1. 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术学科。是计算机科学、数学、统计学、经济学、脑科学、认知科学、心理学、逻辑学、哲学等各学科的交叉学科。

2. AI由数据、算力、算法、应用4个要素组成。

3. 算法包括机器学习，机器学习包括深度学习。

4. 机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

5. AI由基础设施、基础技术、AI要素、技术方向、AI应用5个层次组成。

6. 基础设施包括：互联网、传感器、服务器、高性能芯片。

7. 世界三大云：亚马逊云、阿里云、google云。

8. 基础技术包括大数据和云计算。

9. AI要素包括：数据、算法和算力。

10. AI技术方向主要包括：计算机视觉、语音处理、自然语言处理、规划决策系统、大数据分析。

11. AI应用主要有：金融、医疗、安防、娱乐、教育、零售、农业等。

12. 发展历史：1956-1976年全世界200多位科学家讨论机器模拟人，开了2个多月的会，提出了人工智能，人工智能元年，最初选择了机器翻译，前20年没取得成功；1976-1982低谷；1982-1987年85年算法出现更新，第5代计算机的出现；1987-1997第二次低谷；1997-2010复苏期，1997深蓝战胜国际象棋冠军，2006年提出深度神经网络，05-06年GPU为做游戏视觉画面带来了GPU的面视；2010-移动互联网带来的大数据的到来，2012年AlexNet图像处理50%-80%，飞跃式发展；2016年AlphaGo战胜冠军。

13. 人工智能的主要技术方向：计算机视觉46%，语音处理（前两个领先于世界），自然语言处理（中文的难度更大），基础硬件（芯片进口大于石油）；

13.1. 计算机视觉：

13.1.1. 人脸识别（领先）、图像分类、目标检测、目标跟踪、风格迁移等

13.1.2. 未来：自主理解、分析决策，特别是无人车、智能家居

13.2. 语音处理：语音识别、语音合成、语音唤醒、声纹识别

13.3. 自然语言处理：机器翻译、文本挖掘和情感分析等，目前遇到瓶颈。典型的场景主要是舆情分析、感悟分析

14. AI的现状

14.1. AI将带来第4次工业革命

14.2. 分布式计算智能，让机器像人类一样处理、传递信息，处理重复工作

14.3. 目前阶段：感知智能，帮助人类完成看和听的一些工作

14.4. 下一阶段是认知智能，比如自动驾驶

15. AI的挑战

15.1. 算法偏见（如数据的均衡可能带来偏见，比如googl把黑人标注为大猩猩）

15.2. 隐私问题：全埋点

15.3. 数据可信度问题：比如PS造假

15.4. 失业问题：取代重复性强、创造性低、弱社交的工作

16. AI技术发展的趋势

16.1. 聚焦于深度学习

16.2. 成熟于监督学习

16.3. 需要突破非监督学习和知识推理