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应用人工智能原理的常见问题一：实现途径。
目前，最有前途的人工智能技术是深度学习。深度学习是机器学习的一种形式，所使用的神经网络在输入节点和输出节点之间有许多深度层。人工神经网络是早期机器学习中的一个重要算法。神经网络的原理受到我们大脑的生理结构——相互交叉连接的神经元的启发。然而，与大脑中可以连接一定距离的神经元不同，人工神经网络具有离散层、连接和数据传输的方向。
例如，我们可以将图像切割成图像块，输入神经网络的第一层。第一层的每个神经元都将数据传输到第二层。第二层的神经元也完成了类似的工作，将数据传输到第三层，等等，直到最后一层，然后生成结果。
应用人工智能原理的常见问题二：伦理选择。
即使我们找到了建造思维机器的方法，这并不一定意味着我们真的想做到这一点。许多名人大声要求人工智能减慢甚至停止，因为他们害怕人类失去万物之灵的地位和后果。
许多人工智能专家对人工智能安全的保证往往只涉及他们构建或可以想象的系统，完全没有适应性、灵活性、自主性、创造性等通用人工智能系统可能具备的特征，所以基本上是另一个问题。由于这些特点，通用人工智能带来的伦理问题与传统技术有根本不同，因此需要不同的应对方案。
内容计划通过4个月的时间系统讲解机器人相关硬件/软件、机器人搭建、完成智能机器人4大部分，开课吧能够帮助你提供性能匹配的标准配件、深度讲解机器人硬件原理及方法，同时对机器人技术必备的如SLAM、机器人正逆向运动学、视觉伺服等算法原理和使用操作进行深入讲解，同时还会带你动手完成搭建、运行智能机器人全部流程。
week1 电路原理及设计
week2 硬件设计和生产
week3 计算机硬件体系
week4 软件介绍
week5 C语言
week6 C++
week7 机器人介绍
week8 机器人系统设计
week9 控制器及传感器
week10 通信
week11 控制
week12 SLAM
week13 图像处理
week14 计算机视觉
week15 深度学习
week16 视觉伺服
