深度學習

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深度學習(DL, Deep Learning)是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近于最初的目標——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度學習是學習樣本數(shù)據的內在規(guī)律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據。 深度學習是一個復雜的機器學習算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。深度學習在搜索技術，數(shù)據挖掘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的模式識別難題，使得人工智能相關技術取得了很大進步。

深度學習(DL, Deep Learning)是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近于最初的目標——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度學習是學習樣本數(shù)據的內在規(guī)律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據。 深度學習是一個復雜的機器學習算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。深度學習在搜索技術，數(shù)據挖掘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的模式識別難題，使得人工智能相關技術取得了很大進步。收起

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    由中國經濟傳媒協(xié)會主辦，新浪財經、第一財經聯(lián)合承辦的“為中國經濟點贊——企業(yè)家之夜”在北京舉辦。地平線創(chuàng)始人兼CEO余凱博士出席接受致敬，第一財經總編輯楊宇東，音樂制作人、天使投資人胡海泉為其見證榮譽。 企業(yè)家之夜活動自2015年創(chuàng)辦，至今已十年，以“致敬新時代驅動力”為主題，從“創(chuàng)新性、顛覆性、前瞻性、成長性、新銳性”五大維度，尋找新時代引領商業(yè)之美、產業(yè)之變、時代之潮的領袖型企業(yè)家。 第一財經
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  • 一、深度學習和神經網絡
    機器學習：是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。
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  • 深度學習在汽車焊接AI視覺檢測中的應用
    白車身作為汽車制造的基礎，其尺寸精度直接影響到后續(xù)裝配的順利進行及整車的性能與質量。傳統(tǒng)的手工測量方式不僅耗時耗力，且難以保證測量的準確性和一致性。因此，東聲智能基于其全系列產品，量身打造了一套高效、精準的白車身在線測量系統(tǒng)，以滿足汽車制造企業(yè)對品質與效率的雙重追求。 系統(tǒng)亮點： 高精度傳感器矩陣：采用東聲智能的高精度3D傳感器，結合先進的激光掃描技術，實現(xiàn)對白車身全方位、無死角的精準測量。即便是
  • 基于 FPGA 及深度學習的人臉檢測系統(tǒng)設計
    本作品是一種能實時檢測識別人臉口罩佩戴情況并進行語音播報的系統(tǒng)，準確度高達 95.2%，系統(tǒng)處理速度可達 25fps 左右。除此之外，本作品具備較高的可拓展性，稍加更改就可在更多的領域得到應用。
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  • 制造商如何通過云技術優(yōu)化深度學習機器視覺運作方式
    機器視覺作為驅動中國制造業(yè)發(fā)展的重要先進技術，在半導體、電子制造、汽車、醫(yī)藥和食品包裝等領域得到廣泛應用；在此背景下，高工產業(yè)研究所（GGII）預測2024年中國機器視覺市場規(guī)模有望突破200億元，同比增速接近12%。 隨著人工智能（AI）技術的迅猛發(fā)展，多數(shù)制造行業(yè)的機器視覺負責人認為AI機器視覺可以實現(xiàn)更好的性能和更多的功能。因此，為行業(yè)提供機器視覺解決方案的合作伙伴們需要進一步思考如何為客戶
  • 高效回顧深度學習DL、CV、NLP
    深度學習（deep learning）是機器學習的一個分支，是伴隨著大數(shù)據與云計算技術的崛起而快速發(fā)展起來的，并在計算機視覺、語言等感知領域迅速取得成功。DL源于對人工神經網絡的研究，起源算法是感知機（perceptron）。深度學習網絡通過神經元從輸入數(shù)據中提取特征，并通過組合低層特征形成更加抽象的高層特征（表示），以發(fā)現(xiàn)數(shù)據的分布式特征，從而達到人們對數(shù)據進行分類、回歸的目的。
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  • FPGA做深度學習能走多遠？
    今天給大俠帶來在FPAG技術交流群里平時討論的問題答疑合集（十四），以后還會多推出本系列，話不多說，上貨。FPGA做深度學習能走多遠？現(xiàn)在用FPGA做深度學習加速成為一個熱門，深鑒科技，商湯，曠視科技等都有基于FPGA做深度學習的項目。
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  • 留言送書 | 數(shù)據驅動的工業(yè)人工智能：原理、應用及發(fā)展
    以深度學習為代表的新一代人工智能技術，都建立在數(shù)據驅動的理論與方法基礎之上。例如，AlphaGo是建立在數(shù)百萬盤圍棋對局數(shù)據的基礎上，通過深度神經網絡和強化學習算法來提升對弈水平。
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  • 中國AI長卷（三）：算法生根
    “中美AI差距究竟有幾年？”這個問題困擾了不少人，也有很多聲音嘗試將中美AI實力進行比較。其中，算法，一定是評判的首要標準。中美AI算法究竟是什么水平？我們可以用“第七個燒餅”來理解。ChatGPT就是AI的“第七個燒餅”。深度學習算法的熱潮持續(xù)了十多年，終于在LLM（大語言模型）能涌現(xiàn)之后，看到了實現(xiàn)通用人工智能的曙光。就像一個饑餓的人，連續(xù)吃了六個燒餅都沒吃飽，直到吃完了第七個燒餅，終于覺得飽了。
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    2024/08/06
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  • 寫給小白的AI入門科普
    AI，是artificial intelligence的縮寫。Artificial，很多同學認字認半邊，會以為是藝術（art）的什么形容詞。其實不然，artificial的意思就是“人工的、人造的”，和natural（天然的）是反義詞。Intelligence，這個不容易認錯，是“智能”的意思。英特爾（Intel）公司的名字，就是基于這個詞的前五個字母。
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  • 職場人必備丨AI術語小詞典（4）
    接著上一期的AI術語小詞典，CLIP是一種基于對比學習的預訓練方法，它利用大量的“圖像-文本對”進行訓練，使得模型能夠學習到圖像和文本之間的關聯(lián)，從而實現(xiàn)跨模態(tài)的任務，如圖像搜索、文本生成等。
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  • 深度學習模型的斷點續(xù)訓、參數(shù)提取與acc、loss可視化 (全代碼)
    斷點續(xù)訓是指模型在訓練完后能保存下來，下一次訓練能保持之前的成果繼續(xù)訓練。下面是在最簡單的識別mnist數(shù)據集的DNN基礎上逐漸加功能：
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    2024/07/01
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  • 留言送書 | 《深度學習與人工智能實戰(zhàn)》
    在深度學習處理復雜任務時，數(shù)據預處理是至關重要的一環(huán)。PyTorch作為一款熱門的深度學習框架，提供了豐富的數(shù)據處理工具。通過PyTorch，開發(fā)者可以輕松地完成數(shù)據的加載、清洗、增強、轉換等操作，以確保數(shù)據的質量并適應模型的需求。這些操作對于提高模型的訓練效率和泛化能力具有重要意義。
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  • 深度學習——制造業(yè)的未來已來
    各行各業(yè)的制造商都面臨著諸多方面的挑戰(zhàn)，要雇傭并留住合格員工，要跟上技術創(chuàng)新的步伐，還要滿足客戶對于速度和精準度的更高要求。對于汽車制造業(yè)而言，可持續(xù)性、運營和供應鏈的數(shù)字化、更高的安全要求以及對個性化的需求也成為其首要關注的問題。斑馬技術去年發(fā)布的《汽車生態(tài)系統(tǒng)愿景研究報告》顯示，73%的受訪行業(yè)決策者認為，如果不采用更多的數(shù)字化技術，他們的企業(yè)將處于競爭劣勢，其中“開發(fā)軟件專業(yè)知識”被列為決策
  • 基于深度學習的人臉表情識別
    人臉表情識別是通過神經網絡從圖像中提取表情特征，并將表情歸為某一類別的學習任務，是分類任務的一種實際應用。它能夠更準確地理解用戶的情感狀態(tài)，并提供個性化服務。目前，人臉表情識別技術已經應用于眾多領域，如智能交互、虛擬現(xiàn)實等。隨著技術的不斷發(fā)展，深度學習模型將持續(xù)優(yōu)化，不斷提高識別準確率和效率，并與其他技術結合，如增強學習、遷移學習等，進一步提升性能，為人機交互帶來更好的體驗。
    基于深度學習的人臉表情識別
  • 一文了解【完全合作關系】下的【多智能體強化學習】
    處于完全合作關系的多智能體的利益一致，獲得的獎勵相同，有共同的目標。比如多個工業(yè)機器人協(xié)同裝配汽車，他們的目標是相同的，都希望把汽車裝好。在多智能體系統(tǒng)中，一個智能體未必能觀測到全局狀態(tài) S。設第 i 號智能體有一個局部觀測，記作 Oi，它是 S 的一部分。不妨假設所有的局部觀測的總和構成全局狀態(tài)：
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  • 一文了解深度學習實戰(zhàn)——分類篇
    本文將從兩個案例 MNIST手寫數(shù)字識別、狗的品種識別 入手，讓童鞋們從實戰(zhàn)角度快速入門深度學習的分類部分！
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    2024/05/04
    一文了解深度學習實戰(zhàn)——分類篇
  • 一文了解深度學習實戰(zhàn)——預測篇
    本文將從四個案例 房價預測、泰坦尼克號生還預測、股票預測、影評情感預測 入手，讓童鞋們從實戰(zhàn)角度快速入門深度學習的預測部分！
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    2024/05/03
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  • 阿里云天池大賽賽題（深度學習）——人工智能輔助構建知識圖譜（完整代碼）
    # 導入所需文件 import numpy as np from sklearn.model_selection import ShuffleSplit from data_utils import ENTITIES, Documents, Dataset, SentenceExtractor, make_predictions from data_utils import Evaluator f
    阿里云天池大賽賽題（深度學習）——人工智能輔助構建知識圖譜（完整代碼）

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