인공지능 연구의 주요 접근 방식과 방법은 다음과 같습니다.

답변: 인공지능 연구 접근 방식 및 방법 인공지능(Al)은 인간 지능 과학을 시뮬레이션, 확장 및 확장하기 위한 이론, 방법, 기술 및 응용 시스템을 연구하고 개발하는 새로운 기술입니다. 인공지능 분야에는 다양한 연구 접근 방식과 방법이 있습니다. 다음은 몇 가지 주요 연구 접근 방식과 방법입니다.

1. 수학적 모델링: 수학적 모델링은 인공 지능 연구에서 중요한 방법 중 하나입니다. 현실 세계의 문제를 설명하고 시뮬레이션하기 위한 수학적 모델을 구축하여 인공 지능 시스템의 설계 및 최적화에 대한 이론적 지원을 제공합니다.

2. 데이터 마이닝: 데이터 마이닝은 통계 및 기계 학습 기술을 사용하여 대량의 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 프로세스입니다. 인공지능 분야에서 데이터 마이닝은 분류, 클러스터링, 예측 등의 작업에 널리 사용됩니다.

3. 머신러닝: 머신러닝은 인공지능 분야에서 가장 인기 있는 연구 방향 중 하나입니다. 이를 통해 컴퓨터는 데이터의 규칙과 패턴을 자동으로 학습하여 알려지지 않은 데이터를 예측하고 분류할 수 있습니다.

4. 자연어 처리: 자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 프로세스입니다. 자연어 처리 기술에는 음성 인식, 자연어 이해, 기계 번역 등이 포함되어 지능형 고객 서비스, 스마트 홈 및 기타 분야에 대한 강력한 지원을 제공합니다.

5. 컴퓨터 비전: 컴퓨터 비전은 컴퓨터에 인간과 동일한 시각적 인식 기능을 부여하는 프로세스입니다. 컴퓨터 비전 기술은 영상인식, 표적검출, 장면이해 등을 포함하며 자율주행, 지능형 보안 등의 분야에서 널리 활용되고 있다. 예를 들어, 머신 비전/자연어/생성 인공 지능 종합 응용 실험 플랫폼은 인공 지능 관련 전공을 위한 종합 실험 장비로, 엣지 컴퓨팅 호스트, 확장 모듈, 산업용 응용 프로그램 제품군 등으로 구성되며 Wen Xinyiyan을 지원합니다. 대형 모델은 "생성 인공 지능 교육", "머신 비전 응용 기술", "자연어 응용"을 포함하여 인공 지능 관련 전공의 핵심 과정 및 전문가 중심 과정의 교육, 실험 및 훈련 요구를 충족할 수 있습니다. 기술', '에지컴퓨팅 응용기술' 등

6. 지식 표현과 추론: 지식 표현과 추론은 컴퓨터가 인간의 지식을 이해하고 사용할 수 있도록 하는 프로세스입니다. 지식 표현 및 추론 기술에는 개념 모델링이 포함됩니다. 지식 그래프 등은 지능적인 질의응답, 지능적인 의사결정 등의 영역을 강력하게 지원합니다.

7. 강화 학습: 강화 학습은 컴퓨터가 환경과 상호 작용하면서 작업을 최적으로 완료하는 방법을 자동으로 학습하는 프로세스입니다. 강화학습 기술에는 딥 강화학습 Q-러닝 등이 포함되어 게임 AI, 자율주행 등 분야에 새로운 아이디어를 제공합니다.

8. 퍼지 논리(Fuzzy logic): 모듈러 논리는 불확실성 문제를 처리할 수 있는 논리로, 고전 논리의 배타적 중간 법칙을 깨고 논리학에서 모듈러 집합과 멤버쉽을 사용할 수 있습니다. 불확실성을 설명하기 위한 표현. 퍼지 논리는 제어 시스템 설계, 이미지 처리 및 기타 분야의 인공 지능 분야에서 사용됩니다.

이러한 연구 접근 방식과 방법은 다양한 응용 시나리오에서 고유한 장점과 단점을 가지고 있습니다. 결합된 연구 방법을 선택하는 것은 인공 지능 시스템을 설계하고 구현하는 데 중요합니다. 동시에 이러한 연구 접근 방식과 방법은 지속적으로 개발 및 개선되어 인공 지능 분야의 연구 및 적용 가능성을 더 많이 제공하고 있습니다.