【人工智能数学基础】——深入详解贝叶斯理论：掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用

贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，假设特征之间相互独立。尽管这个假设在现实中很少成立，但朴素贝叶斯分类器在许多实际应用中表现良好。贝叶斯优化是一种用于黑盒函数优化的序列设计策略，特别适用于评估成本高的函数。贝叶斯网络是一种概率图模型，用于表示变量间的依赖关系。这些代码示例覆盖了贝叶斯理论在分类和预测中的主要应用场景，包括离散特征和连续特征处理，以及更复杂的贝叶斯网络建模。贝叶斯定理

【人工智能】多模态AI：如何通过融合文本、图像与音频重塑智能系统未来

多模态AI通过整合文本、图像、音频等不同模态数据，突破单一模态的局限性。典型应用包括跨模态搜索（用文字搜视频）、无障碍技术（图像转语音）、智能内容审核等。神经符号系统结合将成趋势，如将知识图谱注入多模态模型。多模态AI系统需整合文本、图像与音频处理模块，采用Transformer-based架构。多模态学习分析系统可同步解读学生表情（视觉）、答题语音（音频）和作业文本，实现精准学情诊断。其中$v_

浅谈人工智能

这就要追溯到1950年，1950年，图灵在那篇名垂青史的论文《计算机械与智力》里面，阿兰·图灵表达了对人工智能发展的信心，在这篇文章里面，图灵提出了一个模仿游戏：“一场正常的模仿游戏有ABC三人参与，A是男性，B是女性，两人坐在房间里；“这里面我认为最大的漏洞就是，在这个Chinese room argument中预先的肯定了一套指令集（能够根据问题查找对照手册的程序）的存在，而且这个实验只是测翻