人工智能作为计算机科学的一个分支，旨在创造出能够处理计算任务，并像动物和人类一样思考与交流的自然系统。人工智能领域的正式开端源于图灵提出的图灵测试，以回答一个终极问题：“计算机能够思考吗？”

计算机科学体系

计算机科学是一门研究信息和计算理论基础及其在计算机系统中实现与应用的技术学科。它通常被描述为对那些创造、描述和转换信息的算法系统的深入研究。以下是计算机科学的分支学科分类：

实际计算机科学

• 数据结构和算法
• 计算理论
• 信息论与编码理论
• 编程语言和编译器
• 形式化方法

计算机系统

• 计算机体系结构与计算机工程
• 操作系统
• 并发、并行与分布式系统
• 计算机网络
• 计算机安全和密码学
• 数据库

计算机应用技术

• 计算机图形学
• 科学计算
• 多媒体技术
• 人工智能

软件工程

人工智能

人工智能（AI）又称智械、机器智能，指的是由人造机器表现出的智能。通常人工智能是指通过通用计算机程序来展示人类智能的技术。该领域还探讨如何实现这样的智能系统，以及它们可能如何影响未来的职业。

人工智能分支学科

人工智能的主要分支包括： - 机器学习 - 计算机视觉 - 图像处理 - 模式识别 - 数据挖掘 - 演化计算 - 知识表示和自动推理 - 自然语言处理 - 机器人学

机器学习

机器学习是人工智能的一个分支，其研究历史经历了从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的自然发展过程。机器学习是实现人工智能的一种途径，即通过机器学习解决人工智能的问题。

机器学习在过去30多年间发展为一门多学科交叉的学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多个领域。

机器学习的核心

机器学习主要设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是从数据中自动分析出规律，并应用这些规律对未知数据进行预测的算法。由于学习算法中涉及大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。

机器学习的定义

机器学习有多种定义，包括： - 机器学习是一门人工智能的科学，其主要研究对象是如何在经验学习中改进具体算法的性能。 - 机器学习是对能够通过经验自动改进的计算机算法的研究。 - 机器学习是通过数据或以往的经验来优化计算机程序的性能。

一种常用的英文定义是：一个计算机程序通过经验E在任务T上的表现P会随着经验E的增加而提升，则称该程序在学习。

机器学习的分类

机器学习可以分为以下几类： - 有监督学习：从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。常见的有监督学习算法包括回归分析和统计分类。 - 回归分析：一种统计方法，用于了解两个或多个变量之间的关系，并建立数学模型以预测感兴趣的变量。 - 统计分类：根据已知样本的特征，判断一个新的样本属于哪种已知的样本类。

• 无监督学习：在没有预先存在的标签的情况下找到数据集中未知模式的方法。常见的无监督学习算法包括生成对抗网络（GAN）和聚类分析。

  • 生成对抗网络（GAN）：通过两个神经网络相互博弈的方式进行学习。
  • 聚类分析：将相似的对象通过静态分类方法分成不同的组别或子集。

• 半监督学习：介于有监督学习与无监督学习之间。

• 强化学习：机器为了达成目标，随着环境的变动，逐渐调整其行为，并评估每个动作的结果是正向还是负向。

机器学习的算法

机器学习算法包括： - 结构间隔理论：聚类分析和模式识别。 - 构造条件概率：回归分析和统计分类。 - 再生模型构造概率密度函数。 - 概率图模型。 - 近似推断技术。 - 最优化。

神经网络

生物神经网络

生物神经网络通常指生物的神经元、细胞、触点等组成的网络，用于产生生物的感觉，帮助生物思考和行动。

人工神经网络

人工神经网络（ANN）是一种模拟生物神经网络（动物的中枢神经系统，尤其是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。人工神经网络由大量的人工神经元结合进行计算，是一种自适应系统，具有学习功能。

感知器

感知器是一种人工神经网络，最早由Frank Rosenblatt在1957年发明。感知器可以学习并处理较为复杂的问题，尽管它不能处理线性不可分的问题。感知器的学习算法包括感知机学习、最小二乘法和梯度下降法。

人工神经网络的组成

人工神经网络的组成包括： - 结构：指定网络中的变量和它们的拓扑关系。 - 激励函数：定义神经元如何根据其他神经元的活动改变自身的激励值。 - 学习规则：规定网络中的权重如何随着时间调整。

学习过程

学习过程是通过训练样本的校正，对各个层的权重进行校正，创建模型的过程，常用反向传播算法（Backpropagation）来验证。

人工神经网络的分类

人工神经网络可以根据学习策略和网络架构分类： - 学习策略分类：监督式学习网络、无监督式学习网络、混合式学习网络、联想式学习网络、最适化学习网络。 - 网络架构分类：前馈神经网络、循环神经网络、强化式架构。

深度学习

深度学习是机器学习的一个分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。深度学习的优势在于使用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取的高效算法，替代了手工获取特征的繁琐工作。

特征学习

特征学习或表征学习是学习一种技术，将原始数据转换为机器学习可以有效开发的方式。它可以分为两类： - 监督特征学习：从标记的数据中学习特征。 - 无监督特征学习：从未标记的数据中学习特征。

深度学习框架

深度学习框架包括： - 深度神经网络（DNN）：一种判别模型，可以使用反向传播算法进行训练。 - 卷积神经网络（CNN）：由卷积层和全连接层组成，适用于图像识别等任务。 - 深度置信网络（DBN）：一种既可以用于无监督学习，也可以用于监督学习的神经网络。 - 循环神经网络（RNN）：适用于序列数据处理。

小结

本文梳理了计算机科学的整体知识体系，重点介绍了人工智能和机器学习的基本概念，并简要介绍了神经网络的相关内容。后续文章将继续深入探讨这些领域的各个分支。