精华内容
下载资源
问答
  • 人工智能 深度学习
    2022-07-28 20:25:50
    简介

    人工智能包含的东西很多,据我所了解的,主要包括以下的内容(可能不全,望指点),NLP自然语言处理引擎、DL机器学习引擎、KG知识图谱引擎、CV计算机视觉引擎、DL深度学习引擎,可能还有其他的,本人在这方面涉及的不多,就知道这么多,望多多指教,我们开始从DL深度学习引擎开始。

    深度学习

    深度学习可以在这些网站下入手:https://www.paddlepaddle.org.cn/
    里面包含很多的模型和示例,是一个适合学习和入门的网站,当然学习这个之前,其他的某些技能还是要学会的,不然真的还是比较难的,首先:

    1. Python
      Python是学习人工智能必不可少的语言,很多模型示例都是使用Python写的,这属于基本技能和工具,还是要掌握的。
    2. 神经网络
      主要包括 线性神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等等,高数、线性代数可以补一补,里面会有矩阵、线性回归之类的。😂😂😂,难呀
    3. 计算机视觉
    4. 自然语言
    5. 服务器
      深度学习很多都是基于GPU的,所以买的服务器必须要有GPU,🤣🤣🤣,多大呢,看你的实例,当然越多越贵越好😁😁😁,以下作为参考: AMD和NVIDIA是专用GPU的两大主要制造商。NVIDIA是第一个进入深度学习领域的公司,通过CUDA为深度学习框架提供更好的支持。因此,大多数买家选择NVIDIA GPU。NVIDIA提供两种类型的GPU,针对个人用户(例如,通过GTX和RTX系列)和企业用户(通过其Tesla系列)。

    后面有时间会介绍:

    • OCR
    paddleocr --image_dir ./imgs/11.jpg --use_angle_cls true --use_gpu false
    
    • 文字识别
    paddlespeech cls --input input.wav
    paddlespeech vector --task spk --input input_16k.wav
    
    • 文字转语音
    paddlespeech tts --input "你好,欢迎使用飞桨深度学习框架!" --output output.wav
    
    • 对象识别
    • 对象跟踪
    • 语义分析
    • 英译中文 等等

    想做的事情很多,主要看有没有时间,而且目前的经济还不允许,只能用业务时间,加把劲。😃😃😃😃

    更多相关内容
  • 机器学习深度学习的视频教程和源码17套,人工智能AI入门必看!
  • 人工智能AI深度学习原理及应用实践.zip
  • AI深度学习

    2018-01-21 11:48:19
    人工智能特别火,好多人都想要的教材,人工智能学习的极好教材,供大家使用。
  • 推荐,AI人工智能,包含机器视觉、深度学习等技术资料合集,共26份。 一、麻省理工深度学习公开课(15份) 人性化的深度学习 深度强化学习 递归神经网络 卷积神经网络 自动驾驶的深度学习 计算机视觉 人类感知的...
  • 人工智能 深度学习1 参考题+代码
  • 人工智能——深度学习

    万次阅读 多人点赞 2022-02-28 13:52:38
    深度学习,卷积神经网络等。

    深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。


    深度学习与机器学习的关系

    可以理解为应用了多层神经网络的机器学习,就是深度学习。(中间层2层,加上输入输出层,共4层)
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。

    深度学习怎么来的

    从机器学习的模型结构层次来分,机器学习经历了两次浪潮:

    1. 浅层学习(Shallow Learning):机器学习第一次浪潮
      在这里插入图片描述
    2. 深度学习(Deep Learning):机器学习第二次浪潮

    2006年,加拿大多伦多大学教授、机器学习领域的泰斗Geoffrey Hinton和他的学生Ruslan
    Salakhutdinov在《科学》上发表了一篇文章,开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮。
    这篇文章有两个主要观点
    1)多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力,学习得到的特征对数据有更本质的刻画,从而有利于可视化或分类;
    2)深度神经网络在训练上的难度,可以通过“逐层初始化”来有效克服,在这篇文章中,逐层初始化是通过无监督学习实现的。

    区别于传统的浅层学习,深度学习的不同在于

    1)强调了模型结构的深度,通常有5层、6层,甚至10多层的隐层节点;
    2)明确突出了特征学习的重要性,也就是说,通过逐层特征变换,将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间,从而使分类或预测更加容易

    浅层学习(Shallow Learning)

    感知机

    在第一次人工智能浪潮时,弗兰克.罗森布拉特(Frank.Roseblatt)1957年有了“感知机”的构思,他将‘’人工神经元‘’ 与心理学家唐纳德·赫布与1949 年发表的赫布定律构思结合在了一起。

    赫布定律描述了突触可塑性的基本原理,即突触前神经元向突触后神经元的持续重复的刺激可以导致突触传递效能的增加。
    简单说就是:“突触前后的神经元在同一时间被激发时,突出联系会加强。”
    >

    利用赫布定律,将神经元的结合转变成数理模型的就是“感知机”。感知机是将人工神经元排列成两层联系在一起的构造。
    在感知集中可以使用实数,通过调整结合强度(权重),感知机渐渐学会了监督学习 。
    在这里插入图片描述
    感知机局限
    比如线性不可分,感知机不能处理一条线无法分割的数据
    在这里插入图片描述

    BP算法(误差反向传播算法)

    误差反向传播算法(英:Backpropagation algorithm,简称:BP算法)是一种监督学习算法,常被用来训练多层感知机。

    在这里插入图片描述

    BP算法的特征是将误差反向传播
    在计算机没有得出正确答案或者是偏离期待数值时,BP算法可以将误差从输出层反向传回,纠正各个神经元的错误,从而减少误差。
    在这里插入图片描述

    BP算法通过上述顺序来调整权重误差。这样可以解决双层感知机无法解决的“非线性分离问题”

    支持向量机

    支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是Corinna Cortes和Vapnik等于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。用于模型识别的监督机器学习算法

    间隔最大化的构思下,向量机不仅仅泛化能力高,而且拥有十分优秀的模型识别能力。

    间隔最大化
    在BP算法中,稍微调整,改变神经网络的状态,在正确识别出学习数据的那一刻,学习随之终止。因此,有时候会出现集合体的边缘触碰到线的情况
    在这里插入图片描述
    面对上述情况,使用支持向量机就可以找出两组数据之间距离最大的地方(最大间隔)并在其中间划线。
    在这里插入图片描述
    最红的线与2组数据距离最大,被称做合适的线。这样可以根据学习数据得出的识别线,判断哪些是未学习的数据。这就是泛化能力

    深度学习(Deep Learning)

    深度学习是无监督学习的一种。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。

    机器学习需要人工提取,深度学习可以让计算机自己提取特征,并以此为基础对图像进行分类

    深度学习的方法

    深度学习是多层(4层以上)神经网络的总称,其中包含很多具体的方法。
    在这里插入图片描述
    不细说了,简单了解一下就行。

    卷积神经网络(CNN)

    卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类(shift-invariant classification),因此也被称为“平移不变人工神经网络(Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN)” 。
    在这里插入图片描述

    卷积神经网络已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。并且是深度学习模型中最成功的模型。

    循环神经网络(RNN)

    循环神经网络(Recurrent Neural Network,
    RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入,在序列的演进方向进行递归(recursion)且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络(recursive
    neural network) 。

    在这里插入图片描述

    玻尔兹曼机(BM)

    玻尔兹曼机是一种随机神经网络。一般用来当做数据生成模型

    参考资料

    1. 《漫画人工智能》
    2. 《神经网络与深度学习应用实战》
    3. 百度百科
    4. 360百科
    展开全文
  • 一、基本概念 1、人工智能人工智能可以分为很多领域,如:自然语言理解,图像识别,语音识别,推荐系统等等。 2、机器学习: 机器学习是一种能够赋予机器学习的能力...深度学习+强化学习= AI 深度学习:一种实现...

    一、基本概念

    1、人工智能: 
    人工智能可以分为很多领域,如:自然语言理解,图像识别,语音识别,推荐系统等等。 
    2、机器学习: 
    机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说,机器学习是一种通过利用数据,训练出模型,然后使用模型预测的一种方法。 
    机器学习:一种实现人工智能的方法 
    3、深度学习: 
            其核心就是自动将简单的特征组合成更加复杂的特征,并用这些特征解决问题。 
            深度学习+强化学习= AI 深度学习:一种实现机器学习的技术 
    二、三者关系 
            机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是一种实现机器学习的技术。我们就用最简单的方法——同心圆,可视化地展现出它们三者的关系。 
            神经网络:最初是一个生物学的概念,一般是指大脑神经元,触点,细胞等组成的网络,用于产生意识,帮助生物思考和行动,后来人工智能受神经网络的启发,发展出了人工神经网络。

     

            机器学习跟模式识别,统计学习,数据挖掘,计算机视觉,语音识别,自然语言处理等领域有着很深的联系。

     

    展开全文
  • 人工智能(Artificial Intelligence):它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年由约翰麦卡锡首次提出,当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工...

    1、什么是人工智能

            人工智能(Artificial Intelligence):它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年由约翰麦卡锡首次提出,当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能的目的就是让机器能够像人一样思考,让机器拥有智能。时至今日,人工智能的内涵已经大大扩展,是一门交叉学科。并可广泛应用在如无人驾驶、智能家居、虚拟现实、智能机器人、智能投顾、智能医疗等多方面。

     2、人工智能的层次结构

    3、AI、机器学习、深度学习的关系 

            人工智能:是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

            机器学习:专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。是人工智能的核心研究领域之一,任何一个没有学习能力的系统都很难被认为是一个真正的智能系统。

            深度学习:源于人工神经网络的研究,含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像、声音和文本。

    4、机器学习关键技术

    5、深度学习关键技术

            语音处理

    语音处理主要是自动且准确的转录人类的语音。一个完整的语音处理系统,包括前端的信号处理、中间的语音语义识别和对话管理以及后期的语音合成。
    前端处理:说话人声检测,回声消除,唤醒词识别,麦克风阵列处理,语音增强等。
    语音识别:持征提取,模型自适应,声学模莖,语言模型,动态解码等。
    语义识别和对话管理:更多属于自然语占处理的范畴。
    语音合成:文本分析、语言学分析、音长估算、发音参数估计等。
    应用:包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。
    未来:直正做到像正常人类一样,与他人流畅沟,自由交流,还有待时日。

            计算机视觉

    计算枳视觉指计算机从像中识别出物体、场景和活动的能力,包含像处理、识别检测、分析理解等技术。
    图像处理:去噪声、去模糊、超分辨率处理、滤镜处理等。
    图像识别:过程包括像预处理、图像分割、特征提取、判断匹配,可以用来处理分类、定位、检测、分割问题等。
    图像理解:本质是图像与文本间的交互,可用来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答等。
    应用:医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗。
    在安防及监控领域被用来指认嫌疑人。
    在购物方面,消费者现在可以用智能手机拍摄T产品以获得更多信息。
    未来:计算机视觉有望进入自主理解、分析决策的高级阶段,真止赋予机器“看”的能力,在无人车、智能家居等场景发挥更大的价值。

            自然语言处理

    自然语言处理的几个核心环节:知识的获取与表达、自然语言理解、自然语言生成等,也相应出现了知识图谱、对话管理、机器翻译等研究方向。
    知识图谱:基于语义层面对知识进行组织后得到的结构化结果。
    对话管理:包含闲聊、问答、任务驱动型对话。
    机器翻译:由传统的PBMT方、去到Google的GNMT,流畅度与正确率大幅提升。
    应用:搜索引擎、对话机器人、机器翻译、甚至高考机器人、办公智能秘书。

    展开全文
  • 2) 既然我们的名字叫人工智能深度学习卷积神经网络入门,这个课程的特点就在于成本最低的, 让你最快速的,最容易的入门。人工智能深度学习卷积神经网络入门的最大的难点在于入门入不了,从而最终放弃。俗话说师傅...
  • 吴恩达AI 深度学习教详细笔记 强推
  • 复旦大学AI人工智能课程 神经网络与深度学习 共440页.pdf
  • Spark+AI深度学习动手实践

    千人学习 2020-07-08 08:46:46
    《Spark大数据商业实战三部曲》第二版在人工智能领域的应用内容,包括深度学习动手实践:人工智能下的深度学习深度学习数据预处理、单节点深度学习训练、分布式深度学习训练;Spark+PyTorch案例实战:PyTorch在...
  • 本文来自于搜狐,深度学习是一个近几年备受关注的研究领域,文章带你领略深度学习由来、算法及其他相关。大V吴恩达曾经说过:做AI研究就像造宇宙飞船,除了...深度学习(DeepLearning)的概念源于人工神经网络的研究。
  • 人工智能---深度学习是什么

    千次阅读 2020-11-17 15:56:24
    文章目录前言一、什么是深度学习二、深度学习与机器学习的区别三、深度学习的应用场所1、计算机视觉2、语音识别3、自然语言处理四、深度学习最常用的工具——神经网络总结 前言 前面笔者带领大家简单的了解了一下...
  • (3)第3章 人工神经网络与深度学习。 (4)第4章 正反向传播。 (5)第5章 深度学习模型。 (6)第6章 深度学习开源框架。 (7)第7章 深度学习在图像中的应用。 (8)第8章 深度学习在语音中的应用。 (9)第9章 ...
  • RK3399开发板AI人工智能深度学习之TensorFlow 测试
  • 85 人工智能深度学习AI的发展史上或只是“昙花一现”.docx
  • 基于AI深度学习的缺陷检测系统

    千次阅读 2022-01-06 18:21:55
    深度学习技术在工业装备检测系统的实现步骤 步骤1:准备阶段,样本采集。目标缺陷都分布在目标样本中,此时,需要对样本分类进行图片采集。一般在采集的同时通过图像定位,使样本保持在同样的位姿。东莞市精驰技术...
  • 基于AI深度学习的面向业务5G基站节能系统研究.docx
  • 人工智能、机器学习、深度学习 三者关系

    千次阅读 多人点赞 2022-01-16 21:34:42
    1、AI ML DL关系 为了赋予计算机以人类的理解能力与逻辑思维,诞生了人工...机器学习是实现人工智能的途径之一,而深度学习则是机器学习的算法之一。如果把人工智能比喻成人类的大脑,机器学习则是人类通过大量数..
  • AI技术主要包括 机器学习,表征学习(特征学习),深度学习AI技术包含关系 上图为人工智能技术的包含关系 可见AI包括机器学习(machine learning),机器学习又包括表征学习(representation learning),深度...
  • (3)第3章 人工神经网络与深度学习。 (4)第4章 神经网络的正反向传播。 (5)第5章 深度学习模型。 (6)第6章 深度学习开源框架。 (7)第7章 深度学习在图像中的应用。 (8)第8章 深度学习在语音中的应用。 ...
  • Python的人工智能深度学习框架Tensorflow 入门视频教程+源码 下载地址:百度网盘
  • 你可能已经听说过深度学习并认为它是骇人的数据科学里的一个...机器学习和深度学习都是人工智能的分支,但深度学习是机器学习的进一步深化。在机器学习中,由人类程序员设计的算法负责分析、研究数据,然后根据数...
  • 很多人可能不明白『机器学习』、『AI人工智能)』和『深度学习』之间的区别。这些都是现代数据技术应用中的重要关键字,但由于它们很相似,因此极易混淆。但是为了将 AI 引入日常工作中,正确理解这三个关键字的...
  • 人工智能深度学习PPT56页;人工智能的兴起 深度学习大变革 深度学习商业化 文通深度学习的研究与应用 ;人工智能的兴起 深度学习大变革 深度学习商业化 文通深度学习的研究与应用 ;人工智能的兴起;人工智能的兴起;...
  • (3)第3章 人工神经网络与深度学习。 (4)第4章 正反向传播。 (5)第5章 深度学习模型。 (6)第6章 深度学习开源框架。 (7)第7章 深度学习在图像中的应用。 (8)第8章 深度学习在语音中的应用。 (9)第9章 ...
  • 人工智能、机器学习、深度学习之间的关系

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 324,222
精华内容 129,688
关键字:

人工智能 深度学习

友情链接: save.zip