1.大数据方向一览

后期学校会分鸿蒙和大数据方向专业。 大数据方向有两门课，一门是数据分析，另一门是大数据（使用linux和haopo？）

2.ML一览(不是master love啊喂)

早期:NLR- 只是理解意思，机翻较多 后期:NLU- 语音识别和文字理解（上下文），要求信达雅啥啥的。语音识别估计到头

3.人工智能定义

人工智能是在开会后拥有了七个特性。具体百度

定义:

模仿拓展人的智能去做各种各样重复大量的事.

类人需要学会人的特征，所以该学科可包含一些逻辑学工学和数学计算机等杂糅知识。 一般可以和医科的脑科学一起。

基于符号推演的三种关系:

1.逻辑关系

大+小=结论 大: 宏观的前提 小:包含在宏观前提里的个例

2.演绎关系

A推导出B B的逆否命题推导出A的逆否命题

3.因果关系

A推导出B A的否命题推导出B的否命题

5.科学发展推理过程

物理（实验阶段）-理论-计算-数据

• 物理: 做实验得出结论
• 理论: 无法模拟实验环境，只能理论推出（例如无法制造出人为真空环境）
• 计算: 早期Ml阶段，当时只作为一个图灵机，用来计算大量的数学数据
• 数据: 是一个新模式，以数据为中心去分析思考解决问题。

6. ML原理

前提:

唯一可以被计算机处理的数据只能是数字。

原理:

如果要识别图片类似的非数字数据，需要先转换为线性矩阵后被大模型分析，分析后得出一个预测值，然后再转换为GA标签值后判断数据的分类。 一般是根据事物的特征来打上标签。

Ml有三个模式:

• 监督模式 有DATA，GT
• 半监督模式 Data里有gt和没gt的好坏半参
• 无监督模式 Data里没gt，只有data