開放資源可以在AI領域變得知識淵博

隨著人工智能已成為推動創(chuàng)新和經(jīng)濟發(fā)展的最重要力量之一，這種社會轉(zhuǎn)型需要新知識和其他技能。正如了解BIM軟件已成為大多數(shù)架構(gòu)工作的先決條件一樣，了解甚至知道如何使用與AI相關的工具也將成為一項理想的資產(chǎn)，即使將來不再需要。但是，有了大量可用的信息，人們?nèi)绾伍_始涉足這一主題?以下是在線資源，講座和課程的匯編，可以更好地了解該領域以及如何將其納入建筑實踐中。

什么是人工智能代表，是什么機器學習和深度學習之間的區(qū)別?這些概念似乎可以互換，因此瀏覽主題可能會造成混亂。在深入了解實際的資源列表之前，必須正確使用最常用的術語。

人工智能

人工智能(AI)是計算機科學的一個廣泛分支，涉及能夠執(zhí)行通常需要人類智能的任務的系統(tǒng)的開發(fā)。如今，在不同應用程序中遇到的AI是人工窄帶人工智能(ANI)，即“弱AI”，用于按照預先編程的規(guī)則在有限的上下文中執(zhí)行特定任務。Google搜索，個人助理，圖像識別軟件都屬于此類。人工智能(AGI)或強大的AI仍然是科幻小說的領域，因為它將包含人類的通用智力，能夠解決任何問題。

機器學習和深度學習

簡而言之，機器學習是AI的一個子領域，它包括將數(shù)據(jù)饋送到計算機，并使用統(tǒng)計信息和反復試驗來幫助網(wǎng)絡學習如何更好地完成一項任務，而無需對該任務進行明確的編程，從而消除了這種情況。需要編寫大量的代碼。機器學習使計算機可以根據(jù)他們過去的經(jīng)驗進行連接，發(fā)現(xiàn)模式并做出預測。R2D3創(chuàng)建的直觀的機器學習簡介是了解這在實踐中如何工作的一種好方法，它使用一個假設的示例來解釋機器學習過程。

深度學習是機器學習的一種類型，它通過受人工處理信息的人工方法啟發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡體系結(jié)構(gòu)(即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN))來饋送數(shù)據(jù)。機器學習和深度學習的用法示例是Google圖片搜索。

生成設計是AI領域的一部分嗎?

生成設計是已穿透了建筑領域，而現(xiàn)在(請參閱主題的Archdaily的覆蓋一個時髦詞在這里)，但它可以被誣陷為人工智能或者是它只是一個解決問題的接合多個變量?生成設計是一個迭代和探索性過程，其中輸入包含諸如空間需求，性能，材料約束以及設計目標之類的參數(shù)。該軟件將探索所有可能的解決方案。它是否屬于AI領域取決于該軟件是否能夠測試和從每次迭代中學習，從而“學習”以提供最佳答案。