人工智能的过程及在工程技术转化的顺序包含：
1.机器学习
机器学习是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。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。
2.模式识别
1). 模式识别概述
模式识别是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。
模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。
2).模式识别的应用文字识别语音识别图像识别医学诊断
3.专家系统
1).专家系统概述
专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。
2).发展历史
专家系统的发展已经历了3个阶段，正向第四代过渡和发展。
第一代专家系统以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。
第二代专家系统属单学科专业型、应用型系统
第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略
3. 专家系统的基本结构
专家系统的基本结构如图所示，其中箭头方向为数据流动的方向。专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。知识库用来存放专家提供的知识。专家系统的问题求解过程是通过知识库中的知识来模拟专家的思维方式的，因此，知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。
人工智能在物联网的应用
物联网智能是利用人工智能技术服务于物联网络的技术是将人工智能的理论方法和技术通过具有智能处理功能的软件部署在网络服务器中去服务于接入物联网的物品设备和人。
1.智能物联网
1)智能物联网概念
智能物联网就是对接入物联网的物品设备产生的信息能够实现自动识别和处理判断，并能将处理结果反馈给接入的物品设备，同时能根据处理结果对物品设备进行某种操作指令的下达使接入的物品设备作出某种动作响应.而整个处理过程无需人类的参与。
2)智能物联网的实现途径
要实现物联网智能化就必须让人工智能成为物联知终端、传输网络、具有人工智能的数据处理服务器。
2.物联网需要的人工智能技术
1)物联网中需要来自人工智能技术的研究成果.如问题求解、逻辑推理证明、专家系统、数据挖掘、模式识别、自动推理、机器学习、智能控制等技术。
2)物联网的智能控制
在物联网的应用中.控制将是物联网的主要环节.如何在物联网中实现智能控制将是物联网发展的关键。
3.物联网智能模型
基于对人工智能技术的认识和研究.依据人工智能模型.推演出了智能物联网智能化模型。智能物联网被分为五个层次机器感知交互层、通信层、数据层、智能处理层、人机交互层，共五层。
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