09-机器学习.人工智能和深度学习的关系

对于很多初入学习人工智能的学习者来说,对人工智能.机器学习.深度学习的概念和区别还不是很了解,有可能你每天都能听到这个概念,也经常提这个概念,但是你真的懂它们之间的关系吗?那么接下来就给大家从概念和特点上进行阐述.先看下三者的关系. 人工智能包括了机器学习和深度学习,机器学习包括了深度学习,他们是子类和父类的关系. 下面这张图则更加细分. 2.什么是人工智能 人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI.是计算机科学的一个分支.人工智能是对人的意识.思维的信息过程的模

去年11月,一篇名为<Playing Atari with Deep Reinforcement Learning>的文章被初创人工智能公司DeepMind的员工上传到了arXiv网站.两个月之后,谷歌花了500万欧元买下了DeepMind公司,而人们对这个公司的了解仅限于这篇文章.近日,Tartu大学计算机科学系计算神经学小组的学者在robohub网站发表文章,阐述了他们对DeepMind人工智能算法的复现. 在arXiv发表的原始论文中,描述了一个单个的网络,它能够自我学习从而自动的玩一些

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本

人工智能的关键是机器学习,机器学习的突破是深度学习,人工神经网络. 1956年,在达特茅斯会议(Dartmouth Conferences)上,计算机科学家首次提出了“AI”术语,AI由此诞生,在随后的日子里,AI成为实验室的“幻想对象”.几十年过去了,人们对AI的看法不断改变,有时会认为AI是预兆,是未来人类文明的关键,有时认为它只是技术垃圾,只是一个轻率的概念,野心过大,注定要失败.坦白来讲,直到2012年AI仍然同时具有这两种特点. 在过去几年里,AI大爆发,2015年至今更是发展迅猛.之

百度开源了其深度学习平台Paddle,引发了挺多人工智能领域开发者的兴趣,包括一些之前一直在Tensorflow和Caffe上练手的开发者.不过鉴于深度学习的开源平台目前并不多,作为开发者也作为热心吃瓜群众的头等大事,就是想知道——这个平台怎么样?别人怎么看这个平台?以及这个平台跟Tensorflow以及Caffe有何区别? 这个平台本身怎么样 Paddle本身在开源前就一直存在,始于2013年的时候,因为百度深度实验室察觉到自己在深度神经网络训练方面,伴随着计算广告.文本.图像.语音等训练数据

本文开始要写作的时候,翻译圈里出了一个"爆炸性"的事件.6月27日下午,一个同传译员在朋友圈里爆料:某AI公司请这位译员去"扮演"机器同传,制造人工智能取代人工同传的"震撼"效果. 这个事件瞬间在译员群体的朋友圈.微博.微信群引爆了隐忍已久的火药桶.因为过去几个月来,隔三差五就冒出一个号称要取代同声传译的翻译机,尤其是一篇题为<刚刚宣告:同声传译即将消亡!>的微信文章,在六月下旬铺天盖地的充满了一堆有关的或者无关的公众号,不知道带来了

1.人工智能的核心 --> 机器学习 --> 深度学习 --> 神经网络 2.深度学习的工作流程: a.训练样本 b.特征抽取 c.学习函数 d.预测 3.人工智能的运用范围: 自然语言处理 : 计算机视觉 等 4.深度学习的框架: a.caffe:不需要写代码:1.数据处理:2.定义网络:3.指定参数:4.训练模型 b.tensorflow:google开发的,需要写代码(python) 5.python在数据科学方面需要用到的库: a.Numpy:科学计算库 b.Pandas:数据分

本书由Keras之父.现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱(François Chollet)执笔,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践,涉及计算机视觉.自然语言处理.生成式模型等应用.书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻.由于本书立足于人工智能的可达性和大众化,读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读.在学习完本书后,读者将具备搭建自己的深度学习环境.建立图像识别模型.生成图像和文字等能力. 链接:https://pan.baidu.com/s/1O2

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