人工智能常用的算法有遗传算法决策树神经网络的对吗?

一、人工智能常用的算法有遗传算法决策树神经网络的对吗?

不完全正确。1. 人工智能常用的算法包括遗传算法、决策树和神经网络，但并不仅限于这三个算法。还有其他常见的算法如支持向量机、K近邻算法等都被广泛应用于人工智能领域。2. 遗传算法是通过模拟自然选择和遗传机制来优化问题的解，决策树是一种基于树状结构的分类模型，神经网络是一种模拟人脑神经元网络的算法。它们在不同的问题和场景下有各自的优缺点和适用性。3.因此，虽然遗传算法、决策树和神经网络是人工智能中常用的算法，但并不能代表全部常用算法。

二、生活中常见属于人工智能的场景有哪些？

生活中常见的人工智能场景十分多样，它们涉及到我们日常生活的方方面面。以下是一些典型的人工智能应用场景：

智能家居：

智能音箱、智能门锁、智能照明等设备，通过语音识别、安全监控、照明调节等功能，增强了家电功能，提供了便捷的语音控制、定时控制以及能耗监测等服务。

智能家电可以学习用户的使用习惯，实现智能节能、预约和语音控制。

智能安防系统结合AI算法和图像识别，实时监控家庭安全。

智能健康管理则能实时监测家庭成员的心率、体温等健康指标。

智能医疗：

人工智能可以实现对医疗影像的自动分析、诊断和治疗建议。

智能穿戴设备帮助人们更好地管理自己的健康状况。

智能交通：

自动驾驶技术通过激光雷达、摄像头等传感器获取环境信息，利用AI算法进行实时决策。

智能交通管控系统实现对道路的智能监控和管理，包括交通信号的智能调度。

智能交通安全监控能够实时监测道路交通状况，预警交通违法行为。

智能金融：

风险评估、信用评级、智能投顾等方面都有人工智能的应用。

智能教育：

在线学习、智能辅导、个性化教学等方面也有人工智能的广泛应用，例如机器人助教可以直接与学生沟通。

智能娱乐：

虚拟现实、游戏开发、智能音响等都涉及人工智能技术。

智能购物：

语音购物让行动不便的人士能通过语音指令购买商品。

智能推荐根据用户的购物历史和喜好推荐商品。

自动化订单处理减少了用户的繁琐操作。

无人零售：

无人超市和自动化物流配送，如无人机送货、自动驾驶车辆等，提高了送货效率和准确性。

综上所述，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面，从家居生活到医疗健康，从交通出行到金融服务，再到教育和娱乐，人工智能都在为我们提供更便捷、更高效的服务。

三、ai常见辅助工具有？

机器学习工具：可以让计算机在经验数据的基础上进行学习和预测，如TensorFlow、Scikit-learn等。

2. 自然语言处理工：可以让计算机理解和处理人语言，如NLTK、Spacy、BERT等。

3. 计算机视觉具：可以让计算机识别和处理图像和视频，如OpenCV、YOLOMask R-CNN等。

4. 语音处理工具：可以让计机识别和声音语音，如Google Cloud Speech-to-Text、Microsoft Azure Speech Services等。

. 专业领域工具：针对特定领域提供人工智能服务，如医疗、金融、物流等。例如IBM Watson Health、Alibaba Cloud Financial等。

四、Ai的常用语言？

人工智能（AI）可以使用多种编程语言，但有些语言在AI领域中更为常用。以下是一些常用的AI编程语言：

1. Python：Python是目前AI领域最流行的编程语言，具有简单易学、代码清晰易读的特点。Python有很多可用的库和框架，如NumPy、Pandas、TensorFlow和PyTorch，这些库和框架可以帮助开发人员快速构建和训练AI模型。

2. Java：Java也是一种常用的AI编程语言，具有强大的跨平台性和可移植性。Java提供了许多AI库和框架，如Deeplearning4j、Weka和JavaCV，这些库和框架可以帮助开发人员构建和训练AI模型。

3. C++：C++是一种高性能的编程语言，适用于需要高计算性能的AI应用。C++提供了许多AI库和框架，如TensorFlow和Caffe，这些库和框架可以帮助开发人员构建和训练AI模型。

4. R：R是一种统计分析语言，广泛应用于数据分析和机器学习领域。R提供了许多用于机器学习和数据可视化的包和框架，如ggplot2、caret和randomForest，这些包和框架可以帮助开发人员构建和训练AI模型。

除了上述语言外，还有其他一些在AI领域中常用的编程语言，如Matlab、Scala等。选择哪种编程语言取决于项目的具体需求和个人偏好。

五、人工智能中运用了哪些硬件和软件？

1.脑波技术，通过分析脑部活动的一些特定波形，所开发出来的一些通过脑波来控制的技术，如脑波遥控灰机、意念控制球、意念控制电脑、意念玩游戏等等。

2.自动驾驶技术，顾名思义，就是不需要人来驾驶了，交给人工智能来操作，目前已经有多家大型车企在开发自动驾驶汽车，不时有自动驾驶概念车的发布。

3."车脸"识别技术，是根据汽车外观特征精确识别摄像头拍摄的车辆的技术，这项技术不再依靠扫描车牌号，而是基于对车辆外观特征的记录和分析，如轮廓线条、碰撞损伤或漆面刮痕等，依据这些特征数据搜索出机动车的型号和注册信息。

4.聊天机器人，是用来模拟同人类对话或聊天的程序，国内已经出现了不少智能聊天机器人，比如赢思软件的小i，爱博的小A，小强，和爱情玩偶等等，这些机器人也已经日益成为网民上网的好伙伴，随着发展聊天机器人也具备了更多的功能，让办公室白领能够更加轻松的交流。

5.计算机视觉，是一门研究如何使机器"看"的科学，简单来说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像，计算机视觉将来将会广泛用于医学和工业等领域。

6.大数据，一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征，大数据技术在我国已经广泛应用于指导各行业的发展。

7、智能硬件产品的核心是AI芯片，目前常见的智能硬件产品如智能家居、智能电视、智能手机、智能手机、智能穿戴设备、智能防丢设备、智能蓝牙耳机、智能医疗设备等等，随着科技的发展，肯定还会有很多的智能硬件的出现，比如游戏类、空气净化类产品等。

8.人形机器人，又称仿人机器人，配备有优良的控制系统，在未来智能机器人将会代替人类做很多类型的工作。

9.智能控制系统，就是在无人干预的情况下，能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术，这一技术应用的领域也非常广泛。

10.云店长。利用云计算、大数据、人工智能等尖端技术，开创性地打通阿里旗下1688供应商平台和淘宝零售店铺之间的智能通道。粉碎技术桎梏，提供创新服务。

六、各种人工智能名称？

由于人工智能不再是一个模糊的营销术语，而是更多的精确意识形态，因此理解所有AI术语越来越成为一项挑战。 国外AI领域的专家们聚在一起，聚集在一起，为大家定义了人工智能领域的一些最常见的术语。

A

Algorithms 算法：给AI、神经网络或其他机器提供的一套规则或指令，以帮助它自己学习; 分类，聚类，推荐和回归是四种最流行的类型。

Artificial intelligence 人工智能：机器能够做出决策并执行模拟人类智能和行为的任务。

Artificial neural network 人工神经网络（ANN）：一种学习模型，可以像人脑一样工作，解决传统计算机系统难以解决的任务。

Autonomic computing 自主计算：系统的自适应自我管理能力，用于高级计算功能，无需用户输入。

C

Chatbots 聊天机器人：聊天机器人（简称聊天机器人），旨在通过文本聊天，语音命令或两者进行通信来模拟与人类用户的对话。它们是包含AI功能的计算机程序的常用接口。

Classification 分类：分类算法让机器根据训练数据为数据点分配类别。

Cluster analysis 聚类分析：一种用于探索性数据分析的无监督学习，用于查找数据中的隐藏模式或分组;群集使用由欧几里得或概率距离等度量定义的相似性度量建模。

Clustering 聚类：聚类算法允许机器将数据点或项目分组到具有相似特征的组中。

Cognitive computing 认知计算：一种模仿人类大脑思维方式的计算机模型。它涉及通过使用数据挖掘，自然语言处理和模式识别进行自学习。

Convolutional neural network 卷积神经网络（CNN）：一种识别和理解图像的神经网络。

D

Data mining 数据挖掘：检查数据集以发现和挖掘可以进一步使用的数据模式。

Data science 数据科学：一个跨学科领域，结合了统计学，信息科学和计算机科学的科学方法，系统和过程，通过结构化或非结构化数据提供对现象的洞察。

Decision tree 决策树：基于树和分支的模型，用于映射决策及其可能的后果，类似于流程图。

Deep learning 深度学习：机器通过由级联信息层组成的人工神经网络自主模仿人类思维模式的能力。

F

Fluent 流畅：一种可以随时间变化的状况。

G

Game AI ：一种特定于游戏的AI形式，它使用算法来代替随机性。 它是非玩家角色中使用的计算行为，用于生成玩家所采取的类似人类智能和基于反应的动作。

Genetic algorithm 遗传算法：一种基于遗传学和自然选择原理的进化算法，用于寻找困难问题的最优或近似最优解，否则需要数十年才能解决。

H

Heuristic search techniques 启发式搜索技术：支持通过消除不正确的选项来缩小搜索问题的最佳解决方案的范围。

K

Knowledge engineering 知识工程：专注于构建基于知识的系统，包括其所有科学，技术和社会方面。

L

Logic programming 逻辑编程：一种编程范式，其中基于事实和规则的知识库进行计算; LISP和Prolog是用于AI编程的两种逻辑编程语言。

M

Machine intelligence 机器智能：一个涵盖机器学习，深度学习和经典学习算法的总称。

Machine learning 机器学习：人工智能的一个方面，专注于算法，允许机器学习而不需要编程，并在暴露于新数据时进行更改。

Machine perception 机器感知：系统接收和解释来自外部世界的数据的能力，类似于人类如何使用我们的感官。 这通常使用附加的硬件来完成，尽管软件也是可用的。

N

Natural language processing 自然语言处理：程序能够识别人类交流的能力。

R

Recurrent neural network 递归神经网络（RNN）：一种神经网络，它能够理解顺序信息并识别模式，并根据这些计算创建输出。

S

Supervised learning 监督学习：一种机器学习，其中输出数据集训练机器生成所需的算法，如监督学生的教师; 比无监督学习更常见。

Swarm behavior 群体行为：从数学建模者的角度来看，它是由个人遵循的简单规则产生的紧急行为，不涉及任何中心协调。

U

Unsupervised learning 无监督学习：一种机器学习算法，用于从没有标记响应的输入数据组成的数据集中得出推论。 最常见的无监督学习方法是聚类分析。

补充：TF

TF是指谷歌的TensorFlow深度学习开源框架。Tensorflow是谷歌在 2015 年 11 月开源的机器学习框架，来源于 Google 内部的深度学习框架 DistBelief。由于其良好的架构、分布式架构支持以及简单易用，自开源以来得到广泛的关注。

鉴于TensorFlow目前这么流行，想要学习和实践的程序员们也可以了解下谷歌最近的AI开源项目——AIY Projects。AIY 全称是 Artificial Intelligence Yourself，顾名思义就是利用 AI 来进行的 DIY 功能套件。借助 AIY 项目，创客可以利用人工智能来实现更像人与人交流的人机交互。谷歌目前为 AIY Projects 推出了两款硬件产品--AIY Voice Kit 和 AIY Vision Kit。