¿Cuál es la relación entre el aprendizaje profundo y la IA y qué se debe aprender?
El aprendizaje profundo es un término general para una clase de métodos de análisis de patrones. En términos de contenido de investigación específico, involucra principalmente tres tipos de métodos:
(1) Basado en sistemas de redes neuronales. sobre operaciones de convolución, es decir, la red neuronal convolucional (CNN). ?
(2) Redes neuronales de codificación automática basadas en neuronas multicapa, incluida la codificación automática y la codificación dispersa (Sparse Coding), que han recibido una amplia atención en los últimos años.
(3) Entrene previamente en forma de una red neuronal de codificación automática multicapa y luego combine la información de identificación para optimizar aún más la red de creencias profundas (DBN) de los pesos de la red neuronal.
Como tecnología para realizar el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo ha ampliado el alcance de la inteligencia artificial y se utiliza principalmente en el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural. A medida que el mercado se expande desde las industrias de conducción autónoma y robótica a industrias no técnicas como las finanzas, la atención médica, el comercio minorista y la agricultura, los ingenieros de inteligencia artificial que dominan el aprendizaje profundo se han convertido en un puesto de contratación popular para varios tipos de empresas. ,
El aprendizaje profundo creado por la Educación Pública de China y expertos de la Academia de Ciencias de China se divide en ocho etapas:
La primera etapa de descripción general de la IA y la introducción de aplicaciones de vanguardia. resultados
Aprendizaje profundo Los últimos resultados de aplicaciones
Aprendizaje profundo/de una sola capa y aprendizaje automático
La relación y el desarrollo de la inteligencia artificial
La segunda etapa de los principios de las redes neuronales y la práctica de TensorFlow
Método de optimización del descenso de gradiente
Estructura básica y proceso de entrenamiento de la red neuronal feedforward
Algoritmo de propagación hacia atrás
Instalación del entorno de desarrollo TensorFlow
Modelo de programación de "gráfico computacional"
Principio de funcionamiento del reconocimiento de imágenes en el aprendizaje profundo
La tercera etapa del aprendizaje neuronal recurrente principio de red y práctica del proyecto
Modelo de lenguaje e incrustación de palabras
Proceso de aprendizaje de la incrustación de palabras
Estructura básica de la red neuronal recurrente
Tiempo algoritmo de retropropagación en serie
La estructura básica de la red de memoria a corto plazo (LSTM)
LSTM implementa el modelo de lenguaje
La cuarta etapa de los principios de la red generativa adversaria y práctica del proyecto
Adversario generativo La estructura básica y los principios de la red (GAN)
El proceso de capacitación de GAN
Implementación de GAN para la generación de imágenes
Procesamiento distribuido de la quinta etapa de aprendizaje profundo y combate real del proyecto
Implementación paralela de múltiples GPU
Construcción de entorno paralelo distribuido
Implementación paralela distribuida
La sexta fase de mejora en profundidad Aprendizaje y práctica de proyectos
Introducción al aprendizaje por refuerzo
El mecanismo de toma de decisiones profunda del agente (Parte 1)
El mecanismo profundo de toma de decisiones del agente (Parte 2)
p>El mecanismo profundo de toma de decisiones del agente inteligente (Parte 2)
Combate práctico del proyecto de reconocimiento de matrículas de la séptima fase
Introducción al conjunto de datos y análisis de requisitos del proyecto
Introducción a la biblioteca OpenCV y posicionamiento de matrículas
Posicionamiento de matrículas
Reconocimiento de matrículas
Revisión de casos de proyectos de estudiantes
Introducción a la tecnología de vanguardia de aprendizaje profundo de la octava etapa
Introducción a las tecnologías de aprendizaje profundo de vanguardia
Metaaprendizaje
Transferir aprendizaje, etc.
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