网站怎么做扫码微信支付,网络营销服务公司有哪些,网站优化外包多少钱,青岛李沧网站建设目录 学习目标人工智能1. 智能#xff08;Intelligence#xff09;1.1 人类智能1.2 机器学习#xff08;人工智能#xff09;1.3 深度学习1.4 学习系统的发展历程传统的机器学习策略 2. 传统机器学习算法的一些挑战3. 神经网络的简要历史3.1 Back Propagation#xff08;反… 目录 学习目标人工智能1. 智能Intelligence1.1 人类智能1.2 机器学习人工智能1.3 深度学习1.4 学习系统的发展历程传统的机器学习策略 2. 传统机器学习算法的一些挑战3. 神经网络的简要历史3.1 Back Propagation反向传播3.2 神经网络模型发展历程3.3 深度学习框架 学习目标
学会使用Pytorch构建学习系统理解基础的神经网络和深度学习
需要具备
线性代数概率论随机变量和分布之间的关系Python
人工智能
人工智能Artificial Intelligence简称AI是一种模拟人类智能的技术
娱乐领域 人工智能被广泛应用于游戏开发和虚拟现实技术中。例如通过机器学习算法人工智能可以学习玩家的游戏习惯自动调整游戏的难度提供更好的游戏体验。同时人工智能还可以创建虚拟人物使之具备语音交互和情感表达能力增强沉浸感。 医疗领域 人工智能可以帮助医生进行早期疾病诊断和治疗规划。通过分析大量的医学数据和影像人工智能可以辅助医生进行疾病预测和风险评估并提供个性化的治疗方案。此外人工智能还可以通过智能助手和机器人来提供基础医疗服务缓解医疗资源紧缺的问题。 交通领域 人工智能可以实现自动驾驶技术提高交通安全和效率。通过感知系统、决策系统和控制系统的组合人工智能可以识别交通信号、道路标识和其他车辆自动规划行车路线并进行安全驾驶。未来随着物联网和5G技术的发展人工智能有望在交通领域发挥更大的作用。 此外人工智能还可以应用于金融、教育、能源、农业等领域为各行各业提供智能化的解决方案。 未来人工智能的发展趋势主要包括以下几个方面 深度学习的进一步发展深度学习是人工智能的核心技术之一未来会继续在算法和计算能力上不断优化提高模型的准确性和泛化能力。 多模态融合人工智能将会进一步发展多模态融合技术将图像、语音、文本等多种信息进行融合提供更全面和准确的智能服务。 边缘计算与人工智能的结合随着物联网的普及和边缘计算技术的发展人工智能将逐渐从云端向边缘设备转移实现更快速和实时的智能决策。 人机协作与智能增强人工智能不仅仅是取代人类的工具还将与人类进行更加紧密的协作提供智能助手和辅助决策系统。
总的来说人工智能在现代科技中的应用非常广泛未来发展的趋势也非常明确。随着人工智能技术的不断进步和创新我们相信它将为人类带来更多的便利和创新推动社会的进步和发展。
1. 智能Intelligence
1.1 人类智能 决定要吃什么的过程考虑外部信息做出决策的过程。钱、口味、环境… 看到一个实体一张图片能够判断它的类别猫这是一个预测的过程。 对于不同的手写数字判断属于哪个数字这是一个抽象的过程也是一个预测的过程。
1.2 机器学习人工智能 例子购物软件会推送你可能喜欢的物品小视频软件会推送你可能感兴趣的视频或新闻。推理过程
现在常用的方法还是监督学习 以前学的算法人工设计的
穷举法贪心法分治法动态规划
机器学习算法从数据集中找出来的规律、结构
1.3 深度学习 AI机器学习表征学习特征学习深度学习
深度学习是人工智能领域非常小的一个分支
1.4 学习系统的发展历程
早期规则系统1950年代-1960年代 早期的学习系统主要采用规则系统的方法即根据预先设定的规则和条件(人工设计进行学习和决策。例如Samuel的西洋跳棋程序和Newell和Simon的逻辑理论机都是基于这种思想构建的。 Samuel的西洋跳棋程序 1952年IBM的亚瑟●塞缪尔(Arthur Samuel,被誉为“机器学习之父”)设计了一款可以学习的西洋跳棋程序。塞缪尔和这个程序进行多场对弈后发现随着时间的推移程序的棋艺变得越来越好。塞缪尔用这个程序推翻了以往“机器无法超越人类不能像人一样写代码和学习”这一传统认识。并在1956年正式提出了“机器学习”这一概念。 符号系统1970年代-1980年代 进入70年代学习系统开始采用符号系统的方法将知识表示为符号和规则的组合。这种方法对于符号处理和推理任务非常有效例如基于逻辑的专家系统就是典型的符号系统。 基于逻辑的专家系统: 旨在模拟人类专家的知识与推理能力。 它基于一套事先定义好的规则和知识库通过逻辑推理来解决特定问题或提供决策支持。 主要组件组成知识库、推理引擎和用户接口。知识库是专家系统的核心包含了专家所提供的领域知识和规则以及相关的事实和推理规则。推理引擎负责根据事实和规则进行逻辑推理并生成答案或解决方案。用户接口则提供与用户交互的方式例如输入问题、获取答案等。 连接主义系统1980年代-1990年代 80年代连接主义学习系统崛起。连接主义方法是通过建立神经网络和学习算法来模拟人脑的学习过程。这种方法强调从数据中学习知识而不是依赖预设的规则和知识。典型的连接主义学习系统包括感知机、多层前馈神经网络和卷积神经网络。 混合系统2000年代至今 进入21世纪学习系统开始采用混合系统的方法结合了符号系统和连接主义系统的优点。这种方法既可以处理符号处理和推理任务又可以从大量数据中学习知识。典型的混合学习系统包括深度学习模型和知识图谱。 表征学习学习从高维空间到低维空间的映射降维 维度越高需要数据量就越大。Mapping from features学习器。特征提取人工选择特征与学习器是分开的。 深度学习特征提取与学习器是一起的卷积。end to end
总的来说学习系统的发展历程可以看作是从规则系统到符号系统再到连接主义系统的演化过程。随着技术的进步和研究的深入学习系统的能力不断提高已经在许多领域取得了重要的应用和突破。未来学习系统将继续发展更加强调数据驱动的学习和智能化的决策。
传统的机器学习策略 判断类别有标签分类无标签聚簇 预测值回归降维 结构化预测 2. 传统机器学习算法的一些挑战
手工设计特征的限制不能处理大型数据集SVM越来越多的应用需要处理非结构化数据。 ImageNet数据集
3. 神经网络的简要历史
神经网络来源神经科学数学工程学 1959年研究视觉感知与大脑神经之间的关系给猫猫看幻灯片大脑电流不变化给猫猫切换幻灯片有变化给猫猫看变化的条纹发现大脑通过视觉提取信息时是分层进行的浅层次神经元可能负责提取颜色、形状等特征深层次神经元可能判断类别之类的抽象特征。 Hubel D H, Wiesel T N. Receptive fields of single neurones in the cat’s striate cortexlJ. Journal of Physiology, 1959, 148(3):574. 模拟人类单个神经元信息传递产生了感知机。 多个神经元通过树突连接产生了人工神经网络
3.1 Back Propagation反向传播
反向传播是神经网络中很重要的一部分实质是求偏导数。 前馈传播、反向传播实质是一样的都是用链式求导法则求偏导数的过程只是方向相反 3.2 神经网络模型发展历程
LeNet5 LeNet-5是一种经典的卷积神经网络结构于1998年投入实际使用中。该网络最早应用于手写体字符识别应用中。普遍认为卷积神经网络的出现开始于LeCun 等提出的LeNet 网络LeCun et al., 1998 可以说LeCun 等是CNN 的缔造者而LeNet-5 则是LeCun 等创造的CNN 经典之作 。(百度) 神经网络模型有很多重点不是要学习这些模型而是学习这么模型构造的套路用于自己的模型。搭积木 深度学习的发展得益于算法数据算力
3.3 深度学习框架
Theano (University of Montreal)Keras(Google)TensorFlow (Google)静态图Caffe (UC Berkeley) / Caffe 2 (Facebook)Torch (NYU Facebook) / PyTorch (Facebook)动态图
