人工智能无处不在

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2 定义
人工智能:将机器赋予以人类智能相似的方式做出反应
3,发展
1956年诞生,
1957年发展的高峰,
1970年,由于计算能力受限制,机器不能完成大 数据的训练,进入了低估,
1986年,BP算法的出现,机器能够实现大规模神经网络训练。人工智能迎来了另一个高峰。
2000年的时候由于计算DARPA没有实现,政府投资减少。
2014年深度学习算法成功 语音和视觉在数据处理方面超过人类。

机器学习, 人工智能 ,深度学习的关系

  1. 机器学习:实现人工智能的方式
  2. 深度学习:一种是实现机器学习的技术,人工神经网络是机器学习的一个重要的算法。(数据和算力)

深度学习的入门基础

1,让计算机能够向人一样理解图像
2,让计算机将意思一样的划分成为一类。

面临的挑战:

语义鸿沟现象 :图像底层视觉特性和高层语义概念之间的鸿沟。
eg:相同的视觉特征,不同的语义概念
不同的视觉特征,相同的语义概念

解决方法

用全局的视觉底层特性统计量表示图像信息:
将一个图片分为:纹理,形状,颜色 特征形成统计直方图 形成特征向量。
缺点:全局特征会丢掉一些图像的细节。

深度学习的优势

测量空间+特征空间+类别空间
传统的方法是:
人工手工提取特征+分类器
深度学习的方法:将人工提取特征给机器学习,让计算机自动学习提取特征值

深度学习的一般步骤

1 训练数据----f(x)----未知数据
2,模型 +策略+算法
算力(硬件)+算法(模型网络)(框架)

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