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人工智能係統的實現和構建取決於這些技術

自然語言處理:這是研究計算機如何與自然人類語言交互並了解採取適當行動的方法。語音識別和合成是兩個NLp應用程序。語音助手(例如Siri,Google助手,Amazon Alexa等)是NLp實現的示例。使用的其他機制包括解析,文本識別,詞性標記,文本挖掘,機器翻譯和信息檢索。

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向量機:這些機器有助於根據參數值對信息進行分類。微分的使用在向量機的實現中起著重要作用。圖像識別,面部識別和文本識別系統是矢量機的實現。啟發式:在學習和理解錯誤並避免錯誤時,啟發式採用基本的人類行為。此行為適用於反複試驗。這涉及到映射與人腦相似的錯誤和校正。人工神經網絡:人工神經網絡(ANN)技術通過識別數據輸入中的模式來模擬人腦的佈線和行為。人工神經網絡處理大量數據以識別模式並將其映射以做出類似於人腦的決策。為此,

AI的類型,各種類型的人工智能分為兩類:第一類(基本)和第二類(高級)。第一類人工智能係統是一種基於可變參數的輸入和程序輸出的智能機器。第二類人工智能係統考慮決策過程中存在的實時事件,場景和實體,並採取相應的措施。觀察和動態條件會影響第二種人工智能係統,也稱為感官系統,因為它們像人類一樣會識別,分析並做出反應。

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