在人工智能（AI）研究领域，算法是实现自主决策和学习的关键。随着技术的发展，机器学习、深度学习和优化算法等成为AI领域中最具代表性的三大算法，它们共同推动了AI从理论向实践转变，为我们提供了一种新的方法来理解和处理复杂问题。
1.1 算法与人工智能
算法定义
算法，是一系列明确且有序的指令，用于解决特定问题或完成特定的任务。它可以被看作是一种指导人类或计算机执行某项工作的手册。
人工智能中的算法应用
在人工智能中，算法用来模拟人类的大脑功能，使计算机能够像人类一样进行感知、推理、决策等高级认知活动。
1.2 三大核心算法
1.2.1 机器学习（Machine Learning）
定义
机器学习是一门科学，它致力于开发能够使计算机会自动从数据中吸取知识并做出预测或决策的系统。
类型
监督式学习：通过标记数据集训练模型，以便在新数据上进行预测。
无监督式学习：没有任何标签信息的情况下，从未分类过的数据集中寻找模式。
半监督式/强化式/基于规则的
应用场景
图像识别与分类（如图像中的物体识别）
自然语言处理（如语音识别与翻译）
推荐系统
1.2.2 深度学习（Deep Learning）
定义
深度神经网络的一种形式，其中多层相互连接，并能逐步抽象输入表示以捕捉更为复杂的问题空间结构。
特点及优势：
能够捕捉到更为丰富和抽象的事物特征。
应用场景：
图像识别与生成(如超分辨率)
1.2.3 最优化算子及其应用
最优化是找到满足给定约束条件下的最佳解的一组数学方法。这包括但不限于线性规划、非线性规划以及整数规划等。在许多实际应用中，这些技术对于求解各种工程设计问题至关重要，如电力网调度、资源分配以及其他需要最大化或最小化目标函数的问题解决过程中使用频繁。
