2021北京交通大学《深度学习》平台课

1、人工智能和机器学习概述
- （1）人工智能军备竞赛：百度（自动驾驶）、阿里云（城市大脑）、腾讯（医疗影像）、科大讯飞（智能语音）
- （2）人工智能人才缺口
- （3）人工智能高等教育
- （4）什么是人工智能？是机器像人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。
- （5）人工智能的起源
  - 约翰·麦卡锡：LISP符号处理语言
  - 摩尔
  - 明斯基
  - 塞弗里奇
  - 索罗门诺夫：归纳推理机，影响贝叶斯推理过程
- （6）人工智能发展标志性事件
  - 1956—达特茅斯会议标志AI诞生
  - 1957—罗森布拉特发明感知机
  - 1960—通用问题求解系统GPS系统
  - 等等
- （7）人工智能发展阶段
  - 萌芽期：人工神经网络研究时代开启
  - 启动期：人工智能的诞生
  - 消沉期：联结主义与符合主义进入消除
  - 突破期：BP算法开始研究，人工智能逐渐开始突破
  - 发展期：BP网络实现，计算机硬件提升，分布式网络降低计算成本
  - 高速发展期：算法产生突破性发展；应用场景开始增多；商业化高速发展
- （8）人工智能的三个层面
  - 第一层面：计算智能（能存储能计算）
  - 第二层面：感知智能（能听会说，能看会认）类似于人的视觉、听觉、触觉等感知能力
  - 第三层面：认知智能（能理解会思考可决策）概念、意识、观念都是认知智能的表现
- （9）人工智能+生活/行业
  - 人工智能+金融：大数据征信
  - 人工智能+法律：智慧法庭
  - 人工智能+医疗
  - 人工智能+机器人
- （10）人工智能>机器学习（一种解决方法）>深度学习（更先进的方法）
- （11）逻辑演绎vs归纳总结
- （12）知识工程vs机器学习
  - 知识工程/专家系统
  - 知识工程的发展和融合：符号逻辑->专家系统->本体概念->语义web->知识图谱
  - 机器学习
  - 机器学习的应用技术领域
    - 计算机视觉：人脸识别；图像分类；目标检测；图像搜索；图像分割；视频监控
    - 语音技术：语音识别；语音合成；声纹识别
    - 自然语言处理：文本分类；机器翻译；知识图谱；自动问答；信息检测；信息检索；文本生成
2、神经网络和深度学习概述
- （1）流行机器学习模型的演变
  - 神经网络（人工智能）的三起两落
- （2）传统机器学习：人工设计特征
  - 传统机器学习vs深度学习
- （3）从下棋说起
  - 游戏对弈机器：从国际象棋到AlphaGo
  - Deeper Blue vs AlphaGo
- （4）一切的开始：感知机
- （5）传统神经网络
- （6）深度学习发展
- （7）生成对抗网络GANs
- （8）神经网络结构的发展
未完待续...

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