【第二階段】7-深度學習框架pytorch【課程內容】作為深度學習主流分析框架pytorch，通過掌握pytorch基本概念，計算模型和原理，能夠通過pytorch進行深度學習和模型構建與訓練。學習掌握訓練過程優化方法與問題優化?！緦崙鸩糠帧繄D片分類實...

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**蓄勢待發，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。”人工...

2006年，Hinton提出了在非監督數據上建立多層神經網絡的一個有效方法，具體分為兩步：首先逐層構建單層神經元，這樣每次都是訓練一個單層網絡；當所有層訓練完后，使用wake-sleep算法進行調優。[6]將除**頂層的其他層間的權重變為雙向的，這...

來源于生物學的靈感是神經網絡名字的由來。這類研究者可以追溯到一個多世紀前的亞歷山大·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元互動的計算電路。隨著時間發展，神經網絡的生物學解釋被稀釋，但仍保...

很多人認為學習人工智能知識門檻較高、學習難度較大，便只好望而卻步。實際上，入門人工智能并不難，對于初學者來說，可以根據自己的發展規劃來制定學習路線，如果未來要從事行業領域內的人工智能技術開發，可以分別學習編程語言和人工智能平臺知識，然后通過實踐來提升開發能力。...

如果我們設備的某些方面旨在完全為我們造福，我們可能比較幸運。2014年， 《福布斯》雜志的兩位作者披露，智能設備制造商Nest已經與電力公司達成交易，會為它們 提供顯示其用戶習慣的數據。盡管這些數據是匿名的，而且只是匯總數據，但電力公司仍然能用這些數據控制我們...

現在，我們處于未來技術的“早期采用”階段，未來技術的支持者聲稱，這些技術將像19 世紀末、20世紀初電力時代的到來一樣，帶來一場巨大的變革。1879年，美國發明家托馬斯· 愛迪生已經能夠在加利福尼亞州門洛帕克市自己的實驗室里生產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別神經網絡將圖片歸類，而不必由人工完成。比如，谷歌相 冊允許用戶輸入如“摩天大樓”或“畢業”等搜索關鍵詞，隨后其神經網絡會立即開始查找高大 的塊狀建筑或學位帽。利用Deep Dream，谷歌團隊設想，通常用于分類和識別圖片的流程 也可以...

個性捕捉有可能成為某個序列上的下一步，而當史前社會在洞穴的墻上畫下 一些圖像，以之作為戰勝死亡的符號時，這一序列就開始了。當我們注視著羅浮宮里掛著的 《蒙娜麗莎》，或者閱讀《麥克白》的時候，我們窺見了這些作品的作者內心，盡管列奧納 多·達·芬奇和威廉·莎士比亞...

除非發生災難性風險，在就業方面，整體看來，人工智能對人類的影響是積極的。經濟 將運行得更加平穩，機器人和人工智能將接手許多不受歡迎的工作并且創造新工作，這就將 人類解放出來，他們可以去追求更重要的目標。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，雖然我們一直在對基本的技術進行調整，但如今許多重大進步仍可以追溯到 戴維·魯梅爾哈特和杰夫·辛頓在20世紀80年代發明的反向傳播算法。這些年來改變的是 計算能力，而計算能力反過來意味著更強大的神經網絡和更多隱藏層。谷歌大腦”項目就 將16萬個計算機處...

大公司正在大力采用可穿戴設備，使之作為一種追蹤員工的方式。英國石油公司（BP） 已經為14 000名雇員配備了Fitbit公司的Zip活動記錄儀，條件是他們同意公司查看他們所 行的步數。英國石油公司員工稱之為“百萬步大挑戰”。如果他們步行超過100萬步，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》風靡世界；移動MP3播放器上市；一位來自雷丁大學控制論專業的44歲教授在這一年進行了一項非 同尋常的運算。凱文·沃維克（Kevin Warwick）教授進行了一個非急需外科手術，目的是將 ...

目前工匠經濟的另一個例子就是網絡商店Etsy，人們可以在這里出售手工制品或老式產 品。Etsy在2005年問世，目前提供超過2 900萬件不同的手工珠寶、陶器、服裝和其他物品。 2014年，該網站的商品銷售總額達到19.3億美元，其中大部分都流進了賣家的口袋。...

人工智能改變了其目標，按比例縮減了一些大型任務，集中力量處理 那些通過采取措施就能夠解決的問題。其中的一個例子就是電子游戲領域。人工智能從一開 始就與電子游戲聯系在一起，那時艾倫·圖靈和克勞德·香農曾嘗試打造一個自動象棋手。在 當時的情況下，象棋就是一個微觀世...

依據不同的人工智能技術， 以及彼此不同的創作規則。在我們展開論述之前，必須先準確定義我所談及的創造力。說起 來容易做起來難。盡管我們對人類大腦所知甚多，但是人類創造力的根源對我們來說還是個 難解之謎。談到這個話題是1891年出版的《天才的人類》（The Man...

與Mitsuku這樣的聊天機器人相比，Siri的不同之處也是更有用之處，在于它能夠回答現 實世界中的實際問題。舉例來說，Siri回答知識性問題的一個方法就是使用Wolfram Alpha， 這是一款由英國數學家、科學家史蒂芬·沃爾夫勒姆（Stephen Wol...

技術的發展總是帶來失業。隨著新技術的問世，社會上現有工作的數量、類型和組成都 要發生改變以適應新技術。例如有一份聽上去可笑的“敲窗人”工作在工業**之前存在，但 人們對其聞所未聞。敲窗人的工作就是叫醒睡著的人們，確保他們能夠按時上班。為 了叫醒人們，敲窗人會用...

當前的人工智能還不具備自主創造能力，但它對生產生活引發的深刻變革，它所新發展與產業化速度將愈加快捷迅猛。國家制造強國建設戰略咨詢委員會將繼續發揮自身的能制造發展作為一項重要的職責。人工智能是智能制造的基礎技術。為國際人工智得指出的是，知識網絡時代，在全球多樣化...

從某種程度上來說，似乎是完全可行的。物理位置的接 近對于維持一段關系并不是不可或缺的因素。人們能夠通過互聯網建立情感紐帶，甚至是相 愛，有時甚至不需要見過“另一半”本人，這足以說明上述觀點。但是，我并不確信2040年的辯論會涉及允許人類和人工智能助手結婚的話題...

人類一直試圖讓機器具有智能，也就是人工智能（ArtificialIntelligence）。從上世紀50年代，人工智能的發展經歷了“推理期”，通過賦予機器邏輯推理能力使機器獲得智能，當時的AI程序能夠證明一些***的數學定理，但由于機器缺乏知識，遠...

如今，人工智能的夢想早已走出了影院與科幻小說，進入了人們的現實生活。人工智能 可以駕駛汽車，通過觀看視頻網站YouTube就能學會施展復雜的技能，在不同 語種間任意切換，它比我們更加精確地識別人臉，以及創立原始的假設從而發現疾病的 新藥。而這只是是個開端?！度?..

第四步：數據集實操雖然有了系統化流程和相關工具，仍需要多加練習，方能生巧。在標準機器學習數據集上的實踐。使用真實的數據集，從實際問題領域收集（而不是人為虛構的）。使用適合的內存或Excel電子表格的小型數據集。使用易于理解的數據集，以便了解期望的結...

人工智能由統計學家、神經科學家和理論物理學家開創的概率模型主導，大 部分基于所謂的“神經網絡”（或者計算術語中所說的“神經網”）來運行，該網絡的功能與人 腦近似。信息在人腦中以神經元電子放電模式存在。人腦中約有1 000億個神經元，大約和銀 河系中的星星一樣多...

并且快速向CV、NLP等各個領域發展，取代或正在取代之前流行的方法，特別是傳統機器學習的方法。深度學習是機器學習的方法之一，學習深度學習也要掌握機器學習的基本原理，但是如果你的目標是深度學習，例如CV或NLP工程師，那么深度學習已經在以上領域占據了統治...

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

KNNk臨近算法遍歷所有訓練樣本，求距離**近的點的結論，作為***的預測結果MR版：map求樣本距離（key：樣本，value：距離），combine求的**小值，是過濾功能，reduce就有一個求得距離**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，使大型網絡的訓練不再受制于過擬合（大型神經網絡學會記憶大部分訓練數據的行為）[3]。這是靠在整個網絡中注入噪聲而達到的，如訓練時隨機將權重替換為隨機的數字[4]。注意力機制解決了另一個困擾統計學超過一個世紀的問題：如何在不...

哲學家王浩1958年夏天在一臺IBM-704機上，只用9分鐘就證明了《數學原理》中一階邏輯的全部定理。當然《數學原個月閉門研討，但并非所有人都對那個事那么上心。紐厄爾和司馬賀只待文章后來成了AI歷史上重要的文章之一。斯?普特南（DP）證明過程，后來進一步發展為...

事實上，人工創造力是人工智能面臨的**重要的問題之一。谷歌的Deep Dream項目是 否算是藝術領域或許不能引起所有人的興趣，但創造力的其他含義卻影響重大。1949年，享 有盛譽的英國神經外科醫生杰弗里·杰弗遜爵士（Sir Geoffrey Jefferso...