开放资源可以在AI领域变得知识渊博

随着人工智能已成为推动创新和经济发展的最重要力量之一，这种社会转型需要新知识和其他技能。正如了解BIM软件已成为大多数架构工作的先决条件一样，了解甚至知道如何使用与AI相关的工具也将成为一项理想的资产，即使将来不再需要。但是，有了大量可用的信息，人们如何开始涉足这一主题?以下是在线资源，讲座和课程的汇编，可以更好地了解该领域以及如何将其纳入建筑实践中。

什么是人工智能代表，是什么机器学习和深度学习之间的区别?这些概念似乎可以互换，因此浏览主题可能会造成混乱。在深入了解实际的资源列表之前，必须正确使用最常用的术语。

人工智能

人工智能(AI)是计算机科学的一个广泛分支，涉及能够执行通常需要人类智能的任务的系统的开发。如今，在不同应用程序中遇到的AI是人工窄带人工智能(ANI)，即“弱AI”，用于按照预先编程的规则在有限的上下文中执行特定任务。Google搜索，个人助理，图像识别软件都属于此类。人工智能(AGI)或强大的AI仍然是科幻小说的领域，因为它将包含人类的通用智力，能够解决任何问题。

机器学习和深度学习

简而言之，机器学习是AI的一个子领域，它包括将数据馈送到计算机，并使用统计信息和反复试验来帮助网络学习如何更好地完成一项任务，而无需对该任务进行明确的编程，从而消除了这种情况。需要编写大量的代码。机器学习使计算机可以根据他们过去的经验进行连接，发现模式并做出预测。R2D3创建的直观的机器学习简介是了解这在实践中如何工作的一种好方法，它使用一个假设的示例来解释机器学习过程。

深度学习是机器学习的一种类型，它通过受人工处理信息的人工方法启发的神经网络体系结构(即人工神经网络(ANN))来馈送数据。机器学习和深度学习的用法示例是Google图片搜索。

生成设计是AI领域的一部分吗?

生成设计是已穿透了建筑领域，而现在(请参阅主题的Archdaily的覆盖一个时髦词在这里)，但它可以被诬陷为人工智能或者是它只是一个解决问题的接合多个变量?生成设计是一个迭代和探索性过程，其中输入包含诸如空间需求，性能，材料约束以及设计目标之类的参数。该软件将探索所有可能的解决方案。它是否属于AI领域取决于该软件是否能够测试和从每次迭代中学习，从而“学习”以提供最佳答案。

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