一、人工智能基础理论？

关于人工智能基础理论包括以下几个方面：

1. 机器学习：机器学习是人工智能的核心领域之一，它是指让机器通过数据学习和自我改进的过程。机器学习包括监督学习、非监督学习、强化学习等。

2. 深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，它使用神经网络来处理数据。深度学习已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。

3. 神经网络：神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型，它由大量的神经元组成，可以处理大规模的数据和复杂的任务。

4. 知识表示与推理：知识表示与推理是人工智能的重要研究领域，它涉及到如何将知识表示为计算机可以理解和处理的形式，并利用这些知识进行推理和决策。

5. 计算机视觉：计算机视觉是人工智能的一个重要应用领域，它涉及到如何让计算机识别和理解图像和视频中的内容。

6. 自然语言处理：自然语言处理是人工智能的另一个重要应用领域，它涉及到如何让计算机理解和处理人类语言。

7. 智能机器人：智能机器人是人工智能的一个重要应用方向，它涉及到机器人的设计、控制、感知和决策等方面。

这些基础理论是人工智能的核心，它们相互关联，相互影响，共同推动着人工智能的发展。

二、人工智能的基础理论是谁提出的？

1956年，在由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词。

后来，这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。就在这次会议后不久，麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年，明斯基也搬到了这里，之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MIT AI LAB实验室。值得追的是，茅斯会议正式确立了AI这一术语，并且开始从学术角度对AI展开了严肃而精专的研究。在那之后不久，最早的一批人工智能学者和技术开始涌现。

达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志，从此人工智能走上了快速发展的道路。

三、人工智能与信息技术基础理论知识？

有关人工智能必知的基础知识，都在这里了。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。

如果要列举一项彻底改变了21世纪的技术，非人工智能莫属。人工智能已经成为我们日常生活的一部分，这篇文章将帮助读者了解人工智能的不同阶段和类别。

人工智能的概念

1956年，约翰·麦卡锡(John McCarthy)，计算科学与认知科学专家，美国斯坦福大学教授)如此定义“人工智能”一词——创造智能机器的科学和工程。

人工智能还可以被定义为计算机系统开发。此类计算机系统能够执行需要人类智能的任务，例如决策，对象检测，解决复杂问题等。

人工智能的发展阶段

很多文章都把人工智能分为通用人工智能(AGI)、专用人工智能(ANI)和人工超级智能(ASI)三种不同类型的人工智能。更确切地说，人工智能有三个阶段。

专用人工智能(ANI)

专用人工智能(ANI)也称为弱人工智能，是人工智能的一个发展阶段，涉及的机器只能执行一组狭义的特定任务。在这个阶段，机器不具备任何思考能力。它只是执行一组预设的功能。

弱人工智能的例子包括Siri(智能语音助手)，Alexa(搜索引擎)，自动驾驶汽车，Alpha-Go(人工智能机器人)，Sophia(类人机器人)等。到目前为止，几乎所有基于人工智能的系统都属于弱人工智能类别。

通用人工智能(AGI)

通用人工智能(AGI)是人工智能的发展阶段，也被称为强人工智能。在这一阶段，机器将具有像我们人类一样思考和决策的能力。

目前还没有强人工智能的例子，但是，我们相信很快就能够创造出像人类一样聪明的机器。

很多科学家，包括斯蒂芬·霍金，觉得强人工智能会威胁人类的存在。霍金认为：“人工智能的完全发展可能意味着人类的终结......它将自行腾飞，并以不断增长的速度重新进行自我设计。人类受限于缓慢的生物进化过程，无法参与竞争，最终将被完全的人工智能取代。”

超级人工智能(ASI)

超级人工智能是人工智能超越人类的发展阶段。人工超级智能目前只是一个假设，就像电影和科幻小说描述的那样——机器统治世界。

考虑到目前的发展速度，机器离达到人工超级智能阶段并不遥远了。

人工智能的类型

当要求解释不同类型的人工智能系统时，必须根据其功能对人工智能进行分类。

基于人工智能系统的功能，人工智能可以分为以下类型：

反应性人工智能

这种类型的人工智能包括仅基于当前数据和情况运行的机器。反应性人工智能机器不能推断数据，评估人工智能未来的行为。他们可以执行范围缩小的预设任务。

IBM的象棋程序打败了世界冠军加里·卡斯帕罗夫。这就是一个反应性机器人的例子。

有限内存人工智能

顾名思义，有限内存人工智能可以通过研究其内存中的历史数据来做出明智的和改进的决策。这样的人工智能具有短暂或临时的记忆，可用于存储历史经验并评估未来的行为。

自动驾驶汽车是有限内存人工智能，它使用最近收集的数据做出即时决定。例如，自动驾驶汽车使用传感器识别横穿道路的平民，陡峭的道路，交通信号等，以做出更好的驾驶决定。这有助于阻止任何未来可能发生的事故。

心智理论人工智能

心智理论人工智能是一种更先进的人工智能。据推测，这类机器在心理学中起着重要作用。心智理论人工智能将主要关注情商，以便更好地理解人类的信念和思想。

心智理论人工智能尚未成熟，但人类在严谨地研究这一领域。

自我意识人工智能

让我们祈祷人工智能没有达到有自己的想法和自我意识的阶段。鉴于目前的情况，自我意识人工智能有些遥不可及。但是，将来自我意识人工智能可能会达到超级智能化阶段。

像埃隆·马斯克(Elon Musk)和斯蒂芬·霍金(StephenHawkings)这样的天才一直提醒人们警惕人工智能的进化。

人工智能的分支

人工智能通过执行以下程序/运用技巧，可以解决现实问题。

机器学习

机器学习是一门让机器通过翻译，处理和分析数据解决现实问题的科学。

在机器学习下面，有如下三个分类：

1. 监督学习

2. 无监督学习

3. 强化学习

深度学习

深度学习是在高维数据上实现神经网络以获得洞察力和形成解决方案的过程。深度学习是机器学习的高级领域，可用于解决更高级的问题。

深度学习是Facebook面部识别算法，自动驾驶汽车，Siri，Alexa等虚拟助手背后的逻辑。

自然语言处理

自然语言处理(NLP)是指从人类自然语言中获取见解，与机器交流，拓展业务的科学。

Twitter使用自然语言处理技术在其推文中过滤掉带有恐怖主义色彩的词汇。亚马逊也使用该技术来了解客户评论，改善用户体验。

机器人学

机器人学是人工智能的一个分支，专注于机器人的不同分支和应用。人工智能机器人在现实环境中代理人类行动，通过可靠的行动来产生结果。

例如，索菲亚类人机器人就是机器人学分支下的人工智能。

模糊逻辑

模糊逻辑是一种基于“真实度”原则的计算方法，而不是通常的现代计算机逻辑，比如本质上的布尔值。

模糊逻辑用于医学领域以解决涉及决策的复杂问题。它们还用于自动变速箱，车辆环境控制等。

专家系统

专家系统是基于人工智能的计算机系统，它学习并回报人类专家的决策能力。

专家系统使用if-then逻辑符号来解决复杂问题。它们不依赖于传统的程序编程。专家系统主要用于信息管理，医疗设施，贷款分析，病毒检测等方面。

人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。 人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。

四、中医基础理论的基础理论是什么？

中医的基础理论是对人体生命活动和疾病变化规律的理论概括，它主要包括阴阳、五行、运气、脏象、经络等学说，以及病因、病机、诊法、辨证、治则治法、预防、养生等内容。

五、lol基础理论？

1.首先这个游戏不是打架的游戏，这个游戏的目的只有一个就是推塔，所以新手玩游戏千万别光顾着找人杀，推塔才是王道

2.对线时，不光得压制对面英雄发育，自己的补刀也非常关键

3.在对线上，很多新手看到敌人残血还敢跟自己对线，就无脑上去怼，结果自己被对方打野抓死，所以新手跟残血打不过你的英雄对线的时候只要他敢跟自己刚，说明对方打野一定在，这个时候要猥琐。

4.打野一般第二个蓝BUFF给中路，不管中路是不是需要蓝条的，减CD效果很不错。

5.每个阶段的英雄都有他的强势期，一级船长二级信，三级鳄鱼要你命。

6.视野的重要性，新手对于视野其实非常的不重视，往往玩一局游戏从来不插眼，其实高端局输赢就是在于一个视野

六、航天基础理论？

人类开拓空间的历程是艰辛的。要摆脱地球的引力，飞出“摇篮”，要经历千辛万苦的风雨沧桑。然而，一旦能冲出“摇篮”，就会产生一次认识上和实践上的巨大飞跃。

从空间幅度看，以地球为中心，人类向宇宙空间拓展，发射人造卫星上天、登上地球自身的自然天体卫星——月球，这仅仅是人类在奔向宇宙漫长而久远的“金桥”上刚刚迈出了第一步。

近些年来，在全球范围内高技术群体蓬勃发展的大趋势下，航天技术更加活力倍增，各种新型航天器不断涌现。

第三代、第四代高效率、多功能、全自动的航天器相继上天，载人航天器出现了崭新面貌，先后发射了“半永久性”空间站和自由往返天地之间的改进型航天飞机，实现了空间站与航天器的多头对接和宇航员创造在空间连续生活、工作超过一整年和在太空行走、劳作等新记录，为21世纪人类重返月球和飞往火星，提供了必要条件。

在空间轨道上开展了发射、收回、修复、调整各种卫星、空间实验室、宇宙探测飞船和太空望远镜，并派出了飞往银河系寻找“外星人”的“地球特使”，同时开展了空间工业加工试验工作，为进一步拓展航天技术的空间工业应用打下了基础。

航天技术在军事领域里的应用，有了突飞猛进的发展，航天兵器已悄悄进入外层空间，这给空间系统增加了安全保障，同时，也使和平的太空宇宙蒙上了一层恐怖的阴影。

令人欣喜的是航天技术的日益成熟，丰富的正反两方面经验不仅使航天事故率明显下降，而且完全按照人的科学意志行事的成功率大大提高，使举世瞩目的航天事业更加健康发展。这无疑与支撑航天技术稳步发展的三大支柱的日益坚强是分不开的。

航天技术之所以令人神往、惊叹，就由于它蕴含了现代高技术群体的集体力量。它是由运载器技术、航天器技术和航天发射与地面测控技术构成的高度综合性技术。

它集中了近代力学、数学、物理学、天文学、大地测量学等基础理论，广泛应用了现代电子学、微电子学、无线电、自动化、真空、低温、高温、计算机、机械加工、冶金、化工等多学科高技术。

它的发展又促进了现代天文学、空间物理学、地球物理学、生命科学、航天医学以及系统工程管理科学等一大批基础科学和应用科学的突破性发展。

七、传媒基础理论？

大众传播学是新闻、编辑出版、广告、广播电视等4个相关专业共同必修的基础理论课。设置本课程的目的是：使前述4个同学科专业的本科生，以马克思主义的基本观点，正确掌握大众传播学原理和基础知识；学习大众传播学的传播模式和研究方法；了解传播学主要学术流派的理论观点；特别关注传播过程中的传播者、传播内容（信息）、传播媒介、传播受众和传播效果等构成要素的理论研究课题；能够运用所学的理论，初步分析新闻传播、大众传媒文化和高新传播科技等社会现象，得出有益的见解；并对4个专业的本科生在相关课程的学习时，起到理论归纳和参照互鉴的作用。

八、证券基础理论？

1.证券投资的基本理论

证券投资的基本理论主要包括三个方面:第一，证券投资过程中涉及的证券、投资、股票、债券等一系列基本概念和主要范畴;第二，投资时间价值理论，包括利率、复利、现值系数的计算等;第三，投资内部收益率和投资净现值计算等。

2.投资环境

投资环境主要包括三个方面:第一，证券种类，如:股票、债券、基金、衍生品等投资工具种类及其特点;第二，证券市场发育程度;第三，证券交易的运行过程与机制。

3.投资过程

投资的行为过程主要主要包括五个方面:一是投资政策的确定，包括投资目标、投资的数额、期限与税收规避等;二是投资信息系统的建立，信息的获取是在成本、时间、质量间所做的权衡;三是证券分析，包括以宏观经济、中观产业与微观公司分析为主要分析基础的基本分析，以技术图形(理论)分析与主要技术指标分析为重点分析基础的技术分析两大类;四是包括证券选择、证券购买时机及证券投资组合的多样性;五是投资效果评价，使投资组合处于最优状态。

(一)证券投资学是一门以众多学科为基础的综合性学科

证券投资学主要反映在它以众多学科为基础和它涉及的范围的广泛性，既涉及宏观经济学中的资本、利润、利息等范畴，与宏观经济形势、经济政策及产业发展等密切相关;也涉及到货币银行学中的货币供给、市场利率等问题;微观公司分析与财务会计学内容相关;大量的定量分析方法与价值估值、投资组合与技术分析离不开多种数学方法的应用;此外，还涉及心理学、统计学、财政学、经济法等相关知识内容。

(二)证券投资学是一门培养应用型人才的应用性学科

证券投资学更多地注重对经济事实、现象及经验的分析和归纳，不太注重概念、范畴和推理;研究的主要内容是证券投资所需要掌握的具体方法和技巧。可见，证券投资学是一门培养应用型专业人才的科学。

(三)证券投资学是一门追求财富保值增值的主动进攻性学科

与会计、统计、财务管理、理财等更为注重“守业”的学科相比，证券投资学更多地讲究“创业”，对节约持家、管理出效益等内涵增长方式不注重，更多地是关注如何使财富保值增值，创造更多财富，把财富馅饼做大，追求外延扩大再生产，从而有助于培养人的创造力和创新精神。

九、人工智能框架：从基础理论到应用实践

人工智能框架简介

人工智能框架是指用于构建和训练各种人工智能模型的工具和资源的集合。在当今数字化时代，人工智能框架扮演着至关重要的角色，它们为开发者提供了丰富的功能和算法，帮助他们实现从基础理论到应用实践的全方位人工智能应用。

常见的人工智能框架

目前市面上有许多常见的人工智能框架，包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe等。这些框架各有特点，适用于不同的人工智能应用场景。

TensorFlow由Google开发，具有强大的分布式计算能力和灵活的模型部署功能，适用于大规模的人工智能项目开发。

PyTorch是由Facebook开发的开源深度学习框架，其动态计算图特性使得模型的构建更加灵活，备受研究人员和学术界的青睐。

Keras则是一个基于Python的高级神经网络API，它能够简化人工智能模型的构建流程，适用于初学者快速上手。

而Caffe则专注于卷积神经网络，具有高效的计算和模型训练速度，特别适合视觉相关的人工智能任务。

人工智能框架的应用实践

人工智能框架广泛应用于各个领域，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别、智能推荐等。其中，自然语言处理领域常使用的模型如BERT、GPT等基于各种人工智能框架开发和训练，为搜索引擎、智能客服等提供核心技术支持。

在计算机视觉领域，人工智能框架被用于图像识别、目标检测、图像生成等多个方面，为智能摄像头、医疗影像诊断、智能安防等提供技术支持。

此外，语音识别、智能推荐等领域也离不开人工智能框架在模型训练和优化上的应用，为智能音箱、个性化推荐系统等提供算法支持。

未来发展趋势

随着人工智能技术的不断进步和应用场景的不断扩展，人工智能框架也在不断演进。未来，人工智能框架的发展趋势可能包括更加智能化的模型优化算法、更加灵活的模型部署方式、更加高效的跨平台支持等方面。

感谢您阅读本文，相信通过了解人工智能框架的基础理论和应用实践，您对人工智能领域会有更深入的了解。

十、探索人工智能：从基础理论到应用技术

人工智能的定义

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指利用计算机等数字化技术模拟、延伸和扩展人的智能，以实现机器能够像人一样进行推理、学习、感知、理解自然语言、识别图像等一系列复杂的认知活动的技术和应用系统。

人工智能的基础理论

人工智能的基础理论主要包括机器学习、神经网络、专家系统等。其中，机器学习是人工智能的核心，它通过数据训练模型，使机器能够不断优化算法；神经网络模拟人脑神经元的连接方式，实现对复杂信息的学习和处理；专家系统则利用专业知识解决复杂问题。

人工智能的应用技术

人工智能技术在各个领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、智能驾驶等。其中，自然语言处理使机器能够理解、分析、生成人类语言，如智能客服、语音识别等；计算机视觉使机器能够解析和理解图像、视频，应用于人脸识别、医疗影像分析等；智能机器人能够模拟人类行为，应用于生产制造、医疗护理等领域；智能驾驶利用传感器和控制系统模拟人的驾驶行为，实现自动驾驶等功能。

人工智能的发展趋势

未来人工智能的发展趋势主要集中在智能化、自动化、个性化和大数据化方向。随着技术的不断进步，人工智能将在医疗健康、智能制造、智慧城市等领域迎来更广阔的应用空间。

感谢您阅读本文，希望通过本文的介绍，读者能更全面地了解人工智能的基础理论和应用技术，以及未来的发展趋势。