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學習過程是一個通過尋找比較好模型參數組合的過程。模型參數是模型中的可調整的變量，每個參數都可以取很多不同的值，這樣就形成了很多不同的模型實例（也可以看作是AI程序）。對于同一個模型，當參數取不同的值時，就會得到很多不同的模型實例。學習的目標是找到能夠比較好地表達數據中潛在規律的那個模型實例，也就是找到與之對應的比較好模型參數組合。因此，學習過程就是在眾多模型參數組合中找到比較好組合的過程。通過不斷調整和優化模型參數，我們可以逐步提高模型的性能和準確度，以更好地應對各種應用場景和需求。

當計算機出現后，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具，在以后的歲月中，無數科學家為這個目標努力著。如今人工智能已經不再是幾個科學家的，全世界幾乎所有大學的計算機系都有人在研究這門學科，學習計算機的大學生也必須學習這樣一門課程，在大家不懈的努力下，如今計算機似乎已經變得十分聰明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深藍（DEEPBLUE）計算機戰勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫（KASPAROV）。大家或許不會注意到，在一些地方計算機幫助人進行其它原來只屬于人類的工作，計算機以它的高速和準確為人類發揮著它的作用。人工智能始終是計算機科學的前沿學科，計算機編程語言和其它計算機軟件都因為有了人工智能的進展而得以存在。重視內容營銷,制作有價值的信息資源吸引目標客戶。

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