ArtificialIntelligence，也就是人工智能，就像***和星际漫游一样，是人类**好的梦想之一。虽然计算机技术已经取得了长足的进步，但是到目前为止，还没有一台电脑能产生“自我”的意识。是的，在人类和大量现成数据的帮助下，电脑可以表现的十分强大，但是离开了这两者，它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人。图灵（图灵，大家都知道吧。计算机和人工智能的鼻祖，分别对应于其***的“图灵机”和“图灵测试”）在1950年的论文里，提出图灵试验的设想，即，隔墙对话，你将不知道与你谈话的，是人还是电脑。这无疑给计算机，尤其是人工智能，预设了一个很高的期望值。但是半个世纪过去了，人工智能的进展，远远没有达到图灵试验的标准。这不仅让多年翘首以待的人们，心灰意冷，认为人工智能是忽悠，相关领域是“伪科学”。但是自2006年以来，机器学习领域，取得了突破性的进展。图灵试验，至少不是那么可望而不可及了。至于技术手段，不仅*依赖于云计算对大数据的并行处理能力，而且依赖于算法。这个算法就是，DeepLearning。借助于DeepLearning算法，人类终于找到了如何处理“抽象概念”这个亘古难题的方法。 人工智能市场薪资-成都深度智谷。贵州深度学习培训
深度信任网络模型DBN可以解释为贝叶斯概率生成模型，由多层随机隐变量组成，上面的两层具有无向对称连接，下面的层得到来自上一层的自顶向下的有向连接，比较低层单元的状态为可见输入数据向量。DBN由若2F结构单元堆栈组成，结构单元通常为RBM（RestIlctedBoltzmannMachine，受限玻尔兹曼机）。堆栈中每个RBM单元的可视层神经元数量等于前一RBM单元的隐层神经元数量。根据深度学习机制，采用输入样例训练***层RBM单元，并利用其输出训练第二层RBM模型，将RBM模型进行堆栈通过增加层来改善模型性能。在无监督预训练过程中，DBN编码输入到顶层RBM后，解码顶层的状态到比较低层的单元，实现输入的重构。RBM作为DBN的结构单元，与每一层DBN共享参数。[5]堆栈自编码网络模型堆栈自编码网络的结构与DBN类似，由若干结构单元堆栈组成，不同之处在于其结构单元为自编码模型(auto-en-coder)而不是RBM。自编码模型是一个两层的神经网络，***层称为编码层，第二层称为解码层。 上海深度学习培训深度人工智能学院目前开展了人工智能算法工程师就业班。
长期以来机器学习总能完成其他方法难以完成的目标。例如，自20世纪90年代起，邮件的分拣就开始使用光学字符识别。实际上这正是**的MNIST和USPS手写数字数据集的来源。机器学习也是电子支付系统的支柱，可以用于读取银行支票、进行授信评分以及防止金融**。机器学习算法在网络上被用来提供搜索结果、个性化推荐和网页排序。虽然长期处于公众视野之外，但是机器学习已经渗透到了我们工作和生活的方方面面。直到近年来，在此前认为无法被解决的问题以及直接关系到消费者的问题上取得突破性进展后，机器学习才逐渐变成公众的焦点。这些进展基本归功于深度学习。苹果公司的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌助手一类的智能助手能以可观的准确率回答口头提出的问题，甚至包括从简单的开关灯具（对残疾群体帮助很大）到提供语音对话帮助。智能助手的出现或许可以作为人工智能开始影响我们生活的标志。智能助手的关键是需要能够精确识别语音，而这类系统在某些应用上的精确度已经渐渐增长到可以与人类比肩
深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本等。[4]含多个隐层的深度学习模型从一个输入中产生一个输出所涉及的计算可以通过一个流向图（flowgraph）来表示：流向图是一种能够表示计算的图，在这种图中每一个节点表示一个基本的计算以及一个计算的值，计算的结果被应用到这个节点的子节点的值。考虑这样一个计算**，它可以被允许在每一个节点和可能的图结构中，并定义了一个函数族。输入节点没有父节点，输出节点没有子节点。 深度学习卷积神经网络-成都深度智谷。
在深学习专业化是一个基本的程序，这将帮助你理解能力，挑战和深度学习的后果，你准备参加的前沿人工智能技术的发展。在本专业中，您将构建和训练卷积神经网络、循环神经网络、LSTM、Transformer等神经网络架构，并学习如何使用Dropout、BatchNorm、Xavier/He初始化等策略使它们变得更好。准备好使用Python和TensorFlow掌握理论概念及其行业应用，并处理实际案例，例如语音识别、音乐合成、聊天机器人、机器翻译、自然语言处理等。人工智能正在改变许多行业。深度学习专业化课程通过帮助您获得知识和技能来提升您的职业生涯，为您在AI世界中迈出决定性的一步提供了途径。在此过程中，您还将获得来自工业界和学术界的深度学***的职业建议。 深度人工智能学院开展了人工智能售前工程师就业班。吉林深度学习培训学校
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计算机视觉香港中文大学的多媒体实验室是**早应用深度学习进行计算机视觉研究的华人团队。在***人工智能竞赛LFW（大规模人脸识别竞赛）上，该实验室曾力压FaceBook夺得***，使得人工智能在该领域的识别能力***超越真人。[7]语音识别微软研究人员通过与hinton合作，首先将RBM和DBN引入到语音识别声学模型训练中，并且在大词汇量语音识别系统中获得巨大成功，使得语音识别的错误率相对减低30%。但是，DNN还没有有效的并行快速算法，很多研究机构都是在利用大规模数据语料通过GPU平台提高DNN声学模型的训练效率。[8]在国际上，IBM、google等公司都快速进行了DNN语音识别的研究，并且速度飞快。[8]国内方面，阿里巴巴、科大讯飞、百度、中科院自动化所等公司或研究单位，也在进行深度学习在语音识别上的研究。[8]自然语言处理等其他领域很多机构在开展研究，2013年，TomasMikolov，KaiChen，GregCorrado，JeffreyDean发表论文EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace建立word2vector模型，与传统的词袋模型（bagofwords）相比，word2vector能够更好地表达语法信息。深度学习在自然语言处理等领域主要应用于机器翻译以及语义挖掘等方面。 贵州深度学习培训
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