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人工智能深度学习我们应该怎么学习?

发布时间:2019-11-07 11:00:00   分类: 常见问题   阅读量:50  作者:猎维人工智能培训

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深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。那我们应该怎么学习人工智能深度学习呢?

人工智能深度学习和机器学习是什么关系呢?

深度学习是实现机器学习的一种方式和一条路径。其核心是模拟和学习人类大脑的神经元工作方式,比如其按特定的物理距离连接;而深度学习使用独立的层、连接,还有数据传播方向,比如最近大火的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法,它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能,让机器认知过程逐层进行,逐步抽象,从而大幅度提升识别的准确性和效率。人工智能深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。晦涩难懂的概念,略微有些难以理解,但是在其高冷的背后,却有深远的应用场景和未来。

人工智能深度学习技术训练的机器在识别图像时比人类更好

人工智能深度学习技术训练的机器在识别图像时比人类更好

到了当下,经过人工智能深度学习技术训练的机器在识别图像时比人类更好,比如识别猫、识别血液中的癌细胞特征、识别MRI扫描图片中的肿瘤。谷歌AlphaGo学习围棋等等领域,已经超越了人类目前的认知和能力极限。

而人工智能深度学习主要的实现框架包括有:Google的Tensorflow, Caffe, Theano, Torch, DeepLearning4j等等。人工智能深度学习在未来发展是有无限可能的,让我们拭目以待吧!