摘要：
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人工智能的三次春天是什么？
1.人工智能的第一次春天始于上世纪50年代。在算法方面，感知器数学模型被提出用于模拟人的神经元反应过程，并能够使用梯度下降法从训练样本中自动学习，完成分类任务。另外，由于计算机应用的发展，利用计算机实现逻辑推理的一些尝试取得成功。理论与实践效果带来第一次神经网络的浪潮。然而，感知器模型的缺陷之后被发现，即它本质上只能处理线性分类问题，就连最简单的异或题都无***确分类。许多应用难题并没有随着时间推移而被解决，神经网络的研究也陷入停滞。
2.人工智能的第二次春天始于上世纪80年代。BP（Back Propagation）算法被提出，用于多层神经网络的参数计算，以解决非线性分类和学习的问题。另外，针对特定领域的专家系统也在商业上获得成功应用，人工智能迎来了又一轮***。然而，人工神经网络的设计一直缺少相应的严格的数学理论支持，之后BP算法更被指出存在梯度消失问题，因此无法对前层进行有效的学习。专家系统也暴露出应用领域狭窄、知识获取困难等问题。人工智能的研究进入第二次低谷。
3.人工智能的第三次春天始于2010年代。深度学习的出现引起了广泛的关注，多层神经网络学习过程中的梯度消失问题被有效地抑制，网络的深层结构也能够自动提取并表征复杂的特征，避免传统方法中通过人工提取特征的问题。深度学习被应用到语音识别以及图像识别中，取得了非常好的效果。人工智能在大数据时代进入了第三次发展***。
对于几何题，是否只要多做题就可以提高数学能力？
几何题，你应该先要把每个相关的概念记清楚！一定要记住，这个对你很有必要！然后，几何题里的条件没有不用的你省题时，要记住它的条件！每一条都不能忽略！最后，看问的什么，你可以倒推，先找到符合问题的条件，结合给你的条件，利用概念把它们结合起来！这个方法挺好用的，我以前就用这方法！多做题，你掌握了就熟练了 更多追问追答
做题多当然能提高能力，熟能生巧。
重要的是提高相同的能力，你要做多少题。
如果别人做10题，你要做20题，那你学习进度就慢了。
所以重点在于多做题，同时要善于总结，内化为自己的能力。
每个人一天的学习时间是差不多的，是学习效率决定了你的高度。
要学好数学，光靠多做题是不够的，还要善于总结思考：主要从以下几个方面着手：
第一，学会把条件全部标在图上！
第二，脑子里要学会转动、平移、拆分图形，画在图上的东西是死的，但在你脑子里不能是死的！
第三，学会逆向推导，比如要证明A我需要证明什么，然后一步步向条件推导
第四，掌握规律，比如要证明边相等就找全等三角形或对应角相等，见到中线就延长一倍等等
第五，会证明定理，定理光记住肯定是不行的，更何况刚刚三角形还没多少定理，一个图形的性质越少其实越容易，三角形弄来弄去就那么几条
第六，问问题的时候最好让别人引导你，被一下子给出答案，那样没什么用！
第七，要注意题目中蕴含的思想方法，比如模型思想，把一道难题划分为一些简单的模型！
多做题，其实就是多实践。都说温故而知新，举一反三，熟能生巧，显然是正确的。但也要辩证地看待这个问题。学习数学首先要系统地学好基础知识，在这基础上多加练习才能融会贯通。有的学生不重视基础知识，总想通过多做题来考得高分，那是不可能的，因为题目是无穷尽的。练习某一个知识点的某一类题可能就有千万道，想通过题海战术蒙住考题是不可能的。所以多做题要辩证地看待，做题的过程中要多思考多归，类，多总结。这样才能锻炼你的运用知识的能力，才能以不变应万变，考试中即使题目你都没见过也不会害怕。也只有这样才能考出好的成绩。
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