人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和算法这几个词经常出现误用、混淆和误解。尽管它们都有各自的固定含义，但是人们常常会将这几个概念互换使用。遗憾的是，如果没有领会这些含义，它们可能会让本已十分复杂的快速发展领域乱上加乱。现在，就让我们认识一些有关算法、人工智能和机器学习的基础知识，了解它们是什么、如何使用、用在哪里以及分别是为了什么才创造出它们。我们首先从算法开始讨论，因为算法构成了人工智能和机器学习的基
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在过去的十年中，工业系统的有线和无线基础设施发生了巨大的变化，从传统的现场总线技术向工业以太网转变，以太网/ IP，ProfitNET和EtherCAT等协议取代了传统网络。现在，通过在石油，天然气，制药，过程监控/控制，车队管理，库存管理和工业自动化等行业垂直领域实现的工业无线传感器网络（IWSN）可以很容易地看到工业4.0的概念。
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在无处不在的消费物联网细分市场中，随着应用机会越来越多，各种娱乐、通信、家庭自动化、安全性以及其他各种设备层出不穷，使得人们的兴趣和需求越来越旺盛。对更具沉浸感和感知力的人机交互的需求是推动智能家居中边缘AI需求的关键因素。
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对人工智能研究人员而言，真正的突破发生在“深蓝”进入公众视野之前的三四十年。类似的，在深度卷积网络开始成为头条新闻的20多年前，它就已经存在了，所有的数学问题都完全解决了。
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过去十年间，人工智能技术突飞猛进，最疯狂的科幻小说场景现在已经成为我们生活中不可或缺的一部分。十年前，人们在谈论 AI 的理论化和实验，但这些年来，AI 变得更加切实了，也变成了主流。无论是国际标准课程、平台、库、框架、硬件，一切都顺理成章。就算说这十年里取得的成绩奠定了未来的基础，也不为过。
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深度学习是一个近几年备受关注的研究领域，在机器学习中起着重要的作用。深度学习通过建立、模拟人脑的分层结构来实现对外部输入的数据进行从低级到高级的特征提取，从而能够解释外部数据。
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