人工智能的重要性无需赘述，对AI学习对我们来说同样重要，但是如何学习人工智能呢？ ? 实践出真知 最好的学习方式是on-job learning，在工作中学习，把人工智能在工作中用起来！...随身学习 学习是终身的，鉴于人工智能庞大的体系结构，更是如此。本着学以致用的方式，框架、工具、模型及方法都是很好的学习入口。...知识付费 根据DIKW的金字塔模型，从数据和信息到知识，需要人们的主观能动性，为知识付费也是学习人工智能中不可或缺的方式。...如果的知识付费种类很多，参加有关人工智能的技术大会是一种一站式的学习过程，带着问题参会，可以明确更多的学习方向。...在这里有详细的案例剖析，最新成果的深入研究，学习如何在自己项目中实现人工智能，获得在人工智能工程和应用中正在出现的最佳实践，揭示人工智能的局限及未被发掘的机遇，并讨论人工智能将会如何改变商业世界的版图：
image.png 思维导图 仅仅列出本课程学习知识点。有兴趣的朋友可以自行去官方下载学习。本文在仅供个人学习总结使用，不具有任何指导价值。...监督式学习.png 相关代码 特征缩放 //导入包含缩放方法的类 from sklearn.preprocessing import StandardScaler // 创建类的实例 StdSc...K 最近邻 //导入包含分类方法的类 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier // 创建类的实例 KNN = KNeighborsClassifier...后记 inter的学习资料现在有中文版本的，理解学习起来轻松多了。
人工智能、机器学习、深度学习这些名词经常会在各种场合听到，那具体有哪些区别呢？在业内来说，这几个概念还是有区别的，如果混用就会让人觉得是个门外汉。...为了避免露馅成为外行，下面就来具体介绍一下每个概念以及它们之间的区别。 ? 人工智能：模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。...人工智能是个很宽泛的概念，人类制造了各种机器之后，总希望这些机器越来越智能，这样人就可以越来越轻松，更好地享受生活。...深度学习现在很火，甚至可以说人工智能火就是被深度学习带火的，其原因还是效果好。...深度学习大大提升了人脸识别、语音识别这些任务的准确率，使得很多之前不可能的应用成为可能，这是通用人工智能的必经之路，当然也是未来的方向。
空山鸣响，静水流深：深度学习概述 ---- 深度学习的一些简介，其要点如下： 深度学习实际上是基于具有多个隐藏层的神经网络的学习； 深度学习的思想来源于人类处理视觉信息的方式； 深度学习的发展得益于数据的井喷和计算力的飙升...image 玉不琢不成器：深度学习中的优化 ---- 深度学习中实现优化的思路，其要点如下： 深度学习中的优化需要解决病态矩阵、局部极小值和鞍点等问题； 深度学习优化中的降噪方法包括动态采样、梯度聚合和迭代平均...image 困知勉行者勇：深度强化学习 ---- 深度强化学习（deep reinforcement learning）是深度学习和强化学习的结合，它将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力熔于一炉，用深度学习的运行机制达到强化学习的优化目标...，从而向通用人工智能迈进。...深度强化学习的简单原理与方法分类，其要点如下： 深度强化学习是深度学习和强化学习的结合，有望成为实现通用人工智能的关键技术； 基于价值的深度强化学习的基本思路是建立价值函数的表示，通过优化价值函数得到最优策略
这样的学习方式，仿佛永远在学理论，自身没有进步，浪费了很多时间。 在刚入坑人工智能的时候，我也是这样的一种学习思路。...先从机器学习开始，搜一些课就开始学习记笔记，然后再深度学习，等学完之后，深度学习又出了新的东西，又去学理论……如此反复。...所以后来我开始反思，在现在这个时代，我们以前的学习方式不太适用了，如果想高效率的学习，需要转换一种学习方式，不妨从实用的角度出发，遇到不会的再去查漏补缺，这样效率更高。...从实用的角度出发 学习知识的时候，一切从实用的角度出发，我们学习知识，都是要解决实际问题的，所以千万不要把过多的时间都放在理论之上，因为理论知识太多了，我拿入门机器学习和深度学习来讲，如果真的想做好人工智能...这样还可以追赶新的技术。 这是一种开始速度慢，但是加速度快的学习方式，但是出发之前，一些基本的概念，尤其是机器学习算法和深度学习算法，一些基本的概念还是必须要弄清楚明白的。
在人工智能领域，我们经常会听到一个词语：机器学习。有时候，人们容易把人工智能和机器学习画上等号。 那这两个有什么区别呢？ 人工智能：是一种科学，它能够让机器像人一样思考和做决策。...机器学习：它是一种算法模式。通常，算法需要一些输入并使用数学和逻辑来产生输出。不过，人工智能算法同时结合了输入和输出，以便“学习”数据并在给定新输入时产生输出。...这种让机器从数据中学习的过程就是我们所说的机器学习。比如，在AlphaGo下棋之前，开发者会先给它大量的棋谱，让它“学习”。待它完成“学习”之后，就具备了下棋的能力。...因此机器学习是人工智能的一个子领域。 机器学习算法的过程：
而且，机器学习是人工智能的一个最新应用，它基于这样一个想法：真的应该能够让机器访问数据，让他们自己学习。 ...这也是导致机器学习发展的领域，通常被称为人工智能的一个子集，将其视为当前最先进的技术确实更加准确。 机器学习的兴起 两个重大突破导致机器学习的出现，以其目前的速度推动人工智能的发展。 ...所以，重要的是要记住，人工智能和机器学习是什么，它们对外销售的产品，需要有利可图。 机器学习无疑被营销人员抓住了机会。...在“人工智能革命”的道路上，出现了一些错误的开端，机器学习这个术语无疑给了营销人员一些新的有价值的东西，更重要的是，要打好坚实的基础。 ...近年来所取得的令人振奋的进展是由于人们如何设想人工智能工作的根本变化，这是由机器学习带来的。
专家系统 人工智能并非专家系统，但是却或多或少的与专家系统有关系，可以说专家系统是人工智能很早期的存在形式。...专家系统具有如下的一些特点： 1）知识的汇聚 2）启发性推理 3）推理和解释的透明性 4）知识的更新 典型的专家系统模型如图： LISP 1959年，麦卡锡基于阿隆索.邱奇(...Alonzo Church)的λ-演算和西蒙、纽厄尔首创的”表结构”，开发了著名的LISP语言。...LISP语言特点 a、计算用的是符号表达式而不是数； b、具有表处理能力，即用链表形式表示所有的数据； c、控制结构基于函数的复合，以形成更复杂的函数； d、用递归作为描述问题和过程的方法...LISP符合表达式 ①符号：以字母开头不含规定的特殊字符的字符串，相当于其他语言中的变量。 ②原子：LISP中不可再分割的对象，如数、符号、空表。
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近年来，“人工智能”这个已经存在几十年的词重新成为一个热词。尤其是随着AlphaGo的横空出世，一般百姓对于人工智能都有所耳闻，许多公司更是宣布把人工智能作为未来最重要的战略方向。...由于近期在图片、语音识别的技术突破，以及AlphaGo背后的技术，都采用的是深度学习技术，使得许多人认为人工智能就是深度学习。...然而，在许多业内人士看来，尽管深度学习确实推动了一拨技术变革，但其所代表的人工智能技术仍然是“弱人工智能”技术。...言归正传，在自然语言处理领域，文本理解仍然是人工智能尚未攻克的难题。...“自主学习”的“人工智能”仍然相去甚远。
王梦迪表示，增强学习是人工智能的未来，应当同古老的控制论思想结合起来，用大数据的方法来探索一个复杂系统的动态过程。...但是现在包括我在内的很多做人工智能的朋友，最感兴趣的是增强学习。增强学习是人工智能的未来，为什么会这么说？我们来简单回顾一下人工智能的历史。...当代人工智能的发展主要基于最近二三十年机器学习领域的突破。我们现在之所以能坐在这里谈论机器学习，是因为首先有了计算机，然后有互联网，才能让互联网驱动计算机进行学习。 机器学习的核心问题是什么？...首先必须强调的是增强学习或者说人工智能现在还处于婴幼儿时期。现在世界上最前沿的做增强学习的公司可能是Google的Deep Mind，他们希望把每一种电脑游戏都用增强学习求解。我们为什么要关心游戏？...人在发展自己的智能的过程中，是通过游戏的方法来学习的，人工智能也是，这也是为什么人工智能在学习打一些简单的游戏，一直到越来越难的游戏，最终要解决更难的问题。
人工智能、机器学习技术的应用 人工智能、机器学习以及深度学习这些热点技术，受到了极为广泛的关注，这要归功于很多大型互联网公司对这些技术的应用，人工智能算法，例如图像或者语音识别，以及自然语言处理，我们大多数人几乎每天都会使用这样的系统和应用...这些变化导致了很多有趣的应用产生，例如无人机、ADAS辅助驾驶以及可移动的智能机器人，而且这仅仅是个开始。 在本文中，我们将在系统设计层面，综合阐述如何考虑在边缘部署人工智能。...因此，我们需要通过不断的试验以及试错，来获得最合适的解决问题的方法。从这个角度讲，深度学习是目前人工智能普及的主要驱动力。 ...架构:选择正确的工具 应用的需求和限制是驱动带有人工智能算法的最终产品标准的因素。...Jetson AGX Xavier开发套件 数据 & 训练:获取正确的结果 数据是人工智能的真正货币，通过收集、处理和分析数据，公司可以对业务流程、人类行为或识别模式获得重要而有意义的认知。
机器学习解除术，顾名思义，就是让训练好的模型遗忘掉特定数据训练效果/特定参数, 以达到保护模型中隐含数据的目的。...1 打破模型 机器学习之所以有魅力，是因为它能透过庞大的数据，超出人类认知范围的复杂关系。...2 选择性遗忘 让机器学习模型获得选择性遗忘的能力，需要解决两个关键问题： 1.理解每个数据点如何机器学习模型； 2.随机性如何影响空间。...当时，Nicolas Papernot提出将机器学习的数据分割成多个独立的部分，通过建立众多的迷你数据，从而实现只对特定组件进行删除和再训练，然后插回完整的数据集中，生成功能齐全的机器学习模型。...例如，通过减少每个切片的数据量，会对机器学习产生影响，并且可能会产生质量较低的结果。此外，这项技术并不总是像宣传的那样奏效。 目前，机器学习遗忘术的研究仍处于初级阶段。
毕竟，它一直是电影中的热门焦点，例如“终结者”、“黑客帝国”等等。 但您最近可能还听说过其他术语，如“机器学习”和“深度学习”，有时它们与“人工智能”交替使用。...结果，人工智能、机器学习和深度学习之间的区别可能非常不明确。 接下来，我将简单介绍人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）的实际意义以及它们的不同之处。 那么AI、ML和DL有什么区别？...一台非常擅长识别图像的机器，但别无他用，这是狭义AI的一个例子。 本质上机器学习只是实现人工智能的一种途径。...亚瑟.塞缪尔(Arthur Samuel)在1959年创造人工智能后不久就创造了这个短语，将其定义为“无需明确编程就能具备的学习能力”。...你可以在不使用机器学习的情况下获得人工智能，但是这需要建立数百万行具有复杂规则和决策树的代码。 因此，机器学习不是硬编码特定指令来完成特定任务的软件程序，而是一种“训练”算法的方式，以便学习如何做。
每家公司现在是一个数据公司，在一定范围能够使用机器学习在云中部署智能应用程序，这归功于三个机器学习的趋势：数据飞轮，算法经济，和智能云托管。...人工智能.jpg 有了机器学习模型，企业现在可以快速分析大型，复杂的数据，并提供更快，更准确的见解，没有部署和维护机器学习系统的高成本。...“当今建立的每一个成功的新应用程序将是一个智能应用程序，智能构建块和学习服务将是应用程序背后的大脑。” 下面是三个机器学习趋势导致一个新的范式，每个应用程序都有可能成为一个智能应用程序的概述。...“随着公司采用微服务模式，即插即用不同的机器学习模型和服务提供特定功能的能力变得越来越有趣”。...机器学习趋势的概括 “我们的世界观是当今每家公司都是一家数据公司，并且每个应用程序是一个智能应用程序，公司如何从大量的数据中获得洞察力，并从中学习？这被赋予世界上每一个组织。”
深入学习，机器学习，人工智能——所有代表分析的未来的流行词。在这篇文章中，我们将通过一些现实世界的例子来解释什么是机器学习和深度学习。在以后的文章中，我们将探讨垂直用例。...这样做的目的不是让你成为一名数据科学家，而是让你更好地理解机器学习能做些什么。 image.png 什么是人工智能？ 纵观人工智能的历史，这一名词不断被重新定义。...AI是一个总括术语(这个想法始于50年代)；机器学习是AI的子集，深度学习是ML的子集。 image.png 1985年，我在国安局实习时，人工智能是一个非常热门的话题。...在美国国家安全局，我甚至参加了麻省理工学院关于专家系统的人工智能视频(VCR)课程。专家系统在规则引擎中捕获专家的知识。规则引擎在金融和医疗等行业有着广泛的应用，最近用于事件处理。...机器学习的优势在于从数据中学习，它可以提供数据驱动的概率预测。 image.png 根据Ted Dunning的说法，最好使用精确的术语，如机器学习或深度学习，而不是术语“AI”。
核心点：从5大方面，讲解机器学习、深度学习、人工智能的区别和联系！ 没有接触过机器学习的同学，往往对机器学习、深度学习、甚至是人工智能有着模糊的概念。 在脑海中，往往裹了一层纱，好似懂，又说不明白。...深度学习： 人工智能是一个更广泛的概念，指涉包括规则系统、专家系统在内的所有使计算机具有智能的技术。机器学习是一种实现人工智能的方法，而深度学习是机器学习的一种技术手段，通过神经网络实现学习和表示。...学习方法 人工智能 学习方法： 人工智能的学习方法并不依赖于从数据中学习，而更多地依赖于先验知识和规则系统。这可能包括符号逻辑的推理、专家系统的知识表示和规则引擎等。...深度学习是机器学习的一种，通过深度神经网络实现对数据的层次化学习。 数据需求 人工智能 数据需求： 人工智能的实现可能不严格依赖于大量的数据，而更多地依赖于先验知识、规则系统和专家经验。...对比 人工智能 vs. 机器学习 vs. 深度学习： 人工智能的应用广泛，包括了模拟人类智能的各个方面，从专家系统到图像处理等。
人工智能技术经历6年的快速发展，重新定义了很多行业的用户体验，而这仅是开始。...随着5G商用大规模落地，以及智能手机硬件性能越来越强、AIoT设备的快速普及，基于云-边缘-端算法和算力结构的移动端人工智能，仍有非常大的发展空间，亟待我们快速理解移动端深度学习的原理，掌握如何将其应用到实际业务中...在移动端应用深度学习技术的业界案例 在互联网行业中，在移动端应用深度学习技术的案例越来越多。从深度学习技术的运行端来看，主要可以分为下面两种。...在移动端应用深度学习技术的难点 在移动端应用深度学习技术，要考虑各种机型和App指标的限制，因此难点较多。如何使深度学习技术稳定高效地运行在移动设备上是最大的考验。...首先介绍基础的数学原理和深度学习模型，然后深入移动计算设备的体系结构，以及如何在这种体系结构上进行高效的深度学习计算。左下阅读原文，开辟爱国通道，支持AI国货，打破移动深度学习系统的技术封锁。 ?
一、概述 最近几年安全界关于对抗学习的研究如火如荼，对抗样本的生成技术发展迅速。使用不同的对抗攻击方法可以生成对抗样本，不同攻击方法的攻击效果也有所不同。...下图是关于对抗学习经典的应用场景，攻击者利用对抗样本攻击方法对关于熊猫的图片进行微小的修改从而使深度学习图像识别模型失效，误以为图片中的是长臂猿。这种攻击手段已经在本文之前已经进行过讨论。 ?...本文从对抗样本前沿的攻击算法出发讨论对抗学习中的攻击方式，并介绍对抗攻击的防御机制，从研究的角度分析对抗学习的矛与盾。...生成式对抗网络模型（GAN）是基于深度学习的一种强大的生成模型，生成式对抗网络最直接的应用是数据的生成，而数据质量的好坏则是评判对抗生成网络成功与否的关键。...六、总结 虽然目前对抗学习方面的研究已经提出了许多对抗样本生成的攻击算法，但是防御机制方面还存在不少提升空间。
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