入坑人工智能，这一篇会是强大的助力

进一步了解深度学习算法的基础知识：

• 卷积神经网络
• 人工神经网络
• 前馈神经网络
• 多元线性回归
• 梯度下降
• Logistic回归

现实生活中的应用

在现实生活中，问题很少是简单的。 AI最适合解决某些问题。通常，AI最适合在解决问题时执行某些步骤，而将其余部分留给人类。例如，AI启用的聊天机器人可能能够跟踪员工的项目，获得状态的更新，但是，管理人员仍然需要构建团队、激励团队并引导团队朝着正确的方向前进。

最适合AI解决的问题：

• 重复性任务 - 按照逻辑步骤得出结论的手动任务。 (例如：包装货物，准备在仓库交货)
• 数据密集型任务 - 涉及分析大量数据以查找模式和异常的任务。 (例如：从财务记录中发现欺诈行为。)
• 超级人类任务 - 需要超人能力的任务，并说明人类感官技能和精细运动技能的局限性。 (例如：机器人外科医生可以使用最精确的动作进行非侵入性手术。精细调整的计算机视力可以在人眼无法进行MRI检查时发现肿瘤。)

随着人工智能系统的发展，我们面临的挑战是面对人类自身的局限性。虽然人工智能为我们的生活带来了更多的效率，但我们面临着将人工智能融入我们生活所带来的新问题。 只有更多的理解和更少的恐惧，我们才能授权自己在人工智能时代前进。

（编辑：核心网）

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