开始提笔写关于类人工智能的知识。未来十年二十年甚至更久，人工智能都将伴随着我们。当然我也会不定期为大家提供免费的公开课程。和大家一起学习，一起进步。当你看到这篇文章的时候，或许你是一个对人工智能感兴趣的孩子，或许你的孩子喜欢人工智能类编程，都可以在这里讨论学习。如有任何问题或者学习方面的疑问都可添加底部微信咨询我。
当然人工智能包含了太多的知识点和学科，“人工智能”在我们耳边既熟悉又陌生。熟悉是因为我们很早就听到这词语了，在电视剧、电影上都可以看到。陌生是因为我们不知道他具体能干什么。概况下人工智能的核心技术大概都有计算机视觉、机器学习、自然语言处理、生物识别技术等。
计算机视觉
计算机视觉是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
机器学习
机器学习是计算机模拟人类的学习活动，通过对已有的案例进行学习，借助归纳和总结的方法，对本身的能力加强或改进，使机器获得新知识和新技能，在下一次执行相同或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。日前颇受瞩目;AlphaGo的深度学习就是集中于深层神经网络的机器学习的一个分支。
自然语言处理
对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力，比如从文本中提炼出核心信息，从自然语言写成的文本中计算机可自主解读出含义，做到对文本的“理解”能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。
生物识别技术
生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。近年来，随着暴恐、偷盗等各种危害社会治安的事件纷至沓来，对体征形态的数据采集、比对、分析需求迫切，生物识别由此迎来发展良机。
学习是一个匍匐渐进的过程，我会和大家一起从最基础开始学习。欢迎一起来学习
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