数据采集与处理：AI技能的根本是数据，包括构造化和非构造化数据，这些数据对机器学习和深度学习至关主要。
数据可以通过多种路子采集，如传感器、监控设备、社交媒体平台等。
采集到的数据须要经由洗濯、转换和集成等预处理步骤，才能用于演习模型。
模型构建与演习：AI技能通过构建模型来仿照人类的智能行为。
模型设计可以根据不同的任务和运用进行，如分类、回归、聚类等。
利用大量的数据通过算法演习模型，使其具备学习和优化的能力。
推断与决策：演习完成的模型可以对新的输入数据进行处理，并通过推断和决策过程产生相应的输出结果。
这个过程依赖于模型的准确性和输入数据的特色。

AI 有哪些理论根本？_数据_模子 智能问答

算法与数据处理：AI技能的核心是算法，它通过对大量数据进行处理和剖析来提取有用信息并做出决策。
不同的算法适用于不同的任务，选择得当的算法是实现高效AI的关键。
知识表示与推理：知识表示方法用于将知识转化为打算机可理解的形式，便于打算机进行推理和决策。
基于知识的推理是AI的主要方面，使打算机能够根据已有知识推导出新知识。
感知与认知：感知是指打算机通过传感器等设备获取外部环境信息的能力。
认知是打算机理解和剖析这些信息的过程，须要借助机器学习、打算机视觉、自然措辞处理等技能。
机器学习与深度学习：机器学习是AI的主要组成部分，通过剖析数据创造规律和模式，使打算机能够自主决策和预测。
深度学习是机器学习的一种，利用神经网络模型对数据进行高层次抽象和表示，实现更高效和准确的机器学习。