人工智能中的算法种类

一、人工智能中的算法种类

SVM算法，粒子群算法，免疫算法，种类太多了，各种算法还有改进版，比如说遗传神经网络。从某本书上介绍，各种算法性能、效力等各不同，应依据具体问题选择算法。

二、人工智能算法有哪些？

Nothing, just some head files and macro.

三、算法包括人工智能还有什么

对于人工智能一个普遍的认知是人工智能三要素：数据、算力、算法。数据是整个互联网世界和物联网发展的基础，算力将数据进行计算，算法针对不同行业建立了对应的模型，三者俱全，才勉强算是人工智能，满足这三者，企业也才能实现从数据到价值的输出。

现在中国的人工智能，最不缺数据，而算力也在不断提升，但是却因为算法不够成熟，没有自己的原创算法而导致很多假人工智能的出现，说得委婉些，可以叫做弱人工智能、弱AI。

四、目前前沿的人工智能算法是什么？（除了遗传算法，神经网络等）

人工免疫系统、序列参数优化、进化多目标、粒子群优化、模糊规则等等都有吧~一个方向就够做的了~~

五、人工智能最主要的模型以及算法是什么呢 感觉很多数学公式都不是太好懂啊

的确比较多，但是吃透了其几个主要算法就会豁然开朗，比如

先看看神经网络和遗传算法,再学学模拟退火算法

差不多以后，学习粒子群算法，掌握了这些一般的问题就可以解决了；

最好尝试将几种算法结合起来练习，比如神经网络与遗传算法结合会有很好的效果；

有问题邮件:liruibdwdm@yeah.net

六、人工智能怎么做？

人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineering，approach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modeling，approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。本书介绍的遗传算法（Generic，Algorithm，简称GA）和人工神经网络（ArtificialNeural，Network，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。