【第二階段】7-深度學(xué)習(xí)框架pytorch【課程內(nèi)容】作為深度學(xué)習(xí)主流分析框架pytorch，通過(guò)掌握pytorch基本概念，計(jì)算模型和原理，能夠通過(guò)pytorch進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和模型構(gòu)建與訓(xùn)練。學(xué)習(xí)掌握訓(xùn)練過(guò)程優(yōu)化方法與問(wèn)題優(yōu)化?！緦?shí)戰(zhàn)部分】圖片分類實(shí)...

在今年的CES上，人工智能大放異彩，受到各國(guó)科技人士關(guān)注，在我國(guó)，領(lǐng)導(dǎo)也曾這樣點(diǎn)名人工智能：“以互聯(lián)網(wǎng)為中心的新一輪科技和產(chǎn)業(yè)**蓄勢(shì)待發(fā)，人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)等新技術(shù)日新月異，虛擬經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的結(jié)合，將給人們的生產(chǎn)方式和生活方式帶來(lái)**性變化?！比斯?..

2006年，Hinton提出了在非監(jiān)督數(shù)據(jù)上建立多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)有效方法，具體分為兩步：首先逐層構(gòu)建單層神經(jīng)元，這樣每次都是訓(xùn)練一個(gè)單層網(wǎng)絡(luò)；當(dāng)所有層訓(xùn)練完后，使用wake-sleep算法進(jìn)行調(diào)優(yōu)。[6]將除**頂層的其他層間的權(quán)重變?yōu)殡p向的，這...

來(lái)源于生物學(xué)的靈感是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)名字的由來(lái)。這類研究者可以追溯到一個(gè)多世紀(jì)前的亞歷山大·貝恩（1818–1903）和查爾斯·斯科特·謝靈頓（1857–1952）。研究者們嘗試組建模仿神經(jīng)元互動(dòng)的計(jì)算電路。隨著時(shí)間發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生物學(xué)解釋被稀釋，但仍保...

很多人認(rèn)為學(xué)習(xí)人工智能知識(shí)門檻較高、學(xué)習(xí)難度較大，便只好望而卻步。實(shí)際上，入門人工智能并不難，對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，可以根據(jù)自己的發(fā)展規(guī)劃來(lái)制定學(xué)習(xí)路線，如果未來(lái)要從事行業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的人工智能技術(shù)開(kāi)發(fā)，可以分別學(xué)習(xí)編程語(yǔ)言和人工智能平臺(tái)知識(shí)，然后通過(guò)實(shí)踐來(lái)提升開(kāi)發(fā)能力。...

如果我們?cè)O(shè)備的某些方面旨在完全為我們?cè)旄＃覀兛赡鼙容^幸運(yùn)。2014年， 《福布斯》雜志的兩位作者披露，智能設(shè)備制造商N(yùn)est已經(jīng)與電力公司達(dá)成交易，會(huì)為它們 提供顯示其用戶習(xí)慣的數(shù)據(jù)。盡管這些數(shù)據(jù)是匿名的，而且只是匯總數(shù)據(jù)，但電力公司仍然能用這些數(shù)據(jù)控制我們...

現(xiàn)在，我們處于未來(lái)技術(shù)的“早期采用”階段，未來(lái)技術(shù)的支持者聲稱，這些技術(shù)將像19 世紀(jì)末、20世紀(jì)初電力時(shí)代的到來(lái)一樣，帶來(lái)一場(chǎng)巨大的變革。1879年，美國(guó)發(fā)明家托馬斯· 愛(ài)迪生已經(jīng)能夠在加利福尼亞州門洛帕克市自己的實(shí)驗(yàn)室里生產(chǎn)可靠耐用的電燈泡了。到了 20世...

谷歌通常使用自己的圖片識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將圖片歸類，而不必由人工完成。比如，谷歌相 冊(cè)允許用戶輸入如“摩天大樓”或“畢業(yè)”等搜索關(guān)鍵詞，隨后其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)立即開(kāi)始查找高大 的塊狀建筑或?qū)W位帽。利用Deep Dream，谷歌團(tuán)隊(duì)設(shè)想，通常用于分類和識(shí)別圖片的流程 也可以...

個(gè)性捕捉有可能成為某個(gè)序列上的下一步，而當(dāng)史前社會(huì)在洞穴的墻上畫下 一些圖像，以之作為戰(zhàn)勝死亡的符號(hào)時(shí)，這一序列就開(kāi)始了。當(dāng)我們注視著羅浮宮里掛著的 《蒙娜麗莎》，或者閱讀《麥克白》的時(shí)候，我們窺見(jiàn)了這些作品的作者內(nèi)心，盡管列奧納 多·達(dá)·芬奇和威廉·莎士比亞...

除非發(fā)生災(zāi)難性風(fēng)險(xiǎn)，在就業(yè)方面，整體看來(lái)，人工智能對(duì)人類的影響是積極的。經(jīng)濟(jì) 將運(yùn)行得更加平穩(wěn)，機(jī)器人和人工智能將接手許多不受歡迎的工作并且創(chuàng)造新工作，這就將 人類解放出來(lái)，他們可以去追求更重要的目標(biāo)。人工智能能夠完成我們目前做的大部分工 作，但是人類距離退出...

有趣的是，雖然我們一直在對(duì)基本的技術(shù)進(jìn)行調(diào)整，但如今許多重大進(jìn)步仍可以追溯到 戴維·魯梅爾哈特和杰夫·辛頓在20世紀(jì)80年代發(fā)明的反向傳播算法。這些年來(lái)改變的是 計(jì)算能力，而計(jì)算能力反過(guò)來(lái)意味著更強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和更多隱藏層。谷歌大腦”項(xiàng)目就 將16萬(wàn)個(gè)計(jì)算機(jī)處...

大公司正在大力采用可穿戴設(shè)備，使之作為一種追蹤員工的方式。英國(guó)石油公司（BP） 已經(jīng)為14 000名雇員配備了Fitbit公司的Zip活動(dòng)記錄儀，條件是他們同意公司查看他們所 行的步數(shù)。英國(guó)石油公司員工稱之為“百萬(wàn)步大挑戰(zhàn)”。如果他們步行超過(guò)100萬(wàn)步，就可以...

1998年，蘋果公司推出了其外觀線條呈圓形的iMac電腦；《哈利·波特》風(fēng)靡世界；移動(dòng)MP3播放器上市；一位來(lái)自雷丁大學(xué)控制論專業(yè)的44歲教授在這一年進(jìn)行了一項(xiàng)非 同尋常的運(yùn)算。凱文·沃維克（Kevin Warwick）教授進(jìn)行了一個(gè)非急需外科手術(shù)，目的是將 ...

目前工匠經(jīng)濟(jì)的另一個(gè)例子就是網(wǎng)絡(luò)商店Etsy，人們可以在這里出售手工制品或老式產(chǎn) 品。Etsy在2005年問(wèn)世，目前提供超過(guò)2 900萬(wàn)件不同的手工珠寶、陶器、服裝和其他物品。 2014年，該網(wǎng)站的商品銷售總額達(dá)到19.3億美元，其中大部分都流進(jìn)了賣家的口袋。...

人工智能改變了其目標(biāo)，按比例縮減了一些大型任務(wù)，集中力量處理 那些通過(guò)采取措施就能夠解決的問(wèn)題。其中的一個(gè)例子就是電子游戲領(lǐng)域。人工智能從一開(kāi) 始就與電子游戲聯(lián)系在一起，那時(shí)艾倫·圖靈和克勞德·香農(nóng)曾嘗試打造一個(gè)自動(dòng)象棋手。在 當(dāng)時(shí)的情況下，象棋就是一個(gè)微觀世...

依據(jù)不同的人工智能技術(shù)， 以及彼此不同的創(chuàng)作規(guī)則。在我們展開(kāi)論述之前，必須先準(zhǔn)確定義我所談及的創(chuàng)造力。說(shuō)起 來(lái)容易做起來(lái)難。盡管我們對(duì)人類大腦所知甚多，但是人類創(chuàng)造力的根源對(duì)我們來(lái)說(shuō)還是個(gè) 難解之謎。談到這個(gè)話題是1891年出版的《天才的人類》（The Man...

與Mitsuku這樣的聊天機(jī)器人相比，Siri的不同之處也是更有用之處，在于它能夠回答現(xiàn) 實(shí)世界中的實(shí)際問(wèn)題。舉例來(lái)說(shuō)，Siri回答知識(shí)性問(wèn)題的一個(gè)方法就是使用Wolfram Alpha， 這是一款由英國(guó)數(shù)學(xué)家、科學(xué)家史蒂芬·沃爾夫勒姆（Stephen Wol...

技術(shù)的發(fā)展總是帶來(lái)失業(yè)。隨著新技術(shù)的問(wèn)世，社會(huì)上現(xiàn)有工作的數(shù)量、類型和組成都 要發(fā)生改變以適應(yīng)新技術(shù)。例如有一份聽(tīng)上去可笑的“敲窗人”工作在工業(yè)**之前存在，但 人們對(duì)其聞所未聞。敲窗人的工作就是叫醒睡著的人們，確保他們能夠按時(shí)上班。為 了叫醒人們，敲窗人會(huì)用...

當(dāng)前的人工智能還不具備自主創(chuàng)造能力，但它對(duì)生產(chǎn)生活引發(fā)的深刻變革，它所新發(fā)展與產(chǎn)業(yè)化速度將愈加快捷迅猛。國(guó)家制造強(qiáng)國(guó)建設(shè)戰(zhàn)略咨詢委員會(huì)將繼續(xù)發(fā)揮自身的能制造發(fā)展作為一項(xiàng)重要的職責(zé)。人工智能是智能制造的基礎(chǔ)技術(shù)。為國(guó)際人工智得指出的是，知識(shí)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，在全球多樣化...

從某種程度上來(lái)說(shuō)，似乎是完全可行的。物理位置的接 近對(duì)于維持一段關(guān)系并不是不可或缺的因素。人們能夠通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)建立情感紐帶，甚至是相 愛(ài)，有時(shí)甚至不需要見(jiàn)過(guò)“另一半”本人，這足以說(shuō)明上述觀點(diǎn)。但是，我并不確信2040年的辯論會(huì)涉及允許人類和人工智能助手結(jié)婚的話題...

人類一直試圖讓機(jī)器具有智能，也就是人工智能（ArtificialIntelligence）。從上世紀(jì)50年代，人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了“推理期”，通過(guò)賦予機(jī)器邏輯推理能力使機(jī)器獲得智能，當(dāng)時(shí)的AI程序能夠證明一些***的數(shù)學(xué)定理，但由于機(jī)器缺乏知識(shí)，遠(yuǎn)...

如今，人工智能的夢(mèng)想早已走出了影院與科幻小說(shuō)，進(jìn)入了人們的現(xiàn)實(shí)生活。人工智能 可以駕駛汽車，通過(guò)觀看視頻網(wǎng)站YouTube就能學(xué)會(huì)施展復(fù)雜的技能，在不同 語(yǔ)種間任意切換，它比我們更加精確地識(shí)別人臉，以及創(chuàng)立原始的假設(shè)從而發(fā)現(xiàn)疾病的 新藥。而這只是是個(gè)開(kāi)端?！度?..

第四步：數(shù)據(jù)集實(shí)操雖然有了系統(tǒng)化流程和相關(guān)工具，仍需要多加練習(xí)，方能生巧。在標(biāo)準(zhǔn)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)踐。使用真實(shí)的數(shù)據(jù)集，從實(shí)際問(wèn)題領(lǐng)域收集（而不是人為虛構(gòu)的）。使用適合的內(nèi)存或Excel電子表格的小型數(shù)據(jù)集。使用易于理解的數(shù)據(jù)集，以便了解期望的結(jié)...

人工智能由統(tǒng)計(jì)學(xué)家、神經(jīng)科學(xué)家和理論物理學(xué)家開(kāi)創(chuàng)的概率模型主導(dǎo)，大 部分基于所謂的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”（或者計(jì)算術(shù)語(yǔ)中所說(shuō)的“神經(jīng)網(wǎng)”）來(lái)運(yùn)行，該網(wǎng)絡(luò)的功能與人 腦近似。信息在人腦中以神經(jīng)元電子放電模式存在。人腦中約有1 000億個(gè)神經(jīng)元，大約和銀 河系中的星星一樣多...

并且快速向CV、NLP等各個(gè)領(lǐng)域發(fā)展，取代或正在取代之前流行的方法，特別是傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的方法之一，學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)也要掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理，但是如果你的目標(biāo)是深度學(xué)習(xí)，例如CV或NLP工程師，那么深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在以上領(lǐng)域占據(jù)了統(tǒng)治...

辛頓在谷歌的工作涉及為其他潛在的應(yīng)用提出有關(guān)深度學(xué)習(xí)的建議。那年夏天的工作進(jìn) 展得十分順利，第二年，谷歌正式聘用了辛頓。除他之外，谷歌還聘請(qǐng)了他的兩名研究生， 辛頓和這兩名研究生共同創(chuàng)建了一家名為“DNNresearch”的公司。辛頓在一篇聲明中寫 道：“我會(huì)...

KNNk臨近算法遍歷所有訓(xùn)練樣本，求距離**近的點(diǎn)的結(jié)論，作為***的預(yù)測(cè)結(jié)果MR版：map求樣本距離（key：樣本，value：距離），combine求的**小值，是過(guò)濾功能，reduce就有一個(gè)求得距離**小值貝葉斯：貝葉斯定理公式：P(A|B...

好的容量控制方法，如丟棄法，使大型網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練不再受制于過(guò)擬合（大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì)記憶大部分訓(xùn)練數(shù)據(jù)的行為）[3]。這是靠在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中注入噪聲而達(dá)到的，如訓(xùn)練時(shí)隨機(jī)將權(quán)重替換為隨機(jī)的數(shù)字[4]。注意力機(jī)制解決了另一個(gè)困擾統(tǒng)計(jì)學(xué)超過(guò)一個(gè)世紀(jì)的問(wèn)題：如何在不...

哲學(xué)家王浩1958年夏天在一臺(tái)IBM-704機(jī)上，只用9分鐘就證明了《數(shù)學(xué)原理》中一階邏輯的全部定理。當(dāng)然《數(shù)學(xué)原個(gè)月閉門研討，但并非所有人都對(duì)那個(gè)事那么上心。紐厄爾和司馬賀只待文章后來(lái)成了AI歷史上重要的文章之一。斯?普特南（DP）證明過(guò)程，后來(lái)進(jìn)一步發(fā)展為...

事實(shí)上，人工創(chuàng)造力是人工智能面臨的**重要的問(wèn)題之一。谷歌的Deep Dream項(xiàng)目是 否算是藝術(shù)領(lǐng)域或許不能引起所有人的興趣，但創(chuàng)造力的其他含義卻影響重大。1949年，享 有盛譽(yù)的英國(guó)神經(jīng)外科醫(yī)生杰弗里·杰弗遜爵士（Sir Geoffrey Jefferso...