蚂蚁算法是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。下面小编给大家介绍人工智能的算法有哪些，一起来看看吧。
人工智能的算法介绍
一、监督类
(1)人工神经网络类：反向传播、波尔兹曼机、卷积神经网络、Hopfield网络、多层感知器、径向基函数网络、受限波尔兹曼机、回归神经网络、自组织映射、尖峰神经网络等。
(2)贝叶斯类：朴素贝叶斯、高斯贝叶斯、多项朴素贝叶斯、平均-依赖性评估、贝叶斯信念网络、贝叶斯网络等。
(3)决策树类：分类和回归树、迭代、C4.5算法、C5.0算法、卡方自动交互检测、决策残端、ID3算法、随机森林、SLIQ等。
(4)线性分类器类：Fisher的线性判别、线性回归、逻辑回归、多项逻辑回归、朴素贝叶斯分类器、感知、支持向量机等。
二、无监督类
(1) 人工神经网络类：生成对抗网络，前馈神经网络、逻辑学习机、自组织映射(Self-organizing Map)等。
(2) 关联规则学习类：先验算法、Eclat算法、FP-Growth算法等。
(3)分层聚类算法：单连锁聚类，概念聚类等。
(4)聚类分析：BIRCH算法、DBSCAN算法，期望较大化、模糊聚类、K-means算法、K均值聚类、K-medians聚类、均值漂移算法、OPTICS算法等。
(5)异常检测类：K最邻近算法、局部异常因子算法等。
人工智能常用的算法
1、粒子群算法，也称粒子群优化算法，缩写为PSO，它属于进化算法的一种，这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。
2、遗传算法是计算数学中用于解决较佳化的，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。
3、贪婪算法一般可以快速得到满意的解，因为它省去了为找比较解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间。贪婪算法常以当前情况为基础作比较选择，而不考虑各种可能的整体情况。
4、蚁群算法，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。
学人工智能算法的注意事项
1、解决不同的问题可能会用到不同的算法，也可能用相同的算法。 没有某种算法是万能的 ，只是适用的范围不同而已。
2、算法没有高级和低级之分 ，快速便宜的解决问题才是目的，一味追求复杂的算法(例如： 深度学习)，相当于“用大炮打蚊子”。
3、有时候有多种算法可以解决同一个问题，用较低的成本和最短的时间解决问题才是目的。 根据不同环境选择合适的算法很重要。
