眾星捧月的深度學習深度學習在很多學術領域，比非深度學習算法往往有20-30%成績的提高。很多大公司也逐漸開始出手投資這種算法，并成立自己的深度學習團隊，其中投入較大的就是谷歌，2008年6月披露了谷歌腦項目。2014年1月谷歌收購DeepMind，然后2016年3月其開發(fā)的Alphago算法在圍棋挑戰(zhàn)賽中，戰(zhàn)勝了韓國九段棋手李世石，證明深度學習設計出的算法可以戰(zhàn)勝這個世界上較強的選手。在硬件方面，Nvidia開始做顯示芯片，但從2006及2007年開始主推用GPU芯片進行通用計算，它特別適合深度學習中大量簡單重復的計算量。目前很多人選擇Nvidia的CUDA工具包進行深度學習軟件的開發(fā)。微軟從2012年開始，利用深度學習進行機器翻譯和中文語音合成工作，其人工智能小娜背后就是一套自然語言處理和語音識別的數據算法。百度在2013年宣布成立百度研究院，其中較重要的就是百度深度學習研究所，當時招募了有名科學家余凱博士。不過后來余凱離開百度，創(chuàng)立了另一家從事深度學習算法開發(fā)的公司地平線。學院的老師有多年人工智能算法教學經驗，重點大學博士、海外名校畢業(yè)碩士，來自大廠實戰(zhàn)經驗豐富的工程師。吉林語音識別人工智能培訓

    人工智能是人類一個非常美好的夢想，跟星際漫游和永生一樣。我們想制造出一種機器，使得它跟人一樣具有一定的對外界事物感知能力，比如看見世界。在上世紀50年代，數學家圖靈提出判斷機器是否具有人工智能的標準：圖靈測試。即把機器放在一個房間，人類測試員在另一個房間，人跟機器聊天，測試員事先不知道另一房間里是人還是機器。經過聊天，如果測試員不能確定跟他聊天的是人還是機器的話，那么圖靈測試就通過了，也就是說這個機器具有與人一樣的感知能力。但是從圖靈測試提出來開始到本世紀初，50多年時間有無數科學家提出很多機器學習的算法，試圖讓計算機具有與人一樣的智力水平，但直到2006年深度學習算法的成功，才帶來了一絲解決的希望。四川AI人工智能培訓學院深度人工智能學院農作物病蟲害檢測項目。

    Facebook和Twitter也都各自進行了深度學習研究，其中前者攜手紐約大學教授YannLecun，建立了自己的深度學習算法實驗室；2015年10月，Facebook宣布開源其深度學習算法框架，即Torch框架。Twitter在2014年7月收購了Madbits，為用戶提供高精度的圖像檢索服務。前深度學習時代的計算機視覺互聯網巨頭看重深度學習當然不是為了學術，主要是它能帶來巨大的市場。那為什么在深度學習出來之前，傳統(tǒng)算法為什么沒有達到深度學習的精度？在深度學習算法出來之前，對于視覺算法來說，大致可以分為以下5個步驟：特征感知，圖像預處理，特征提取，特征篩選，推理預測與識別。早期的機器學習中，占優(yōu)勢的統(tǒng)計機器學習群體中，對特征是不大關心的。我認為，計算機視覺可以說是機器學習在視覺領域的應用，所以計算機視覺在采用這些機器學習方法的時候，不得不自己設計前面4個部分。但對任何人來說這都是一個比較難的任務。傳統(tǒng)的計算機識別方法把特征提取和分類器設計分開來做，然后在應用時再合在一起，比如如果輸入是一個摩托車圖像的話，首先要有一個特征表達或者特征提取的過程，然后把表達出來的特征放到學習算法中進行分類的學習。

    輕量級網絡設計輕量級網絡設計是目前熱門的加速方式，我們常見的mobileNet的設計就是這個輕量級網絡設計的典型案例。這里也有幾種常用的方法分解卷積，將大卷積核分解為幾個小的卷積核，這樣其運算參數量就會降低。例如一個7x7的卷積核可以被分解為3個3x3的卷積核，它們的感受野相同，計算量后者要小，例如一個kxk的卷積核可以被分解為一個kx1和一個1xk的卷積核，其輸出大小也相同，計算量卻不同分組卷積，在早期硬件顯存不夠的情況下，經常用分組卷積來進行降低計算量，將特征通道分為不同的n組，然后分別計算Depth-wiseSeparableConv，深度可分離卷積，較早是mobileNet中提出來的，加速降低了卷積過程中的計算量。將普通卷積的深度信息分離出來，然后再利用1x1卷積將維度還原，即降低了計算量又在一定程度上使得特征圖的通道重組，加速非常好Bottle-neckDesign，經常被用在輕量級網絡的設計上，例如mobileNetV2就使用了反瓶頸層去設計網絡。NeuralArchitectureSearch，簡稱NAS，從2018年AutoML問世以來，NAS發(fā)展非常的火，這種小型的網絡結構是被訓練自動搭建出來的。給機器限定一個搜索空間，讓機器自己學習搭建一個高校的網絡，總目前的效果來看。學院教研機構精心研發(fā)的課程，難易程度和企業(yè)所需的技能達到一個平衡。

    從后面16個5X5的featuremap開始，經過了3個全連接層，達到結束的輸出，輸出就是標簽空間的輸出。由于設計的是只要對0到9進行識別，所以輸出空間是10，如果要對10個數字再加上26個大小字母進行識別的話，輸出空間就是62。62維向量里，如果某一個維度上的值較大，它對應的那個字母和數字就是就是預測結果。壓在駱駝身上的一根稻草從98年到本世紀初，深度學習興盛起來用了15年，但當時成果泛善可陳，一度被邊緣化。到2012年，深度學習算法在部分領域取得不錯的成績，而壓在駱駝身上一根稻草就是AlexNet。AlexNet由多倫多大學幾個科學家開發(fā)，在ImageNet比賽上做到了非常好的效果。當時AlexNet識別效果超過了所有淺層的方法。此后，大家認識到深度學習的時代終于來了，并有人用它做其它的應用，同時也有些人開始開發(fā)新的網絡結構。其實AlexNet的結構也很簡單，只是LeNet的放大版。輸入是一個224X224的圖片，是經過了若干個卷積層，若干個池化層，后面連接了兩個全連接層，達到了的標簽空間。深度人工智能學院模型評估測試方法。海南深度人工智能培訓

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    在今年的CES上，人工智能大放異彩，受到各國科技人士關注，在我國，領導也曾這樣點名人工智能：“以互聯網為中心的新一輪科技和產業(yè)**蓄勢待發(fā)，人工智能、虛擬現實等新技術日新月異，虛擬經濟與實體經濟的結合，將給人們的生產方式和生活方式帶來**性變化?！比斯ぶ悄艿陌l(fā)展前景可見一頒。ZF加快智能制造產品研發(fā)和產業(yè)化2015年5月20日，ZF印發(fā)《中國制造2025》，部署推進實施制造強國戰(zhàn)略。根據規(guī)劃，通過“三步走”實現制造強國的戰(zhàn)略目標，其中第一步，即到2025年邁入制造強國行列。“智能制造”被定位為中國制造的主攻方向。在《中國制造2025》中，智能制造被定位為中國制造的主攻方向。加快機械、航空、船舶、汽車、輕工、紡織、食品、電子等行業(yè)生產設備的智能化改造，提高精良制造、敏捷制造能力。統(tǒng)籌布局和推動智能交通工具、智能工程機械、服務機器人、智能家電、智能照明電器、可穿戴設備等產品研發(fā)和產業(yè)化。發(fā)展基于互聯網的個性化定制、眾包設計、云制造等新型制造模式，推動形成基于消費需求動態(tài)感知的研發(fā)、制造和產業(yè)組織方式。建立優(yōu)勢互補、合作共贏的開放型產業(yè)生態(tài)體系。加快開展物聯網技術研發(fā)和應用示范。吉林語音識別人工智能培訓

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