什么是學(xué)習(xí)？赫伯特·西蒙教授（HerbertSimon，1975年圖靈獎(jiǎng)獲得者、1978年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者）曾對(duì)“學(xué)習(xí)”給了一個(gè)定義：“如果一個(gè)系統(tǒng)，能夠通過(guò)執(zhí)行某個(gè)過(guò)程，就此改進(jìn)了它的性能，那么這個(gè)過(guò)程就是學(xué)習(xí)”學(xué)習(xí)的目的，就是改善性能。什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？對(duì)于某類(lèi)任務(wù)（Task，簡(jiǎn)稱T）和某項(xiàng)性能評(píng)價(jià)準(zhǔn)則（Performance，簡(jiǎn)稱P），如果一個(gè)計(jì)算機(jī)程序在T上，以P作為性能的度量，隨著很多經(jīng)驗(yàn)（Experience，簡(jiǎn)稱E）不斷自我完善，那么我們稱這個(gè)計(jì)算機(jī)程序在從經(jīng)驗(yàn)E中學(xué)習(xí)了對(duì)于一個(gè)學(xué)習(xí)問(wèn)題，我們需要明確三個(gè)特征：任務(wù)的類(lèi)型，衡量任務(wù)性能提升的標(biāo)準(zhǔn)以及獲取經(jīng)驗(yàn)的來(lái)源學(xué)習(xí)的4個(gè)象限機(jī)器學(xué)習(xí)的方法論“end-to-end”（端到端）說(shuō)的是，輸入的是原始數(shù)據(jù)（始端），然后輸出的直接就是目標(biāo)（末端），中間過(guò)程不可知，因此也難以知。就此，有人批評(píng)深度學(xué)習(xí)就是一個(gè)黑箱（BlackBox）系統(tǒng)，其性能很好，卻不知道為何而好，也就是說(shuō)，缺乏解釋性。其實(shí)，這是由于深度學(xué)習(xí)所處的知識(shí)象限決定的。從圖1可以看出，深度學(xué)習(xí)，在本質(zhì)上，屬于可統(tǒng)計(jì)不可推理的范疇?！翱山y(tǒng)計(jì)”是很容易理解的，就是說(shuō)，對(duì)于同類(lèi)數(shù)據(jù)，它具有一定的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，這是一切統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的基本假設(shè)。深度人工智能學(xué)院人臉識(shí)別實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目。河南深度人工智能培訓(xùn)就業(yè)好嗎
【慧聰通信網(wǎng)】谷歌公司今年稍早時(shí)間宣布，他們的人工智能(AI)系統(tǒng)已能發(fā)明自己的加密算法，還能生成自己的AI。而據(jù)谷歌官方博客及未來(lái)主義(Futurism)新聞網(wǎng)近日消息稱，這個(gè)由AI創(chuàng)造的“子AI”，性能已打敗人類(lèi)創(chuàng)造的AI：測(cè)試中，名為NASNet的“子AI”系統(tǒng)正確率達(dá)到，比之前公布的同類(lèi)AI產(chǎn)品的結(jié)果高，系統(tǒng)效率高出4%。2017年5月，“谷歌大腦”(GoogleBrain)的研究人員宣布研發(fā)出自動(dòng)人工智能AutoML，該人工智能可以產(chǎn)生自己的“子AI”系統(tǒng)。日前，他們決定向AutoML發(fā)起迄今為止非常大的挑戰(zhàn)――嘗試用AutoML自己創(chuàng)造出的AI，打敗人類(lèi)設(shè)計(jì)的AI。團(tuán)隊(duì)成員使用一種被稱為強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法，自動(dòng)化設(shè)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。此次，AutoML的“身份”是一個(gè)控制器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，為特定任務(wù)開(kāi)發(fā)一個(gè)“子AI”。這個(gè)新生成的“孩子”名為NASNet，可以實(shí)時(shí)地在視頻中識(shí)別人體、汽車(chē)、交通信號(hào)燈、手袋、背包等目標(biāo)。AutoML作為“家長(zhǎng)”，會(huì)評(píng)估“孩子”NASNet的性能，并使用這些信息來(lái)改善“子AI”，再將這一過(guò)程重復(fù)數(shù)千次。河南深度人工智能培訓(xùn)就業(yè)好嗎打造學(xué)院的樣板和榜樣，享受高性價(jià)比和服務(wù)。
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(lì)智能化創(chuàng)新2015年7月5日，ZF印發(fā)《“互聯(lián)網(wǎng)＋”行動(dòng)指導(dǎo)意見(jiàn)》，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(kāi)展智能制造試點(diǎn)示范，加快推動(dòng)云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、智能工業(yè)機(jī)器人、增材制造等技術(shù)在生產(chǎn)過(guò)程中的應(yīng)用，推進(jìn)生產(chǎn)裝備智能化升級(jí)、工藝流程改造和基礎(chǔ)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(tái)、操作系統(tǒng)和工業(yè)軟件等中心環(huán)節(jié)取得突破，加強(qiáng)工業(yè)大數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)與利用，有效支撐制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，構(gòu)建開(kāi)放、共享、協(xié)作的智能制造產(chǎn)業(yè)生態(tài)。其中第十一個(gè)重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域明確提出為人工智能領(lǐng)域。內(nèi)容顯示：依托互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)提供人工智能公共創(chuàng)新服務(wù)，加快人工智能重要技術(shù)突破，促進(jìn)人工智能在智能家居、智能終端、智能汽車(chē)、機(jī)器人等領(lǐng)域的推廣應(yīng)用，培育若干引導(dǎo)全球人工智能發(fā)展的骨干企業(yè)和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，形成創(chuàng)新活躍、開(kāi)放合作、協(xié)同發(fā)展的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。。
來(lái)也科技發(fā)布UiBotMage，專(zhuān)為RPA打造的AI能力平臺(tái)RPA作為一種敏捷、高效、成本可控的數(shù)字化轉(zhuǎn)型方式，進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)后，受到了高度關(guān)注和普遍接受。隨著RPA技術(shù)的不斷發(fā)展，其與AI的結(jié)合也已成為行業(yè)發(fā)展的一大趨勢(shì)…RPA資訊2020年5月7日45瀏覽評(píng)論從日本大銀行“裁員”潮，看RPA的新影響力今年，日本金融銀行業(yè)正迎來(lái)一次大巨變。據(jù)日本《每日新聞》報(bào)道，由于受日本央行負(fù)利率政策影響，日本銀行業(yè)獲利空間嚴(yán)重萎縮，導(dǎo)致收益大幅下降，而銀行經(jīng)營(yíng)卻面臨…RPA資訊2020年1月2日214瀏覽評(píng)論UiBot2020新年展望：RPA行業(yè)發(fā)展五大趨勢(shì)2019年可謂是真正的RPA元年：RPA成為創(chuàng)投領(lǐng)域新風(fēng)口；國(guó)外RPA軟件陸續(xù)進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)；國(guó)內(nèi)RPA初創(chuàng)企業(yè)如雨后春筍般涌現(xiàn)。2020年將至，RPA能否迎來(lái)…RPA資訊2019年12月31日588瀏覽評(píng)論銀行RPA機(jī)器人助力某國(guó)際銀行房貸審批自動(dòng)化銀行業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)交互量較**量繁瑣的數(shù)據(jù)處理工作，不僅耗時(shí)費(fèi)力，制約著員工創(chuàng)造性的發(fā)揮，還很難保證業(yè)務(wù)效率，存在出錯(cuò)風(fēng)險(xiǎn)。而銀行放貸審核向來(lái)是風(fēng)控重地。深度人工智能學(xué)院常見(jiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型架構(gòu)分析。
對(duì)于飛行員而言，空中格斗充滿高度風(fēng)險(xiǎn)和不確定性。人是武器裝備的操作者和指揮控制的決策者，是重要的影響因素，同時(shí)，空戰(zhàn)中的風(fēng)險(xiǎn)和不確定性，在很大程度上也與人直接或間接相關(guān)。事實(shí)上，正是人類(lèi)飛行員使得空中格斗充滿風(fēng)險(xiǎn)和不確定性?？罩懈穸愤^(guò)程中，人類(lèi)飛行員的生理和心理極限隨時(shí)都可能接受挑戰(zhàn)。人類(lèi)飛行員可能因持續(xù)思考和高難度操作而出現(xiàn)反應(yīng)遲緩、判斷失誤、動(dòng)作不當(dāng)?shù)痊F(xiàn)象，進(jìn)而可能輸?shù)艨諔?zhàn)。人工智能操縱無(wú)人戰(zhàn)機(jī)，完全可以在空中格斗中有著比人類(lèi)飛行員更好的表現(xiàn)，這是“空戰(zhàn)演進(jìn)”項(xiàng)目研究的立足點(diǎn)?！叭斯ぶ悄?無(wú)人機(jī)”可以使用更高級(jí)的空戰(zhàn)技能和更有效的空戰(zhàn)策略，同時(shí)，其較高的戰(zhàn)斗力水平和狀態(tài)也可以長(zhǎng)時(shí)間保持穩(wěn)定，這是人類(lèi)飛行員無(wú)法相比的。一方面，相比人類(lèi)，人工智能在信息獲取、計(jì)算能力、運(yùn)籌規(guī)劃、響應(yīng)速度、武器使用等方面占據(jù)很大優(yōu)勢(shì)，且其“生理”和“心理”更加穩(wěn)定，不會(huì)疲勞和厭倦，沒(méi)有興奮、緊張、慌亂、失神、絕望等過(guò)激和失控情緒。另一方面，無(wú)人機(jī)相比有人機(jī)，在速度、機(jī)動(dòng)性、隱身能力、武器搭載等技戰(zhàn)術(shù)性能方面，受到的約束更小，有更大的提升空間。目前，美國(guó)和俄羅斯在各自的下一代空中優(yōu)勢(shì)戰(zhàn)斗機(jī)計(jì)劃中。深度人工智能學(xué)院深度學(xué)習(xí)課程。河南深度人工智能培訓(xùn)就業(yè)好嗎
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還有一個(gè)就是試圖編寫(xiě)一個(gè)通用模型，然后通過(guò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，不斷改善模型中的參數(shù)，直到輸出的結(jié)果符合預(yù)期，這個(gè)就是連接主義。連接主義認(rèn)為，人的思維就是某些神經(jīng)元的組合。因此，可以在網(wǎng)絡(luò)層次上模擬人的認(rèn)知功能，用人腦的并行處理模式，來(lái)表征認(rèn)知過(guò)程。這種受神經(jīng)科學(xué)的啟發(fā)的網(wǎng)絡(luò)，被稱之人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork，簡(jiǎn)稱ANN）。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)的升級(jí)版，就是目前非常流行的深度學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)在本質(zhì)就是尋找一個(gè)好用的函數(shù)。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“牛逼”的地方在于，它可以在理論上證明：只需一個(gè)包含足夠多神經(jīng)元的隱藏層，多層前饋網(wǎng)絡(luò)能以任意進(jìn)度逼近任意復(fù)雜度的連續(xù)函數(shù)。這個(gè)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(jiàn)，這個(gè)定理的能量有多大。換句話說(shuō)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可在理論上解決任何問(wèn)題。M-P神經(jīng)元模型是什么？現(xiàn)在所講的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括深度學(xué)習(xí)，都在某種程度上，都是在模擬大腦神經(jīng)元的工作機(jī)理，它就是上世紀(jì)40年代提出但一直沿用至今的“M-P神經(jīng)元模型”。河南深度人工智能培訓(xùn)就業(yè)好嗎
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