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人工智能 — — 承载了人类无限希望,激发人类无限探索的领域,它技术的每一次超越都是激动人心的。从产业链整体情况来看,硬件芯片到软件平台及系统,对技术能力的要求都比较高,几大巨头雄踞一方。目前最主要的探索集中在视觉、NLP/NLU上,人工智能前瞻布局,让无人驾驶、机器人、智能医疗、无人商超等下游终端的应用更具看点和期待......

人工智能探索的三个阶段
模式识别

八九十年代已被淘汰。

上世纪8、90年代
机器学习

2012年前主导,拟合了大量数据和人为修正。

2012年
深度学习

重新构建模式识别算法的方法。现在主要研究方向。

至今
人工智能前景 “深度学习”发展经历三种形态
弱人工智能
人机对抗-围棋对弈

机器不断从经验中自我学习打败对手;

AI翻译

各种语言同声传译

无人驾驶

不断自我学习完善驾驶技能,以适应更复杂驾驶情况,提高安全性;

人机对话

并判断当前人类的语言内容、情感做出相应的反应和回答。

AI智慧医疗

比对病毒、细菌;识别变异细胞;对病症做准确判断。

强人工智能 自我学习

解决人类无法解决的问题

超人工智能 有思维

自主意识

人工智能AI芯片 在如今的深度学习平台上,GPU显著地位由它特性决定
注: 控制器:(Control) 寄存器:(Cache、DRAM) 逻辑单元:(ALU:Arithmetic Logic Unit)

CPU与GPU二者都是这三部分组成,但是三者比例却不同。在GPU中,逻辑单元的规模则是远远超过其他二者之和。这种不同的构架就决定了CPU在指 令的处理/执行,函数的调用上有着很好的发挥,但由于逻辑单元所占比重较小,相对于GPU而言,在数据的处理方面(算术运算或者逻辑运算)的能力就弱了很多。

在CPU的市场中,英特尔号令天下。NVIDIA 举过人工智能大旗抢占GPU市场。AMD、高通、寒武纪、深
鉴科技、地平线、华为等公司强势崛起,AI芯片市场群雄纷争。

人工智能AI 软件平台 人工智能(AI)平台是一个提供了构建智能化,支持AI,同时允许用户创建学习算法,或提供一种能够将数据提供给AI算法
用来进行不断学习和适应的程序。
人工智能图像识别 人工智能的图像识别基于深度学习及大规模图像训练,准确识别图片中的物体类别、位置等综合信息

功能

人脸识别

特征识别及应用

图像分类

利用图像特征分析,将图像进行多类别区分

图像分析

包括通用物体及场景识别和图像主体检测两项图像能力,识别万物

图像识别

自定义图像识别模型,深度学习完成训练,找到目标

开源框架

卷积神经网络的兴起

2012年Hinton学生Alex参加ImageNet数据大赛,在开源框架TensorFlow上应用卷积神经网络进行训练,一举夺魁,拿下比赛总冠军,因它的超高的准确 性,开创了深度神经网络空前的高潮。

神经网络与卷积神经网路对比
  • 普通神经网络 卷积神经网络
  • 权重不共享 权重共享(与人脑特点相似)
  • 计算量大 计算量小于普通神经网络
  • 全部连接 局部连接(更好的模拟大脑)
卷积神经网络学习过程(见右图)

编程语言Python

人工智能语音识别 人工智能语音:深度语言学习提高语音识别精度提供便捷服务。
语音识别

识别语音命令,实现多场景智能语音交互

实时语言处理

深度语言学习形成语言识别模型,智能化问答

人工智能Google Assistant表达自然流畅,没有任何滞后和逻辑错误。这种智能化的程度让人惊叹不已。丝毫不会察觉到竟然是在跟AI对话。有一天,给你打电话的可能不是人了。

【 例:我想剪头发 】
Google Asistant 您好,我想预约一个理发服务。 Google Asistant 你觉得3号可以吗? Google Asistant 嗯哼?( 如此自然的反应和人有什么区别? ) Google Asistant 那10点到12点呢 ? Google Asistant 就修下。
理发店 你想预约什么时候? 理发店 我要差差理发师傅的档期,请稍等。 理发店 3号12点不行,Tony老师要帮王阿姨烫头发。 理发店 你想剪发还是烫头发? 理发店 那没问题,我们10点见!
华清远见人工智能课程设计理念

人工智能不会只是存在于程序阶段的算法或逻辑,它的发展必然对应着大量数据的采集、传感器的发展、硬件处理器的发展。

PET聊天机器人、银行办卡人脸识别系统、小区汽车牌号识别等系统中,信息的采集与算法的执行都是基于传感器与嵌入式实现的。华清远见作为嵌入式、物联网及移动互联网领域专业技术人才培养的旗舰品牌,将人工智能与嵌入式、物联网、大数据相结合,让人工智能根植于项目之中,将多个项目结合人工智能完成落地,并提供人工智能实验手册,从入门到神经网络再到与项目结合,更好的了解、熟悉以及应用人工智能。

TensorFlow认识入门 基本模型学习 神经网络算法学习 TF leam学习 综合项目案例
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