列出人工智能发展史上有关的产品及应用

时间: 2023-05-27 09:01:16 浏览: 55
1. 1956年:达特茅斯会议和Logic Theorist 2. 1961年:AIM-9 Sidewinder 导弹 3. 1962年:IBM 7094操作系统 4. 1968年:斯坦福研究所的Shakey机器人 5. 1972年:MYCIN医疗诊断系统 6. 1985年:Backpropagation 神经网络算法 7. 1995年:电脑将国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫击败 8. 1997年:机器人狂人赛 9. 1998年:Google公司成立 10. 2005年:Stanley自动驾驶汽车 11. 2010年:IBM的Watson在Jeopardy!游戏中击败人类选手 12. 2011年:苹果公司的Siri语音助手 13. 2014年:谷歌AlphaGo在围棋比赛中战胜了世界冠军李世石 14. 2018年:DeepMind的AlphaZero可以通过自我训练掌握多个游戏的高级策略。 15. 2019年:OpenAI的GPT-2语言处理模型可以自动生成逼真文章。
相关问题

列出一张人工智能工程师的学习路线图

以下是一些基本的学习路线图,可能会有所不同,但是可以帮助您了解如何成为一名人工智能工程师: 1. 学习编程语言:首先需要学习一种或多种编程语言,如Python、Java、C++等。这些语言可以帮助您理解程序的基本结构和算法。 2. 数学和统计学:人工智能需要大量的数学和统计学知识,如线性代数、微积分、概率论等。这些学科将帮助您了解数据分析、机器学习和深度学习的基础。 3. 数据结构和算法:数据结构和算法是程序开发的基础。学习这些知识可以帮助您编写更有效和高效的代码。 4. 机器学习:学习机器学习算法、模型和框架,如TensorFlow、Keras和PyTorch等。这些工具可以帮助您构建和训练模型,以便让计算机自主学习。 5. 深度学习:学习深度学习算法和框架,如卷积神经网络、循环神经网络和GAN等。这些工具可以帮助您解决更复杂的问题,如图像和语音识别,自然语言处理等。 6. 自然语言处理:学习自然语言处理技术,如词向量、情感分析、命名实体识别等。这些技术可以帮助您处理和分析文本数据。 7. 数据库管理:学习数据库管理和数据处理技术,如SQL、NoSQL和Hadoop等。这些技术可以帮助您管理和处理大规模数据。 8. 实践项目:最后,通过实践项目,将所学到的技能应用到实际问题中。这将帮助您了解如何解决实际问题和构建可行的解决方案。 以上学习路线图只是基本指南,您可以根据自己的兴趣和需求进行调整。

我如何列出npm安装的本地应用

你可以使用以下命令列出 npm 安装的本地应用: ``` npm list --depth=0 ``` 该命令会列出在当前目录下的 node_modules 中已安装的 npm 包,而 `--depth=0` 选项表示只列出当前目录下一层的包,而不显示依赖包的信息。

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