讲授机器学习面临的挑战.人工特征的局限性.为什么选择神经网络.深度学习的诞生和发展.典型的网络结构.深度学习在机器视觉.语音识别.自然语言处理.推荐系统中的应用 大纲: 机器学习面临的挑战 特征工程的局限性 机器学习算法的瓶颈 为什么选择了神经网络 深度学习的基本思路 深度学习的诞生历程 深度学习得以发展的因素 典型的网络结构 深度学习的发展现状 在机器视觉中的应用 在语音识别中的应用 在自然语言处理中的应用 在推荐系统中的应用 深度强化学习简介 本集总结 机器学习面临的挑战: 经典的机器学习算…

这篇文章详细介绍在centOS7.5上搭建基于keras/tensorflow的深度学习环境,该环境可用于实际生产.本人现在非常熟练linux(Ubuntu/centOS/openSUSE).windows上该环境的搭建 :) 前面三篇博客代码实现均基于该环境(开发或者测试过): [AI开发]Python+Tensorflow打造自己的计算机视觉API服务 [AI开发]基于深度学习的视频多目标跟踪实现 [AI开发]视频多目标跟踪高级版 运行环境 1) centOS 7.5 ,不要安装GUI桌面:…

https://mp.weixin.qq.com/s/NIza8E5clC18eMF_4GMwDw 深度学习的“深度”层面源于输入层和输出层之间实现的隐含层数目,隐含层利用数学方法处理(筛选/卷积)各层之间的数据,从而得出最终结果.在视觉系统中,深度(vs.宽度)网络倾向于利用已识别的特征,通过构建更深的网络最终来实现更通用的识别.这些多层的优点是各种抽象层次的学习特征. 在未来的某个时候,人们必定能够相对自如地运用人工智能,安全地驾车出行.这个时刻何时到来我无法预见:但我相信,彼时“智能”会显…

一. 深度学习概览 1.为什么resnet应用在图像识别 因为传统神经网络精度有限,而只是增加层数无法提高精度.而resnet可以改变这个问题. 2.Microsoft SwitchBoard 在语音识别中进行的突破. 3.微软AI 两个微软做的图像识别视频识别,在网站上就可以跑,非常有趣! https://customvision.ai/这个可以自己做一个分类识别 https://www.videoindexer.ai这个可以在视频中把人分出来(有名人库,名人可以查到姓名),还可以把这些人说的…

课程二:深度学习入门 讲师:David (数据分析工程师) 这门课主要介绍了很多神经网络的基本原理,非常非常基础的了解. 零.思维导图预览:                一.深度神经网络 1.神经元工作原理 ——这是生物上的神经元,然后从中抽象出来,做成 M-P神经元模式 2.神经网络简介 ——1943 M-P神经元模型 ——1956 感知机 ——1986 分布式表示 由 hinton(神经网络之父?)提出 ——用6个神经元表示9个组合. 神经元 颜色 物件 红 黄 蓝 车 红车 黄车 蓝车…

本文作者 Nikolai Yakovenko 毕业于哥伦比亚大学,目前是 Google 的工程师,致力于构建人工智能系统,专注于语言处理.文本分类.解析与生成. 生成式对抗网络-简称GANs-将成为深度学习的下一个热点,它将改变我们认知世界的方式. 准确来讲,对抗式训练为指导人工智能完成复杂任务提供了一个全新的思路,某种意义上他们(人工智能)将学习如何成为一个专家. 举个对抗式训练的例子,当你试图通过模仿别人完成某项工作时,如果专家都无法分辨这项工作是你完成的还是你的模仿对象完成的,说明你已经完…

 =================第1周 循环序列模型=============== ===1.1 欢迎来到深度学习工程师微专业=== 我希望可以培养成千上万的人使用人工智能,去解决真实世界的实际问题,创造一个人工智能驱动的社会. ===1.2 什么是神经网络=== 实际上隐藏节点可能并没有左图那样明确的定义,你让神经网络自己决定这个节点是什么,我们只给你四个输入特征 随便你怎么计算.注意,当我们计算层数的时候,不计算输出层. ===1.3 用神经网络进行监督学习=== And then, f…

转载于博客http://blog.csdn.net/zouxy09 一.概述 Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之中的一个.尽管计算机技术已经取得了长足的进步.可是到眼下为止.还没有一台电脑能产生"自我"的意识.是的,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑能够表现的十分强大.可是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人. 图灵(图灵,大家都知道吧. 计算机和人工智能的鼻祖,分别相应于其著名的"…

个人觉得github上的中文版翻译的不错,有700多页,深度学习入门经典书籍,前几章的数学基础介绍的相当不错. 第一部分基本就是统计学习最基础的线性代数,概率论等,第4章值得一读,讲了些数值分析里常涉及的几个概念(Poor Conditioning, Optimization method).第5章介绍了Machine Learning各个算法.严格的数学推导较少. 第二部分第7章讲的正则化(Regularization),第8章的优化方法(Optimization)和11章的方法论是任何模型都…

我们知道,TensorFlow是比较流行的深度学习框架,除了看手册文档外,推荐大家看看<Tensorflow深度学习>,共分5方面内容:基础知识.关键模块.算法模型.内核揭秘.生态发展.前两方面由浅入深地介绍了TensorFlow 平台,算法模型方面依托TensorFlow 讲解深度学习模型,内核揭秘方面主要分析C++内核中的通信原理.消息管理机制等,最后从生态发展的角度讲解以TensorFlow 为中心的一套开源大数据分析解决方案. 我们应该学习如何分析并改进深度学习模型的表现,通过与标准算…