抽象—模式識別—演算法」這四個步驟。

1、分解，簡單來說，就是「把復雜的大問題，拆解成更可執行、更好理解的小步驟」，它能鍛煉我們拆解復雜問題的能力。

2、「抽象思維」能力，它能鍛煉我們聚焦重點，忽略無用信息，並抽取關鍵信息的能力。

3、模式識別，就是「如何找出相似的模式，並高效率解決細分問題」，它能極大鍛煉我們規律整合的能力。

4、演算法，就是根據之前一系列對於問題的理解，設計一步一步的解決路徑，並解決整個問題。

反復訓練提升這 4 項重要的思維模式，建立一種真正「抗打」的認知思維和學習能力，酒客快速提高了！