人类和计算机产生的数据量之庞大，已远远超出人类可以吸收、解释并据此做出复杂决策的能力范围。而人工智能构成了所有计算机学习的基础，代表着所有复杂决策的未来。人工智能（及其机器学习的逻辑演进）和深度学习为业务决策的未来奠定了基础。
本教程操作环境：windows7系统、Dell G3电脑。
人工智能 (AI) 指创造并运用算法构建动态计算环境来模拟人类智能过程的基础。简单来说，人工智能努力的目标是让计算机像人类一样思考和行动。
要实现这个目标，需要三个关键要素：
计算系统
数据和数据管理
高级人工智能算法（代码）
期望结果越接近人类，对数据量和处理能力的要求越高。
人工智能的起源
至少自公元前一世纪开始，人类就对制造机器模拟人脑的可行性充满兴趣。到了现代，John McCarthy 于 1955 年创造了“人工智能”这个词语。1956 年，McCarthy 等人组织了一场名为“达特茅斯学院夏季人工智能科研项目”的会议。以此为开端，机器学习、深度学习、预测性分析应运而生，一直发展到现在的规范化分析。此外，同时还兴起了一个全新的研究领域：数据科学。
人工智能的重要性何在？
今天，人类和计算机产生的数据量之庞大，已远远超出人类可以吸收、解释并据此做出复杂决策的能力范围。人工智能构成了所有计算机学习的基础，代表着所有复杂决策的未来。
例如，井字棋（圈叉游戏）有 255168 种不同的走法，其中 46080 种走法会出现平局。但尽管如此，大多数人都能算出如何才能不输掉游戏。西洋跳棋则有超过 500 x 10 的 18 次方种不同的可能走法，因此能称得上高手的人寥寥无几。计算机能够极其高效地计算这些走法的排列组合，并得出最佳对策。
人工智能（及其机器学习的逻辑演进）和深度学习为业务决策的未来奠定了基础。
人工智能用例
在很多日常情景中都能见到人工智能的应用，例如金融服务欺诈检测、零售采购预测和在线客户支持互动等。下面举几个示例：
1、在线聊天
1) 聊天机器人：
这样的机器人一般不需要太大的知识库，但需要专业的语言分析，技术上没什么难度，只需要给出回答即可，对召回率没要求，对准确率更没要求，这在技术上没什么太大的难度
2) 个人助理：
这样的大家就常见了，这个最大难点就是意图识别，意图识别又包括语言、文本、表情、肢体动作识别，需要机器人极强的学习能力，同时直接跳过单轮会话，必须满足多轮会话，是个不太好做的东西
3) 客服机器人 ：
客服机器人是通过知识库检索，实现单轮、多轮会话，它不需要意图识别，不过要做到对各种消息的分析，已经对访客的有效反馈，这是要命中率的，所以难度并不小，所幸的是，技术相对成熟，已经商用，得到了很多用户的支持
2、数据模型构建
这一点少有人提及，但我们确实需要。大家都知道商业竞争的后期都是对数据的占有率比拼，拥有数据，才能拥有战斗力。而现有的数据分析模型无非就是人工制定，最多就是支持高度自定义，而模型的合理性验证的成本相当
而人工智能可以通过自我学习，提炼整合创造最优秀的数据模型，这简直是一个令人兴奋的事情，也是一个创新改革的事情
3、语音交互
语音交互，通过录音和流程化，实现语音机器人的商业化，着重用于产品推广和售后服务，这个对我们生生活有很大的便利
4、AI教育机器人、保姆机器人、政务服务、医疗诊断：
早教、家政、绿植、零售等，这些都可以通过人工智能实现人力的解放，此类人工智能无需具备自我学习能力，只需要按照既定的规则完成明确任务即可。医疗目前已经有所应用，不过效果较差，美国CT片的识别率在80%，而中国一直停留在60%
5、工业：
智能汽车、安保领域、智能家居
在工业领域，人工智能只能执行部分狭窄工种，但可以进行量级组合完成全量替换人力
人力将更多执行商业行为，人工智能无论是效率还是精确度都远超人力
6、农牧业：
土质检测、自然环境监测、农业经营策略分析
农业是人类最原始的产业，但是具备一个特征，非标准化。我们都知道农业正在进行机械化进阶，但是中国农业仍处于经验阶段，科学阶段还没办法完全普及，那人工智能也就只能执行部分细分节点，例如农药播撒，果实采集，而这还处于机械自动化阶段，高级的人工智能还不具备应用的场。这里面更重要的原因是基础数据模型的抽离，仍然需要一段时间。
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