计算机科学其它分支
机器学习&人工智能
机器学习 vs 人工智能
\(机器学习\neq 人工智能\)。
机器学习（mechine learning/ML） 的本质是计算机根据数据做出决定——机器学习算法让计算机可以在数据中学习，然后自行做出预测和决定。但这样还不足以达到人类一般的智能。ML只是实现 人工智能（artificial intelligence/AI） 这一更宏大目标的技术之一。
做 分类（classification） 的算法叫 分类器（classifier）。一般这类算法的直接目的是最大化正确分类、最小化错误分类。为简化复杂度，做分类训练时往往会将数据简化为 特征（feature）。训练分类器需要用到 训练数据（training data）。人们先会人工对数据进行加工，记录特征值以及其它信息，获得 标记数据（labeled data）。
决策边界——人工设置的决定性标准。混淆矩阵。决策树、支持向量机。森林。超平面。统计学。人工神经网络、深度学习。34. 机器学习&人工智能-Machine Learning & Artificial Intelligence_BiliBili_哔哩哔哩_bilibili 8：00。弱AI、窄AI，强AI。强化学习。
计算机视觉
计算机视觉（Computer Vision） 不是呈现给人类的视觉，而是让计算机自己有视觉。计算机视觉目的是让计算机理解图像和视频。
图像由像素组成，像素的颜色通过三原色定义。最简单的计算机视觉算法即是颜色追踪——通过颜色追踪一个颜色固定的物体的轨迹。
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快，灰度图，核/过滤器，灰度值，卷积操作，prewitt算子，维奥拉·琼斯人脸检测算法，卷积神经网络（一种深度学习算法），生物识别
自然语言处理
计算机视觉让计算机拥有视觉，自然语言处理（natural language processing/NLP） 让计算机理解人类语言。
编程语言一般是结构化的，稍有错误格式就会无法运行。而人类语言属于 自然语言（natural language）。我们说的话变化多，方言多，俗话多，即便不规范也能听懂。
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语音识别（识别音素），快速傅里叶变换，音素，语音合成（混合音素）
机器人
机器人 是指由计算机控制的、可以自动执行一系列动作的机器，外观无所谓。一般而言，robot指现实中的机器人，bot指虚拟机器人，agent指智能体。
自动机（automaton） 指机械的、无电子部件的自动运作机器。
CNC机器，负反馈回路，比例-积分-微分控制器/PID控制器
计算机心理学
计算机是给人用的，而人是有情绪的。
在计算机交互设计时需要用到心理学与社会学的知识，将人类的感受置于计算机的性能之上进行考虑。
易用度，颜色排序，分块，直观功能（一眼就知道功能是什么），图标，快捷键，检测用户情绪，以计算机为媒介沟通（CMC），增强凝视，bot，人机互动（HRI），恐怖谷
教育科技
大型开放式在线课堂（MOOC），智能辅导系统，域模型，贝叶斯知识追踪，自适应性程序，教育数据挖掘
计算机的未来
最后一集，满分科技类作文
普适计算，让计算机无形地融入生活，奇点（智能科技的失控性发展），复杂度刹车，技术性失业，工作的二维定义，改造人，数字永生，硅基生命
2024.1.28 15:49