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本文来源：军鹰资讯
Ø人工智能：1956年达特茅斯会议上定义了人工智能，标志着人工智能的诞生；初期研究多关注于机器处理一切智能任务的强人工智能，遇阻之后逐渐转向应用于专门领域的弱人工智能；80年代开始，基于计算机的机器学习逐渐成为人工智能技术的主流，使计算机具有学习和构建模型的能力；2006年深度学习的出现解决了人工智能技术遇到的一系列困难，人工智能开始迅速进步；同时，基于深度学习和神经网络、具备学习及与人类交互功能的认知计算开始出现。 Ø神经网络：1957年，心理学家弗兰克提出了基于神经网络的感知机模型用于简单的视觉分类，神经网络首次从理论应用到实践；由于单层神经网络结构的缺陷，相关研究陷入沉寂；1984年，生物物理学家霍普菲尔德提出新的神经网络模型，完善了相关理论，神经网络再次成为热点；1989年Lecun提出了卷积神经网络，将反向传播算法应用于神经网络。 Ø深度学习：2006年，辛顿等人提出了深度学习的概念，基于深度置信网络解决了深层神经网络的训练问题，深度神经网络开始逐渐受到重视；2012年，基于深度卷积神经网络的Alexnet在Imagenet上将图像识别的成功率大幅提升，深度学习开始爆发；2016年，基于深度强化学习的谷歌AlphaGo以4比1击败围棋九段李世石，2017年AlphaGo2.0版本3比0击败世界排名第一的柯洁，表现出强大的威力和自学习能力。 |
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