人工智能基础部分1-人工智能的初步认识
1.1 人工智能
图灵测试:“一个人在不接触对方的情况下,通过一种特殊的方式和对方进行一系列的问答.如果在相当长时间内,他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机,那么就可以认为这个计算机是智能的”.图灵测试是促使人工智能从哲学探讨到科学研究的一个重要因素,引导了人工智能的很多研究方向.
我们要使得计算机能通过图灵测试,计算机就必须具备理解语言、学习、记忆、推理、决策等能力.这样,人工智能就延伸出了很多不同的子学科,例如机器感知(计算机视觉、语音信息处理)、学习(模式识别、机器学习、强化学习)、语言(自然语言处理)、记忆(知识表示)、决策(规划、数据挖掘)等.所有这些研究领域都可以看成是人工智能的研究范畴。
1.感知:模拟人的感知能力,对外部刺激信息(视觉和语音等)进行感知和加工.主要研究领域包括语音信息处理和计算机视觉等.
2.学习:模拟人的学习能力,主要研究如何从样例或从与环境的交互中进行学习.主要研究领域包括监督学习、无监督学习和强化学习等.
3.认知:模拟人的认知能力,主要研究领域包括知识表示、自然语言理解、推理、规划、决策等.
1.2 机器学习
习,其特征主要靠人工经验或特征转换方法来抽取.
1. 数据预处理:对原始形式的数据进行初步的数据清理(例如去掉一些冗余的数据特征等)和加工(对相关数值进行缩放和归一化等),并构建成可用于训练机器学习模型的数据集.
2. 特征提取:从数据的原始特征中提取一些对特定机器学习任务有用的价值高的特征.比如在图像分类中提取边缘特征、尺度不变特征、变换特征,在文本分类任务中去除停用词等.
1.3 深度学习
学习深度学习需要掌握以下内容:
1、学习深度学习,首先要掌握线性代数、概率论和数理统计等基础知识,这样才能理解深度学习算法的原理;
2、学习深度学习,要掌握神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、深度强化学习等深度学习模型;
3、学习深度学习,要掌握深度学习框架,如TensorFlow、Pytorch等;
4、学习深度学习,要掌握数据预处理、模型训练和评估等技术。
全部作品:
一、人工智能基础部分
1.人工智能基础部分1-人工智能的初步认识
2.人工智能基础部分2-一元一次函数感知器
3.人工智能基础部分3-方差损失函数的概念
4.人工智能基础部分4-梯度下降和反向传播
5.人工智能基础部分5-激活函数的概念
6.人工智能基础部分6-神经网络初步认识
7.人工智能基础部分7-高维空间的神经网络认识
8.人工智能基础部分8-深度学习框架keras入门案例
9.人工智能基础部分9-深度学习深入了解
10.人工智能基础部分10-卷积神经网络初步认识
11.人工智能基础部分11-图像识别实战
12.人工智能基础部分12-循环神经网络初步认识
13.人工智能基础部分13-LSTM网络:自然语言处理实践
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