人工智能技术干货分享-猎维人工智能培训

人类学习不仅基于已有信息和知识，更会举一反三，把一个模型适当修改之后用在另一个场合。这就是迁移学习，是传统机器学习下一步需要掌握的能力。

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人工智能已经从高高在上的技术走向多场景应用，不久前，2020世界人工智能大会云端峰会(WAIC)在上海刚刚落幕，人工智能概念又一次被行业点燃。大会上，业界大佬云聚一堂，共话AI创新，探讨人工智能治理方案。

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迁移学习并不是新的概念，在 1995 年 NIPS 的研讨会上大家就讨论过如何归纳系统的知识，整合并迁移到新的领域，在 2016 年的 NIPS 上，吴恩达教授在他的演讲里面也强调了下一个深度学习重要方向应该是迁移学习。

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人工智能现在的火爆，相信大家都是看在眼里的，如果有人问现在什么行业最火爆，相信大多数人都会说人工智能行业，因此有不少的同学都计划加入到人工智能的专业中来，自己也看过不少相关的书籍或论文。但是大部分的朋友依旧对深度学习是什么还没有一个概念，所以整理了一篇关于深度学习的文章给大家。

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由于AI的大热，媒体上关于AI的文章狂轰乱炸，人工智能似乎已经成为游戏的改变者，企业们也纷纷下注。对于AI领域的从业者来说，人工智能、机器学习和深度学习之间的差别应该非常清楚。

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语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。

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深度学习是机器学习研究中的一个新的领域。从根本上说是一种用数学模型对真实世界中的特定问题进行建模。

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搞AI，谁又没有“GPU之惑”?张量核心、显存带宽、16位能力……各种纷繁复杂的GPU参数让人眼花缭乱，到底怎么选?从不到1k的1050 Ti到近4w的Tesla显卡，GPU价格的跨度这么大，该从何价位下手?谁才是性价比之王?

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