【第一階段】4-人工智能總覽、應(yīng)用與前沿【課程內(nèi)容】人工智能技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景的介紹。常見人工智能的算法，主流的應(yīng)用構(gòu)建方法。主流機(jī)器學(xué)習(xí)框架介紹，針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景能夠更好的應(yīng)用相關(guān)工具進(jìn)行分析與處理?！緦?shí)戰(zhàn)部分】鳶尾花分類實(shí)戰(zhàn)、分類預(yù)測(cè)實(shí)戰(zhàn)、回歸預(yù)測(cè)實(shí)戰(zhàn)?！菊n程目標(biāo)】人工智能技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景的了解，形成系統(tǒng)化的人工智能技術(shù)棧。主流機(jī)器學(xué)習(xí)框架介紹,針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景能夠更好的應(yīng)用相關(guān)工具進(jìn)行分析與處理；通過實(shí)例對(duì)人工智能分析方法和流程有直觀了解，為后續(xù)課程打下基礎(chǔ)?！镜谝浑A段】5-機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)-數(shù)學(xué)分析【課程內(nèi)容】將復(fù)雜的數(shù)學(xué)理論進(jìn)行梳理，將機(jī)器學(xué)習(xí)中用到的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)由淺入深進(jìn)行詳細(xì)的梳理與講解。主要涉及矩陣、導(dǎo)數(shù)、概率相關(guān)內(nèi)容?！緦?shí)戰(zhàn)部分】手寫識(shí)別實(shí)戰(zhàn)、文本降維實(shí)戰(zhàn)?！菊n程目標(biāo)】掌握和了解人工智能技術(shù)底層數(shù)學(xué)理論支撐；概率論，矩陣和凸優(yōu)化的介紹，相應(yīng)算法設(shè)計(jì)和原理；凸優(yōu)化理論，流優(yōu)化手段SGD，牛頓法等優(yōu)化方法?！镜谝浑A段】6-特征工程和結(jié)果可視化【課程內(nèi)容】主流python數(shù)據(jù)預(yù)處理庫、原始數(shù)據(jù)特征構(gòu)建。特征選擇、構(gòu)建新特征，缺失值填充等特征工程方法?！緦?shí)戰(zhàn)部分】Scikit-learn特征工程，網(wǎng)格搜索。深度人工智能學(xué)院包就業(yè)，學(xué)不會(huì)退學(xué)費(fèi)。青海AI人工智能培訓(xùn)公司
利用鏈?zhǔn)椒▌t，反向模式微分方法就能避免冗余對(duì)所有路徑只求一次導(dǎo)數(shù)，加快了運(yùn)行速度！BP算法把網(wǎng)絡(luò)權(quán)值糾錯(cuò)的運(yùn)算量,從原來的與神經(jīng)元數(shù)目的平方成正比，下降到只和神經(jīng)元數(shù)目本身成正比。其功勞，正是得益于這個(gè)反向模式微分方法節(jié)省的計(jì)算冗余。誤差反向傳播誤差反向傳播通過梯度下降算法，迭代處理訓(xùn)練集中的樣例，一次處理一個(gè)樣例。對(duì)于樣例d，如果它的預(yù)期輸出和實(shí)際輸出有“誤差”，BP算法抓住這個(gè)誤差信號(hào)Ld，以“梯度遞減”的模式修改權(quán)值。也就是說，對(duì)于每個(gè)訓(xùn)練樣例d，權(quán)值wji的校正幅度為Δwji（需要說明的是，wji和wij其實(shí)都是同一個(gè)權(quán)值，wji表示的是神經(jīng)元j的第i個(gè)輸入相關(guān)的權(quán)值，這里之所以把下標(biāo)“j”置于“i”之前，表示這是一個(gè)反向更新過程而已）：在這里，Ld表示的是訓(xùn)練集中樣例d的誤差，分解到輸出層的所有輸出向量，Ld可表示為：其中：yj表示的是第j個(gè)神經(jīng)單元的預(yù)期輸出值。y'j表示的j個(gè)神經(jīng)單元的實(shí)際輸出值。outputs的范圍是網(wǎng)絡(luò)較后一層的神經(jīng)元集和。陜西深度智谷人工智能培訓(xùn)公司深度人工智能學(xué)院模型評(píng)估測(cè)試方法。
如上圖所示，可以看到上面所列舉出來的一系列算法在不同數(shù)據(jù)集上精度的變化。上面所列出來的每一個(gè)算法都是具有里程碑意義的，都值得深入去研究二、目標(biāo)檢測(cè)中的技術(shù)發(fā)展早期傳統(tǒng)方法在2000年之前，沒有一個(gè)統(tǒng)一的檢測(cè)哲學(xué)，檢測(cè)器通常都是基于一些比較淺層的特征去做設(shè)計(jì)的，例如組成，形狀，邊界等等。后來基于機(jī)器學(xué)習(xí)的檢測(cè)方法發(fā)展了一段時(shí)間，例如外觀統(tǒng)計(jì)模型，小波特征表示，梯度表示。在這里就不展開討論早期的方法了。早在1990年，楊樂春()就已經(jīng)開始使用CNN做目標(biāo)檢測(cè)了，只是由于當(dāng)時(shí)的硬件計(jì)算力水平不行，所以導(dǎo)致設(shè)計(jì)的CNN結(jié)構(gòu)只能往簡(jiǎn)單的去設(shè)計(jì)，不然沒有好的硬件去運(yùn)行完成實(shí)驗(yàn)。所以說我一直認(rèn)為深度學(xué)習(xí)有現(xiàn)在的成就，很大一部分要?dú)w功于英偉達(dá)。當(dāng)時(shí)做過一些列的提升性的實(shí)驗(yàn)，例如“shared-weightreplicatedneuralnetwork”，這個(gè)很像我們現(xiàn)在的全卷積網(wǎng)絡(luò)FCN。多尺度檢測(cè)的技術(shù)發(fā)展目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)兩大攔路虎就是多尺度目標(biāo)、小尺寸目標(biāo)，這兩個(gè)就是目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)發(fā)展到現(xiàn)在一直在解決的問題。
過去20年中出現(xiàn)了不少優(yōu)良的特征算子，比如有名的SIFT算子，即所謂的對(duì)尺度旋轉(zhuǎn)保持不變的算子。它被較多地應(yīng)用在圖像比對(duì)，特別是所謂的structurefrommotion這些應(yīng)用中，有一些成功的應(yīng)用例子。另一個(gè)是HoG算子，它可以提取物體，比較魯棒的物體邊緣，在物體檢測(cè)中扮演著重要的角色。這些算子還包括Textons，Spinimage，RIFT和GLOH，都是在深度學(xué)習(xí)誕生之前或者深度學(xué)習(xí)真正的流行起來之前，占領(lǐng)視覺算法的主流。幾個(gè)（半）成功例子這些特征和一些特定的分類器組合取得了一些成功或半成功的例子，基本達(dá)到了商業(yè)化的要求但還沒有完全商業(yè)化。一是八九十年代的指紋識(shí)別算法，它已經(jīng)非常成熟，一般是在指紋的圖案上面去尋找一些關(guān)鍵點(diǎn)，尋找具有特殊幾何特征的點(diǎn)，然后把兩個(gè)指紋的關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行比對(duì)，判斷是否匹配。然后是2001年基于Haar的人臉檢測(cè)算法，在當(dāng)時(shí)的硬件條件下已經(jīng)能夠達(dá)到實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)，我們現(xiàn)在所有手機(jī)相機(jī)里的人臉檢測(cè)，都是基于它或者它的變種。第三個(gè)是基于HoG特征的物體檢測(cè)，它和所對(duì)應(yīng)的SVM分類器組合起來的就是有名的DPM算法。DPM算法在物體檢測(cè)上超過了所有的算法，取得了比較不錯(cuò)的成績(jī)。深度人工智能學(xué)院深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)課程。
“空戰(zhàn)演進(jìn)”項(xiàng)目可為美軍“忠誠(chéng)僚機(jī)”等有人/無人混合編組項(xiàng)目提供支撐?！爸艺\(chéng)僚機(jī)”項(xiàng)目主要解決有人機(jī)與無人機(jī)的作戰(zhàn)編組內(nèi)協(xié)同問題，其框架內(nèi)研發(fā)了多型無人機(jī)，包括XQ-58A“女武神”、F-16戰(zhàn)斗機(jī)的無人化版本QF-16等，主要承擔(dān)偵察、電子戰(zhàn)、對(duì)地打擊等任務(wù)，但其研發(fā)初衷就有作為空戰(zhàn)型無人機(jī)的考慮，且技戰(zhàn)術(shù)性能也可以基本滿足未來無人殲擊機(jī)的要求?？梢灶A(yù)測(cè)，“空戰(zhàn)演進(jìn)”項(xiàng)目將使用這些無人機(jī)作為演示驗(yàn)證和飛行試驗(yàn)的平臺(tái)?！翱諔?zhàn)演進(jìn)”項(xiàng)目主要面向無人殲擊機(jī)一類的空戰(zhàn)型無人機(jī)，其作戰(zhàn)對(duì)象主要是其他國(guó)家或?qū)κ值挠腥嘶驘o人機(jī)，以制空權(quán)作戰(zhàn)為主要任務(wù)。無人機(jī)具備與有人機(jī)空中格斗的能力，這是前所未有的。迄今為止，只有一起無人機(jī)與有人機(jī)空戰(zhàn)的戰(zhàn)例。2002年12月23日，美軍一架“捕食者”無人機(jī)在伊拉克南部地區(qū)執(zhí)行偵察任務(wù)，被伊拉克空軍老舊的米格-25戰(zhàn)斗機(jī)擊落?！安妒痴摺睘閭刹?打擊型無人機(jī)，不具備空中格斗能力，因此此次空戰(zhàn)結(jié)果不具代表性。在直接交戰(zhàn)任務(wù)上，“人工智能+無人機(jī)”可以取代“人類飛行員+有人機(jī)”?？梢栽O(shè)想，在未來空戰(zhàn)中，人類飛行員在與敵方“人工智能+無人機(jī)”作戰(zhàn)系統(tǒng)對(duì)抗時(shí)。深度人工智能學(xué)院pytorch課程。海南AI人工智能培訓(xùn)價(jià)格多少
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困難樣本挖掘的技術(shù)發(fā)展困難樣本是什么意思？在目標(biāo)檢測(cè)深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程中，正負(fù)樣本的比例其實(shí)不均衡的，因?yàn)闃?biāo)注的數(shù)據(jù)就是正樣本，數(shù)量肯定是固定的，為了保證正負(fù)樣本的均衡，所以會(huì)選取一定的背景圖片作為負(fù)樣本，但是背景圖片的樣本集是一個(gè)open-set，不可能全部參與訓(xùn)練。所以需要將訓(xùn)練過程中難以訓(xùn)練的樣本挖掘出來，給以更高的loss來訓(xùn)練，促進(jìn)模型的泛化能力。例如SSD算法中，將一小部分的樣本做反向傳播，這些小部分樣本都是loss值比較高的，這就是證明不好訓(xùn)練的樣本，多學(xué)習(xí)幾次，增加模型的泛化能力。三、目標(biāo)檢測(cè)的加速一個(gè)算法從被設(shè)計(jì)出來，其目的就是為了產(chǎn)生價(jià)值的，并不是停留在學(xué)術(shù)界的文章中，必定是要被工業(yè)界拿來項(xiàng)目落地的。所以一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)算法的推理時(shí)間對(duì)于工業(yè)界落地至關(guān)重要。算法的加速，歸根結(jié)底就是計(jì)算機(jī)的運(yùn)算次數(shù)變少，但是精度不能丟。常用的幾種加速方法如下特征圖共享計(jì)算在目標(biāo)檢測(cè)算法中，特征提取階段往往耗時(shí)往往較多。在特征圖共享計(jì)算里面分為兩種，第一種是空間計(jì)算冗余加速，第二種是尺度計(jì)算冗余加速。這里不展開講。青海AI人工智能培訓(xùn)公司
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