海南深度智谷人工智能培訓(xùn)學(xué)院

    【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、交通信號(hào)燈、手袋、背包等目標(biāo)。AutoML作為“家長”，會(huì)評(píng)估“孩子”NASNet的性能，并使用這些信息來改善“子AI”，再將這一過程重復(fù)數(shù)千次。深度人工智能學(xué)院卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程。海南深度智谷人工智能培訓(xùn)學(xué)院

    【第二階段】10-回歸算法【課程內(nèi)容】主流回歸模型，線性回歸，邏輯回歸LR及其變種和擴(kuò)展算法。梯度下降，牛頓法,擬牛頓法LBFGS等優(yōu)化方法，邏輯回歸優(yōu)化問題的求解?！緦?shí)戰(zhàn)部分】波士頓房價(jià)預(yù)測(cè)、金融預(yù)測(cè)回歸實(shí)戰(zhàn)【課程目標(biāo)】掌握和學(xué)習(xí)主流回歸模型，線性回歸，邏輯回歸及其變種和擴(kuò)展算法。了解和掌握通過梯度下降，牛頓法,擬牛頓法等優(yōu)化方法進(jìn)行邏輯回歸優(yōu)化問題的求解。通過實(shí)例掌握如何應(yīng)用邏輯回歸等回歸算法。自由討論學(xué)習(xí)：1、階段考試，動(dòng)態(tài)掌握學(xué)習(xí)情況、進(jìn)度和效果；2、小項(xiàng)目實(shí)操，機(jī)器學(xué)習(xí)任意算法實(shí)操小項(xiàng)目；3、小組總結(jié)討論?！镜谌A段】11-聚類算法【課程內(nèi)容】無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，了解主流的聚類算法。了解不同相似度計(jì)算算法。深入了解不同的數(shù)據(jù)降維方法。掌握文本降維方法(LDA)【實(shí)戰(zhàn)部分】新聞分類實(shí)戰(zhàn)、文本降維實(shí)戰(zhàn)【課程目標(biāo)】掌握Kmeans以及其衍生算法，掌握modelbased聚類方法，掌握無監(jiān)督降維方法：PCA、ICA、字典學(xué)習(xí)，掌握監(jiān)督降維方法LDA，掌握文本降維方法LDA，深入理解聚類算法與分類算法的區(qū)別，理解聚類算法的優(yōu)缺點(diǎn)。海南深度智谷人工智能培訓(xùn)學(xué)院人工智能學(xué)院行人車輛檢測(cè)項(xiàng)目。

    【第三階段】12-大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)框架SparkMLlib【課程內(nèi)容】以大數(shù)據(jù)主流分析框架為例，Spark內(nèi)核架構(gòu)，計(jì)算模型和原理，了解分布式機(jī)器學(xué)習(xí)原理，能夠處理和解決大規(guī)模數(shù)據(jù)分析預(yù)處理和模型訓(xùn)練?！緦?shí)戰(zhàn)部分】電影推薦案例【課程目標(biāo)】大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)主流分析框架，內(nèi)核架構(gòu)，計(jì)算模型和原理。了解和掌握Spark框架上的機(jī)器學(xué)習(xí)庫MLlib的算法原理，核心數(shù)據(jù)抽象，以及應(yīng)用MLlib。通過實(shí)戰(zhàn)電影推薦演練，同時(shí)學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)算法和原理?！镜谒碾A段】13-深度學(xué)習(xí)-基礎(chǔ)【課程內(nèi)容】深度學(xué)習(xí)主要概念，激勵(lì)函數(shù)，超參數(shù)等，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，卷積，Pooling，Dropout等方法和原理，深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景，經(jīng)典深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等?！緦?shí)戰(zhàn)部分】MINIST手寫識(shí)別案例電影評(píng)論文本分類案例、評(píng)論文本情感分析案例【課程目標(biāo)】了解深度學(xué)習(xí)主要概念，激勵(lì)函數(shù)等，以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)，學(xué)習(xí)卷積，Pooling，Dropout等方法和原理，了解和掌握深度學(xué)習(xí)和經(jīng)典深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等。

    來也科技發(fā)布UiBotMage，專為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；國外RPA軟件陸續(xù)進(jìn)入中國市場(chǎng)；國內(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…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是風(fēng)控重地。深度人工智能學(xué)院自動(dòng)駕駛技術(shù)。

    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》，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(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)的開發(fā)與利用，有效支撐制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，構(gòu)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(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、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、開放合作、協(xié)同發(fā)展的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。。深度人工智能學(xué)院線上線下雙模式教學(xué)。海南深度智谷人工智能培訓(xùn)學(xué)院

深度人工智能學(xué)院tensorflow架構(gòu)課程。海南深度智谷人工智能培訓(xùn)學(xué)院

    梯度較明顯的應(yīng)用，就是快速找到多維變量函數(shù)的極(大/小)值?！疤荻冗f減”的問題所在，那就是它很容易收斂到局部較小值。重溫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)相比于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入、輸出層設(shè)計(jì)的簡單直觀，它的隱含層設(shè)計(jì)，可就沒有那么簡單了。依賴于“工匠”的打磨，它就是一個(gè)體力活，需要不斷地“試錯(cuò)”。但通過不斷地“折騰”，研究人員掌握了一些針對(duì)隱層的啟發(fā)式設(shè)計(jì)規(guī)則（如下文即將提到的BP算法），以此降低訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)所花的開銷，并盡量提升網(wǎng)絡(luò)的性能。為了達(dá)到理想狀態(tài)，我們希望快速配置好網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，從而讓這個(gè)損失函數(shù)達(dá)到極小值。這時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能也就接近較優(yōu)！BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法，是一個(gè)典型的雙向算法。更確切來說，它的工作流程是分兩大步走：（1）正向傳播輸入信號(hào)，輸出分類信息（對(duì)于有監(jiān)督學(xué)習(xí)而言，基本上都可歸屬于分類算法）；（2）反向傳播誤差信息，調(diào)整全網(wǎng)權(quán)值（通過微調(diào)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，讓下一輪的輸出更加準(zhǔn)確）。類似于感知機(jī)，每一個(gè)神經(jīng)元的功能都可細(xì)分兩大部分：（1）匯集各路鏈接帶來的加權(quán)信息；（2）加權(quán)信息在激勵(lì)函數(shù)的“加工”下，神經(jīng)元給出相應(yīng)的輸出到首輪信號(hào)前向傳播的輸出值計(jì)算出來后，實(shí)際輸出向量與預(yù)期輸出的向量之間的誤差就可計(jì)算出來。海南深度智谷人工智能培訓(xùn)學(xué)院

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