各位老鐵們好，相信很多人對foundmental都不是特別的了解，因此呢，今天就來為大家分享下關于foundmental以及wonderful的問題知識，還望可以幫助大家，解決大家的一些困惑，下面一起來看看吧！
fundamental的反義
Non-fundamental。Fundamental的意思是最基本的，根本的，反義詞應該是非基本的，不根本的，因此是Non-fundamental。在科學研究中，fundamentalconcepts（基本概念）非常重要，因為它們構成了該領域的核心理論和基礎知識。而非基本的概念則是在基本概念的基礎上衍生出來的，它們的原理和作用更為復雜，也需要更加深入的學習和理解。因此，在學習科學知識的過程中，我們不能只停留在基本概念的表面，還需要逐步深入，理解和掌握非基本概念。
essential ,basic,fundamental,vital的區別
essential:關鍵的，重要的basic:基礎的fundamental：根本的vital：重要的、它和essential用法有點兒區別
be fundamental to是什么意思
befundamentalto是根本重點詞匯釋義fundamental基礎的，基本的，根本的，
foundational、fundamental這兩個詞是什么意思
foundational
adj.基礎的；基本的
fundamental[f?nd?'ment(?)l]
n.基本原理；基本原則
adj.基本的，根本的
機器學習（包括但不限于深度學習）算法的fundamental limitation有哪些
回答這個問題，我建議需要從人工智能的級別的概念開始：
人工智能分第一到第五，共五個等級。我們目前處于第四級人工智能。
第一級人工智能:常見于搭載相對單純的控制程序，輸入與輸出一一對應的家電產品（吸塵器、空調、洗機器、冰箱...）。近年來許多家電聲稱”搭載人工智能“，就是這個等級。（不過有些產品具有第二級的人工智能）
例如，有些人工智能空調主打溫度在適當區間，有些人工智能洗衣機可以根據衣服的重量自動調整水量。不過，他們終究沒有超出第一級人工智能的范圍。
第二級人工智能:同樣是家電產品，美國麻省理工學院MIT人工智能實驗室成立的人型機器人公司，最近推出的掃地機器人Roomba
已經是第二級人工智能。有研究者認為，Roomba的感應行動已和蟑螂有等級的智慧，它可以運用數十個感應器搜集房間的信息，并以每秒60次以上的頻率判狀況，再從40種以上的行動模式匯總選擇最適合的行動。
第三級人工智能
這個等級的人工智能，可以自由學習，會變得越來越聰明。
那么什么是機器學習呢。以數據為基礎，為各種輸入與輸出賦予關聯性，以這種方法進行學習的算法，就是機器學習。第三級人工智能從20世紀90年代中期開始普及，一直進入21世紀前期。
我們耳熟能詳的，藏在搜索引擎背后，會自動在網站上獲取大量數據并自動分析判斷的人工智能。就是第三級人工智能的典型代表。
第四級人工智能:從第一級人工智能進化到第四級，有些AI甚至在某些領域超過人類（ImageNet圖片分類、AlphaGo...）
。這種人工智能能在特定領域發揮自己的作用，也稱作“特型化人工智能”。
為了某個目的而特型化的AI=特型化人工智能
我們平時聽到的，可以下圍棋、辨別聲音、參加益智問答、自動駕駛、對話機器人都是屬于第四級特型化人工智能。
人類和第四級人工智能的區別：人類在學習過圍棋后，或許可以舉一反三，將經驗運用到其他領域中。但是AlphaGo無論有多厲害，它也不具備圍棋以外的功能。
第五級人工智能
第五級人工智能就是“泛人工智能”，指的就是類似于哆啦A夢等和人類相似的行為，甚至能夠發揮比人類更加優秀的能力。這樣的人工智能可以了解人的喜怒哀樂，懂得物體的質感，能夠感受到人的情感。達到這種程度，可以稱之為第五級人工智能。然而，一般認為，從第四級進化到第五級，非常困難，我們需要找到另一種特殊方法。
知道這5級人工智能的區分后，自然就會明白深度學習目前的局限在哪了。
OK，關于foundmental和wonderful的內容到此結束了，希望對大家有所幫助。
