开放资源可以在AI领域变得知识渊博
新时代，高科技越来越发达。朋友们读了很多关于科技的重要新闻。我们也应该在生活中使用很多这些高科技的东西。朋友应该注意什么？今天，我想和大家分享一条关于科技的知识。我希望你会喜欢它。
由于人工智能已经成为推动创新和经济发展的最重要力量之一，这种社会转型需要新的知识和其他技能。正如理解BIM软件已经成为大多数建筑工作的先决条件一样，理解甚至知道如何使用AI相关工具将成为一种理想的资产，即使未来不再需要它。然而，在现有大量信息的情况下，人们如何参与这个话题？以下是在线资源、讲座和课程的汇编，以更好地理解这个领域以及如何将其纳入建筑实践。
人工智能的代表是什么，机器学习和深度学习有什么区别？这些概念似乎是可以互换的，所以浏览主题可能会造成混乱。在深入了解实际资源列表之前，必须正确使用最常用的术语。
人工智能
人工智能是计算机科学的一个广泛分支，它涉及到开发能够执行通常需要人类智能的任务的系统。如今，在不同应用中遇到的AI是人工窄带人工智能(ANI)，即“弱AI”，用于在有限的上下文中根据预先编程的规则执行特定的任务。谷歌搜索、个人助理和图像识别软件都属于这一类。人工智能(AGI)或强大的AI仍然是科幻领域，因为它将包含人类的一般智能，可以解决任何问题。
机器学习和深度学习
简而言之，机器学习是AI的一个子领域，它包括向计算机馈送数据，并使用统计信息和试错来帮助网络学习如何在不需要对任务进行显式编程的情况下更好地完成任务，从而消除这种情况。需要编写大量代码。机器学习使计算机能够根据过去的经验进行联系、发现模式和做出预测。R2D3创建的直观的机器学习配置文件是理解这在实践中如何工作的好方法，它使用了一个假设的例子来解释机器学习过程。
深度学习是机器学习的一种，它通过人工神经网络体系结构来馈送数据，该体系结构受到人工处理信息的方法的启发。使用机器学习和深度学习的一个例子是谷歌图像搜索。
创成式设计是AI领域的一部分吗？
生成设计已经渗透到建筑领域，现在(参考Archdaily的话题在这里覆盖了一个流行语)，但它能被框定为人工智能还是只是一个多变量的解题关节？生成设计是一个迭代和探索的过程，其中输入包含空间要求、性能、材料约束和设计目标等参数。该软件将探索所有可能的解决方案。是否属于AI领域，取决于软件能否从每一次迭代中测试和学习，从而“学习”提供最佳答案。
本文就为大家讲解到这里了。