人工智能是未来交互重要的发展方向，在未来，人工智能的引入会极大地改变我们的生活方式和交互行为。UXD的交互实验室也一直在人工智能教学上不断地探索，试图帮助同学们快速上手人工智能技术，并且应用于当下的交互设计作品集中。

UXD作为交互方向专业的垂直机构，在前研技术的探索和教学上，始终走在行业前端，拥有极其强大和丰富的硬件和软件教学能力。UXD也是目前唯一具有人工智能系统教学能力的机构，同学们如果感兴趣也可以查看我们的相关线下课程。

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01 什么是机器学习

人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。

机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。

机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。

机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。

02 案例分享

清楚了什么是Machine Learning，我们就一起来看看他的应用范围和实例展示吧，包括PoseNet、YOLO、pix2pix、分析图像和绘画等方向。

1.PoseNet

PoseNet是一种机器学习模型，可用于实时人体姿态估计。我们在最开头的案例就是应用了这个功能。我们让机器学习我们的动作，并根据我们的动作让电脑做出反应。

2.YOLO

YOLO是一种先进的实时对象检测和分类系统。他可以对任何物体进行识别，并且告诉你该物体是什么。

3.pix2pix

pix2pix是具有条件对抗网络的图像到图像的翻译。可以根据给定的图片风格模仿设计自己的图片。

4.分析图像

使用预先训练的模型对图像的内容进行分类。首先让机器对相应的内容进行学习，然后就可以根据学习过的内容进行反应和分类。

5.绘画

使用基于Google的Quick Draw的神经网络生成新的Doodle。这个功能可以直接用鼠标绘制你想要的团，然后电脑就会自动识别出你绘画的内容是什么。

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