還有一個就是試圖編寫一個通用模型，然后通過數(shù)據(jù)訓練，不斷改善模型中的參數(shù)，直到輸出的結果符合預期，這個就是連接主義。連接主義認為，人的思維就是某些神經(jīng)元的組合。因此，可以在網(wǎng)絡層次上模擬人的認知功能，用人腦的并行處理模式，來表征認知過程。這種受神經(jīng)科學的啟發(fā)的網(wǎng)絡，被稱之人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ArtificialNeuralNetwork，簡稱ANN）。這個網(wǎng)絡的升級版，就是目前非常流行的深度學習。機器學習在本質(zhì)就是尋找一個好用的函數(shù)。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡“牛逼”的地方在于，它可以在理論上證明：只需一個包含足夠多神經(jīng)元的隱藏層，多層前饋網(wǎng)絡能以任意進度逼近任意復雜度的連續(xù)函數(shù)。這個定理也被稱之為通用近似定理（UniversalApproximationTheorem）。這里的“Universal”，也有人將其翻譯成“通用的”，由此可見，這個定理的能量有多大。換句話說，神經(jīng)網(wǎng)絡可在理論上解決任何問題。M-P神經(jīng)元模型是什么？現(xiàn)在所講的神經(jīng)網(wǎng)絡包括深度學習，都在某種程度上，都是在模擬大腦神經(jīng)元的工作機理，它就是上世紀40年代提出但一直沿用至今的“M-P神經(jīng)元模型”。深度人工智能學院助力在職互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者提升技能。海南人工智能培訓師
下面我們就用“誤差”信息反向傳播，來逐層調(diào)整網(wǎng)絡參數(shù)。為了提高權值更新效率，這里就要用到下文即將提到的“反向模式微分法則（chainrule）”。求導中的鏈式法則一般化的神經(jīng)網(wǎng)絡示意圖：為了簡化理解，暫時假設神經(jīng)元沒有激勵函數(shù)（或稱激勵函數(shù)為y=xy=x），于是對于隱含層神經(jīng)元，它的輸出可分別表示為：然后，對于輸出層神經(jīng)元有：于是，損失函數(shù)L可表示為公式：這里Y為預期輸出值向量(由y1,y2,...,yi,...等元素構成)，實際輸出向量為fi(w11,w12,...,wij,...,wmn)。對于有監(jiān)督學習而言，在特定訓練集下，輸入元素xi和預期輸出yi都可視為常量。由此可以看到，損失函數(shù)L，在本質(zhì)上，就是一個單純與權值wij相關的函數(shù)（即使把原本的激勵函數(shù)作用加上去，除了使得損失函數(shù)的形式表現(xiàn)得更加復雜外，并不影響這個結論）。于是，損失函數(shù)L梯度向量可表示為公式：其中，這里的eij是正交單位向量。為了求出這個梯度，需要求出損失函數(shù)L對每一個權值wij的偏導數(shù)。鏈式求導示例圖：當網(wǎng)絡結構簡單時，即使X到Z的每一個路徑都使用前向模式微分（forward-modedifferentiation）”，也不會有很多路徑，但一旦網(wǎng)絡結構的復雜度上去了，這種“前向模式微分”。海南人工智能培訓師深度人工智能學院畢業(yè)學員北上廣深城市年薪30萬到50萬。
ZF提出大力發(fā)展智能制造以及人工智能新興產(chǎn)業(yè)鼓勵智能化創(chuàng)新2015年7月5日，ZF印發(fā)《“互聯(lián)網(wǎng)＋”行動指導意見》，其中提出，大力發(fā)展智能制造。以智能工廠為發(fā)展方向，開展智能制造試點示范，加快推動云計算、物聯(lián)網(wǎng)、智能工業(yè)機器人、增材制造等技術在生產(chǎn)過程中的應用，推進生產(chǎn)裝備智能化升級、工藝流程改造和基礎數(shù)據(jù)共享。著力在工控系統(tǒng)、智能感知元器件、工業(yè)云平臺、操作系統(tǒng)和工業(yè)軟件等中心環(huán)節(jié)取得突破，加強工業(yè)大數(shù)據(jù)的開發(fā)與利用，有效支撐制造業(yè)智能化轉型，構建開放、共享、協(xié)作的智能制造產(chǎn)業(yè)生態(tài)。其中第十一個重點發(fā)展領域明確提出為人工智能領域。內(nèi)容顯示：依托互聯(lián)網(wǎng)平臺提供人工智能公共創(chuàng)新服務，加快人工智能重要技術突破，促進人工智能在智能家居、智能終端、智能汽車、機器人等領域的推廣應用，培育若干引導全球人工智能發(fā)展的骨干企業(yè)和創(chuàng)新團隊，形成創(chuàng)新活躍、開放合作、協(xié)同發(fā)展的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。。
【前置視頻課程】1-機器學習中的Python【課程內(nèi)容】構建Python環(huán)境、基本語法、數(shù)據(jù)預處理、可視化、完整實例與練習.【課程目標】Python環(huán)境搭建與其基礎語法的學習，熟悉列表元組等基礎概念與python函數(shù)的形式，Python的IO操作，Python中類的使用介紹，python使用實例講解機器學習領域的經(jīng)典算法、模型及實現(xiàn)的任務等，同時學習搭建和配置機器學習環(huán)境，并學會用線性回歸解決一個實際問題?！厩爸靡曨l課程】2-人工智能數(shù)學基礎【課程內(nèi)容】函數(shù)與導數(shù)、線性代數(shù)與矩陣、概率分析、程序與概念（算法推導與實現(xiàn)）、程序實踐、課后實踐。【課程目標】熟悉數(shù)學中的符號表示，理解函數(shù)求導以及鏈式求導法則，理解數(shù)學中函數(shù)的概念，熟悉矩陣相關概念以及數(shù)學表示。將數(shù)學概念與程序基礎聯(lián)系起來；梯度下降實例講解；【前置視頻課程】3-機器學習概念與入門【課程內(nèi)容】人工智能概念、獲取數(shù)據(jù)與特征工程、模型訓練。【課程目標】解釋人工智能中涉及到的相關概念。了解如何獲取數(shù)據(jù)以及特征工程。熟悉數(shù)據(jù)預處理方法。理解模型訓練過程。熟悉pandas的使用。了解可視化過程；Panda使用講解；圖形繪制。深度人工智能學院醫(yī)學影像分割項目。
像素是沒有抽象意義的，但人腦可以把這些像素連接成邊緣，邊緣相對像素來說就變成了比較抽象的概念；邊緣進而形成球形，球形然后到氣球，又是一個抽象的過程，大腦就知道看到的是一個氣球。模擬人腦識別人臉，也是抽象迭代的過程，從開始的像素到第二層的邊緣，再到人臉的部分，然后到整張人臉，是一個抽象迭代的過程。再比如看到圖片中的摩托車，我們可能在腦子里就幾微秒的時間，但是經(jīng)過了大量的神經(jīng)元抽象迭代。對計算機來說開始看到的根本也不是摩托車，而是RGB圖像三個通道上不同的數(shù)字。所謂的特征或者視覺特征，就是把這些數(shù)值給綜合起來用統(tǒng)計或非統(tǒng)計的形式，把摩托車的部件或者整輛摩托車表現(xiàn)出來。深度學習的流行之前，大部分的設計圖像特征就是基于此，即把一個區(qū)域內(nèi)的像素級別的信息綜合表現(xiàn)出來，利于后面的分類學習。如果要完全模擬人腦，我們也要模擬抽象和遞歸迭代的過程，把信息從細瑣的像素級別，抽象到“種類”的概念，讓人能夠接受。卷積的概念計算機視覺里經(jīng)常使卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，即CNN，是一種對人腦比較精確的模擬。什么是卷積？卷積就是兩個函數(shù)之間的相互關系，然后得出一個新的值，他是在連續(xù)空間做積分計算，然后在離散空間內(nèi)求和的過程。深度人工智能學院數(shù)學理解基礎。海南人工智能培訓師
深度人工智能學院圖像視覺處理。海南人工智能培訓師
這里需要說明的是，神經(jīng)元中的激勵函數(shù)，并不限于我們前面提到的階躍函數(shù)、Sigmod函數(shù)，還可以是現(xiàn)在深度學習常用的ReLU（RectifiedLinearUnit）和sofmax等。簡單來說，神經(jīng)網(wǎng)絡的學習過程，就是通過根據(jù)訓練數(shù)據(jù)，來調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權值（connectionweight）以及每個功能神經(jīng)元的輸出閾值。換言之，神經(jīng)網(wǎng)絡需要學習的東西，就蘊含在連接權值和閾值之中。誤差逆?zhèn)鞑ニ惴▽τ谙鄬碗s的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，其各個神經(jīng)元之間的鏈接權值和其內(nèi)部的閾值，是整個神經(jīng)網(wǎng)絡的靈魂所在，它需要通過反復訓練，方可得到合適的值。而訓練的抓手，就是實際輸出值和預期輸出值之間存在著“誤差”。在機器學習中的“有監(jiān)督學習”算法里，在假設空間中，構造一個決策函數(shù)f，對于給定的輸入X，由f(X)給出相應的輸出Y，這個實際輸出值Y和原先預期值Y’可能不一致。于是，我們需要定義一個損失函數(shù)（lossfunction），也有人稱之為代價函數(shù)（costfunction）來度量這二者之間的“落差”程度。這個損失函數(shù)通常記作L(Y,Y)=L(Y,f(X))，為了方便起見，這個函數(shù)的值為非負數(shù)（請注意：這里的大寫Y和Y’，分別表示的是一個輸出值向量和期望值向量，它們分別包括多個不同對象的實際輸出值和期望值）。海南人工智能培訓師
成都深度智谷科技有限公司發(fā)展規(guī)模團隊不斷壯大，現(xiàn)有一支專業(yè)技術團隊，各種專業(yè)設備齊全。專業(yè)的團隊大多數(shù)員工都有多年工作經(jīng)驗，熟悉行業(yè)專業(yè)知識技能，致力于發(fā)展深度人工智能教育的品牌。公司不僅*提供專業(yè)的人工智能基礎軟件開發(fā)；人工智能教育服務；云計算裝備技術服務；人工智能通用應用系統(tǒng)；企業(yè)管理咨詢；技術服務、技術開發(fā)、技術咨詢、技術交流、技術轉讓、技術推廣；人工智能行業(yè)應用系統(tǒng)集成服務；互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務。，同時還建立了完善的售后服務體系，為客戶提供良好的產(chǎn)品和服務。誠實、守信是對企業(yè)的經(jīng)營要求，也是我們做人的基本準則。公司致力于打造***的人工智能培訓，深度學習培訓，AI培訓，AI算法工程師培訓。