Two-Stage算法RCNNRCNN由SS算法(selectivesearch)得到proposals，然后每一个proposal被送到CNN中提取特征，有SVM分类器去预测目标种类，RCNN将VOC07的mAP从(DPM保持的)上升到。SPPNet进一步提升精度，从，并且其推理速度相比SPPNet快了20倍FastRCNNVOC07精度提升到，然后其推理速度相比SPPNet又快了10倍FasterRCNN可以将two-stage的网络进行end2end的训练，并且在VOC07上精度达到，同时其运行速度达到了几乎实时。FPN2017年在FasterRCNN基础上提出FPN，在COCOmAP@.5上达到。One-Stage算法YOLOYOLO在2015年被提出，是深度学习领域的较早One-Stage的目标检测算法，在VOC07上精度在，速度可以达到155fps，可谓逆天！由于精度原因后来发布了YOLOV2，其成绩为45fpswithVOC07mAP=，后来在2018年发布了YOLOV3，吊打同期目标检测方法，直到现在YOLOV3的方法仍然不过时。SSDSSD方法是在2015年被提出来的，它是深度学习领域第二个One-Stage的检测器。同时兼顾了速度和精度，对后面的目标检测算法有着深远的影响。其成绩为(VOC07mAP=,VOC12mAP=,COCOmAP@.5=,mAP@[.5,.95]=),基于SSD的方法的目标检测算法非常地多。RetinaNetFocalLoss在这篇文章被提出来，主要解决的是类别不平衡的问题。深度人工智能学院线上线下双模式教学。辽宁深度人工智能培训学院
（3）半监督学习（Semi-supervisedLearning）：这类学习方式，既用到了标签数据，又用到了非标签数据。给定一个来自某未知分布的有标记示例集L={(x1,y1),(x2,y2),…,(xl,yl)}，其中xi是数据，yi是标签。对于一个未标记示例集U={xl+1,xl+1,…,xl+u}，I《u，于是，我们期望学得函数f:X→Y可以准确地对未标识的数据xi预测其标记yi。这里均为d维向量,yi∈Y为示例xi的标记。半监督学习就是以“已知之认知（标签化的分类信息）”，扩大“未知之领域（通过聚类思想将未知事物归类为已知事物）”。但这里隐含了一个基本假设——“聚类假设（clusterassumption）”，其主要要义就是：“相似的样本，拥有相似的输出”。认识“感知机”所谓的感知机，其实就是一个由两层神经元构成的网络结构，它在输入层接收外界的输入，通过激励函数（含阈值）的变换，把信号传送至输出层，因此它也称之为“阈值逻辑单元（thresholdlogicunit）”。所有“有监督”的学习，在某种程度上，都是分类（classification）学习算法。而感知机就是有监督的学习，所以，它也是一种分类算法。感知机是如何学习的？对象本身的特征值，一旦确定下来就不会变化。因此，所谓神经网络的学习规则。北京人工智能培训就业好吗深度人工智能学院图像分割项目。
【第一阶段】4-人工智能总览、应用与前沿【课程内容】人工智能技术和应用场景的介绍。常见人工智能的算法，主流的应用构建方法。主流机器学习框架介绍，针对机器学习场景能够更好的应用相关工具进行分析与处理。【实战部分】鸢尾花分类实战、分类预测实战、回归预测实战。【课程目标】人工智能技术和应用场景的了解，形成系统化的人工智能技术栈。主流机器学习框架介绍,针对机器学习场景能够更好的应用相关工具进行分析与处理；通过实例对人工智能分析方法和流程有直观了解，为后续课程打下基础。【第一阶段】5-机器学习的数学基础-数学分析【课程内容】将复杂的数学理论进行梳理，将机器学习中用到的数学基础由浅入深进行详细的梳理与讲解。主要涉及矩阵、导数、概率相关内容。【实战部分】手写识别实战、文本降维实战。【课程目标】掌握和了解人工智能技术底层数学理论支撑；概率论，矩阵和凸优化的介绍，相应算法设计和原理；凸优化理论，流优化手段SGD，牛顿法等优化方法。【第一阶段】6-特征工程和结果可视化【课程内容】主流python数据预处理库、原始数据特征构建。特征选择、构建新特征，缺失值填充等特征工程方法。【实战部分】Scikit-learn特征工程，网格搜索。
在刚刚结束的阿里巴巴云栖大会上，阿里云软件服务生态的使命级合作伙伴浩鲸科技通过阿里云人工智能技术的赋能，推出了面向行业的AI兵工厂解决方案。AI兵工厂对阿里云提供的底层AI能力针对不同行业和业务场景进行了封装，并提供了可视化开发工具和自优化能力，降低了企业和个人使用AI技术的门槛。场景为王：构建高质量AI模型AI兵工厂开放数据收集和标注能力，积累业务场景数据，人人都能参与AI定制，并复用已有模型，提高收集、标注数据的效率。同时内嵌运营商、零售、公安、交通、金融等多个领域的业务数据、行业字典和算法模型，支持自动化建模和调参，具备持续学习不断优化的能力，构建高质量的AI模型;并以电商化的方式对外开放AI能力普惠大众。使用极简：托拉拽，自学习AI兵工厂对技术要求门槛低，无需AI技术基础。而且提供全流程的可视化界面，拖拽式操作、场景化服务，操作简单，5分钟就能快速上手。同时AI过程解耦成数据标注、自动建模、服务共享，按角色细分让更多的人参与其中，各司其职，分工与协作，效率以往提升了10倍以上。而在训练过程中采用AutoML等技术实现自动化建模调参，以及持续自优化更是将准确率升到了95%左右。用户只需关注数据和业务目标本身。深度人工智能学院农作物病虫害检测项目。
【前置视频课程】1-机器学习中的Python【课程内容】构建Python环境、基本语法、数据预处理、可视化、完整实例与练习.【课程目标】Python环境搭建与其基础语法的学习，熟悉列表元组等基础概念与python函数的形式，Python的IO操作，Python中类的使用介绍，python使用实例讲解机器学习领域的经典算法、模型及实现的任务等，同时学习搭建和配置机器学习环境，并学会用线性回归解决一个实际问题。【前置视频课程】2-人工智能数学基础【课程内容】函数与导数、线性代数与矩阵、概率分析、程序与概念（算法推导与实现）、程序实践、课后实践。【课程目标】熟悉数学中的符号表示，理解函数求导以及链式求导法则，理解数学中函数的概念，熟悉矩阵相关概念以及数学表示。将数学概念与程序基础联系起来；梯度下降实例讲解；【前置视频课程】3-机器学习概念与入门【课程内容】人工智能概念、获取数据与特征工程、模型训练。【课程目标】解释人工智能中涉及到的相关概念。了解如何获取数据以及特征工程。熟悉数据预处理方法。理解模型训练过程。熟悉pandas的使用。了解可视化过程；Panda使用讲解；图形绘制。深度人工智能学院模型注意力机制课程。山西深度人工智能培训课程
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鉴于明斯基的江湖地位（1969年刚刚获得大名鼎鼎的图灵奖），他老人家一发话不要紧，直接就把人工智能的研究，送进一个长达近二十年的低潮，史称“人工智能冬天（AIWinter）”。复杂网络解决“异或”问题感知机之所以当初无法解决“非线性可分”问题，是因为相比于深度学习这个复杂网络，感知机太过于简单”。想解决“异或”问题，就需要使用多层网络。这是因为，多层网络可以学习更高层语义的特征，其特征表达能力更强。因此，我们在输入层和输出层之间，添加一层神经元，将其称之为隐含层（“隐层”）。于是隐层和输出层中的神经元都有激励函数。1958年FrankRosenblatt提出感知机的概念。1965年AlexeyGrigorevichIvakhnenko提出了多层人工神经网络的设想。而这种基于多层神经网络的机器学习模型，后来被人们称为“深度学习”。多层前馈神经网络常见的多层神经网络如图所示。在这种结构中，每一层神经元只与下一层的神经元全连接。而在同一层，神经元彼此不连接，而且跨层的神经元，彼此间也不相连。这种被简化的神经网络结构，被称之为“多层前馈神经网络（multi-layerfeedforwardneuralnetworks）”。在多层前馈神经网络中，输入层神经元主要用于接收外加的输入信息。辽宁深度人工智能培训学院
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