2022-01-10点击量：3983

1、人工智能的定义人工智能领域苦于存在多种概念和定义，有的太过有的则不够。作为该领域创始人之一的NilsNilsson先生写到：“人工智能缺乏通用的定义。”随着计算机为解决新任务挑战而升级换代并推而广之，人们对那些所谓需要依靠人类智慧才能解决的任务的定义门槛也越来越高。所以，人工智能的定义随着时间而演变，这一现象称之为“人工智能效应”，概括起来就是，“人工智能，就是要实现所有目前还无法不借助人类智慧才能实现的任务的集合。”2、人工智能的历史人工智能并不是一个新名词。实际上，这个领域在20世纪50年代就已经开始启动，这段探索的历史被称为“喧嚣与渴望、挫折与失望交替出现的时代”——最近给出的一个较为恰当的评价。20世纪50年代明确了人工智能要模拟人类智慧这一大胆目标，从此研究人员开展了一系列贯穿20世纪60年代并延续到70年代的研究项目，这些项目表明，计算机能够完成一系列所本只属于人类能力范畴之内的任务，例如证明定理、求解微积分、通过规划来响应命令、履行物理动作，甚至是模拟心理学家、谱曲这样的活动。但是，过分简单的算法、匮乏的难以应对不确定环境（这种情形在生活中无处不在）的理论，以及计算能力的限制，严重阻碍了我们使用人工智能来解决更加困难和多样的问题。伴随着对缺乏继续努力的失望，人工智能于20世纪70年代中期逐渐淡出公众视野。20世纪80年代末，几乎一半的“财富500强”都在开发或使用“专家系统”，这是一项通过对人类专家的问题求解能力进行建模，来模拟人类专家解决该领域问题的人工智能技术。对于专家系统潜力的过高希望，彻底掩盖了它本身的局限性，包括明显缺乏常识、难以捕捉专家的隐性知识、建造和维护大型系统这项工作的复杂性和成本，当这一点被越来越多的人所认识到时，人工智能研究再一次脱离轨道。20世纪90年代，在人工智能领域的技术成果始终处于低潮，成果寥寥。反而是神经网络、遗传算法等科技得到了新的关注，这一方面，是因为这些技术避免了专家系统的若干限制，另一方面，是因为新算法让它们运行起来更加高效。神经网络的设计受到了大脑结构的启发。遗传算法的机制是，首先迭代生成备选解决方案，然后剔除最差方案，最后通过引入随机变量来产生新的解决方案，从而“进化”出解决问题的最佳方案。3、人工智能进步的催化剂截止到21世纪前10年的后期，出现了一系列复兴人工智能研究进程的要素，尤其是一些核心技术。下面将对这些重要的因素和技术进行详细说明。1）摩尔定律在价格、体积不变的条件下，计算机的计算能力可以不断增长。这就是被人们所熟知的摩尔定律，它以Intel共同创办人GordonMoore命名。GordonMoore从各种形式的计算中获利，包括人工智能研究人员使用的计算类型。数年以前，先进的系统设计只能在理论上成立但无法实现，因为它所需要的计算机资源过于昂贵或者计算机无法胜任。今天，我们已经拥有了实现这些设计所需要的计算资源。举个梦幻般的例子，现在最新一代微处理器的性能是1971年第一代单片机的400万倍。2）大数据得益于互联网、社交媒体、移动设备和廉价的传感器，这个世界产生的数据量急剧增加。随着对这些数据的价值的不断认识，用来管理和分析数据的新技术也得到了发展。大数据是人工智能发展的助推剂，这是因为有些人工智能技术使用统计模型来进行数据的概率推算，比如图像、文本或者语音，通过把这些模型暴露在数据的海洋中，使它们得到不断优化，或者称之为“训练”——现在这样的条件随处可得。3）互联网和云计算和大数据现象紧密相关，互联网和云计算可以被认为是人工智能基石有两个原因。第一，它们可以让所有联网的计算机设备都能获得海量数据。这些数据是人们推进人工智能研发所需要的，因此它可以促进人工智能的发展。第二，它们为人们提供了一种可行的合作方式——有时显式有时隐式——来帮助人工智能系统进行训练。比如，有些研究人员使用类似MechanicalTurk这样基于云计算的众包服务来雇佣成千上万的人来描绘数字图像。这就使得图像识别算法可以从这些描绘中进行学习。谷歌翻译通过分析用户的反馈以及使用者的无偿贡献来提高它自动翻译的质量。4）新算法算法是解决一个设计程序或完成任务的路径方法。最近几年，新算法的发展极大提高了机器学习的能力，这些算法本身很重要，同时也是其他技术的推动者，比如计算机视觉（这项科技将会在后文描述）。机器学习算法目前被开源使用，这种情形将促成更大进步，因为在开源环境下开发人员可以补足和增强彼此的工作。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010...

2022-01-10点击量：3933

今天带您一起来了解下关于人工智能的基础知识。01、机器学习是什么机器学习的核心是，“用算法解析数据，从中学习，然后对某些事物做出决定或预测。”这意味着，你无需明确地编程计算机来执行任务，而是教计算机如何开发算法来完成任务。机器学习主要有三种类型，它们各有优缺点，分别是：监督学习，无监督学习和强化学习。1.监督学习监督学习的两种主要类型是分类和回归。在分类中，训练的机器将把一组数据分成特定的类。比如邮箱的垃圾邮件过滤器，过滤器分析之前标记为垃圾邮件的邮件，并将其与新邮件进行比较。如果达到某个百分比，则这些新邮件会被标记为垃圾邮件，并发送到相应的文件夹；不像垃圾邮件的将被归类为正常并发送到收件箱。第二种是回归。在回归中，机器使用先前标注的数据来预测未来。比如天气应用。利用天气的相关历史数据（即平均温度，湿度和降水量），手机的天气应用可以查看当前天气，并对一定时间范围内的天气进行预测。2.无监督学习在无监督学习中，数据是未标注的。由于现实中，大多数的数据都是未标注的，因此这些算法特别有用。无监督学习分为聚类和降维。聚类用于根据属性和行为对象进行分组。这与分类不同，因为这些组不会提供给你。聚类将一个组划分为不同的子组（例如，根据年龄和婚姻状况），然后进行有针对性的营销。另一方面，降维涉及通过查找共性来减少数据集的变量。大多数数据可视化使用降维来识别趋势和规则。3.强化学习强化学习使用机器的历史和经验来做出决策。强化学习的经典应用是游戏。与监督和无监督学习相反，强化学习不注重提供“正确”的答案或输出。相反，它专注于性能，这类似人类根据积极和消极后果进行学习。如果孩子碰到了热炉，他很快就会学会不再重复这个动作。同样在国际象棋中，计算机可以学习不将王移动到对手的棋子可以到达的地方。根据这个原理，在游戏中机器能够最终击败顶级的人类玩家。02、机器学习的发展历程机器学习的最早由贝叶斯在1783年发表的同名定理中提出。贝叶斯定理根据类似事件的历史数据得出事件的可能性。换句话说，贝叶斯定理是一种从经验中学习的数学方法，这也是机器学习的基本思想。几个世纪后的1950年，计算机科学家艾伦·图灵发明了图灵测试，计算机通过文本对话，从而让人类认为与其交谈的是人而不是计算机。图灵认为，只有当机器通过这项测试才能被认为是“智能的”。在此之后不久，1952年，亚瑟·塞缪尔开发了第一个真正的机器学习程序，在简单的跳棋游戏中，计算机能够根据之前的游戏学习策略，并提高之后的表现。接下来是1963年，唐纳德·米基开发了基于强化学习的tic-tac-toe项目。机器学习的最大突破是2006年深度学习的发展。深度学习是机器学习的一个类别，旨在模仿人类大脑的思维过程，通常用于图像和语音识别。如今我们使用的许多技术都不离开深度学习。你是否曾将照片上传到Facebook帐户，并标记图中的人物？Facebook正在使用神经网络识别照片中的人脸。还有Siri，当你向iPhone询问今天棒球比赛的比分时，你的语音将通过复杂的语音解析算法进行分析。没有深度学习，这一切都将难以实现。03、机器学习的原理初学者们要注意了，如果想完全理解大多数机器学习算法，那么必须对一些关键数学概念有基本了解。但不要害怕，这些概念很简单，有些可能你已经掌握了。机器学习涉及到线性代数、微积分、概率和统计。线性代数概念Top3：1.矩阵运算2.特征值/特征向量3.向量空间和范数微积分概念Top3：1.偏导数2.向量值函数3.方向梯度统计概念Top3：1.贝叶斯定理2.组合学3.抽样方法让我们看到一些常见的算法：1.回归算法这可能是最流行的机器学习算法，线性回归算法是基于连续变量预测特定结果的监督学习算法。另一方面，逻辑回归专门用于预测离散值。这些算法都以其速度而闻名，它们被认为是最快的机器学习算法之一。2.基于实例的算法基于实例的分析根据提供数据的特定实例来预测结果。最著名的基于实例算法是k-NearestNeighbor，也称为kNN。用于分类中，kNN比较数据点的距离并将每个点分配给它最接近的组。3.决策树算法决策树算法聚集“弱”学习元素，让它们一起形成强大的算法，这些元素以树状结构组成。其中比较流行的决策树算法是随机森林算法。在该算法中，弱学习元素是随机选择的。在下面的例子中，我们可以发现许多共同的特征（比如眼睛为蓝色或非蓝色），这都无法对动物种类进行辨别。然而，当我们将所有这些观察结果结合在一起时，我们能够形成更完整的理解并进行更准确的预测。4.贝叶斯算法这些算法基于贝叶斯定理的，最受欢迎的是朴素贝叶斯算法，它经常用于文本分析。例如，大多数垃圾邮件过滤器都使用贝叶斯算法。它们使用按类别标记的用户输入数据来比较新数据，并对其进行适当分类。5.聚类算法聚类算法专注找到元素间的共性，并相应地对它们进行分组。常见的聚类算法是K-Means聚类。根据K-Means，分析人员选择聚类的数量（由变量K表示），算法将元素按物理距离分组到适当的聚类中。6.深度学习和神经网络算法人工神经网络算法基于生物神经网络的结构。深度学习采用神经网络模型并对其进行更新。它们是大型且极其复杂的神经网络，使用少量标注数据和大量未标注数据。神经网络和深度学习具有许多输入，这些输入在产生一个或多个输出之前要通过若干隐藏层。这些连接形成一个特定的循环，模仿人脑处理信息和建立逻辑联系的方式。此外，随着算法的运行，隐藏层通常会变得更小、更细微。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010...

2022-01-07点击量：2705

深度学习是近几年人工智能领域的核心技术，随着它的不断深入发展，才有了人工智能今天的崛起和落地应用。谈到深度学习，就不得不提图神经网络（GNN），毕竟图神经网络正是深度学习技术的根本和基础。下面将用三分钟带你解读图神经网络，主要内容包括图神经网络的定义、兴起和用途，赶紧来一起看看吧。1、图神经网络的定义GNN全名图神经网络，这里的G是是图（Graph）的意思，GNN之所以重要，是因为图很重要。图是计算机科学里的一种非常重要的数据结构，计算机科学有一门必修的基础课叫“离散数学”，听名字像是某一条数学分支，不过究竟“离散数学”的边界在哪里，现在还没有一个统一的定论。但有一个知识点，所有版本的《离散数学》教材都不会错过，那就是“图论”，讨论一种叫“图”的数据结构。而GNN里的“图”，正是指图论的“图”。那么究竟什么是“图”？就两样，顶点（Vertex）和边（Edge）。所谓的顶点，就是网络拓扑图里面的节点，譬如网络拓扑图里的PC机、服务器和路由器等等，而所谓的边，就是连接这些网络节点的线。所以图的应用非常广，网络拓扑图就是一种非常典型的图结构。2、图神经网络的兴起图神经网络的出现实质上是一门新技术的兴起，那为什么要推出这款新技术呢？推出一款新技术，潜台词就是说原有技术存在不足，下面我们可以看看CNN和RNN存在的不足。说白了就是数据结构，模型是要喂数据的，这我们都知道。但现有的深度学习模型，无论是CNN，还是RNN，或者叫其他什么的，都对数据的数据结构有一个要求，必须都是欧几里得结构。长得方方正正的就是欧几里得结构，军训的阅兵方阵，横向纵向都是一个人紧挨着一个人，这就是典型的欧几里得结构。而图是非欧几里得结构，所以没有办法用传统的深度模型处理的。因此，研究人员开发了图神经网络。3、图神经网络的用途近几年，深度学习带来了人脸识别、语音助手以及机器翻译的成功应用。这三类场景的背后分别代表了三类数据：图像、语音和文本。深度学习在这三类场景中取得突破的关键是它背后的端对端学习机制。另外，业界认为大规模图神经网络是认知智能计算强有力的推理方法。图神经网络将深度神经网络从处理传统非结构化数据推广到更高层次的结构化数据。不仅如此，图还具有很强的语义可视化能力，这种优势被所有的GNN模型所共享。比如在异常交易账户识别的场景中，GNN在将某个账户判断为异常账户之后，可以将该账户的局部子图可视化出来。总体来说，近些年来，图神经网络的兴起与用途成功推动了人工智能在模式识别和数据挖掘的研究。本文由培训无忧网更多人工智能人工智能培训...

2022-01-07点击量：2499

学习人工智能除了要构建自己的基础知识框架以外，还要注重实战项目的练习，这样才能达到灵活掌握人工智能技术的目的。因此，大家在选择人工智能培训机构的时候，一定要考察培训课程中有没有实战项目。以知名培训学校的人工智能培训课程为例，一起来看看相关的实战项目内容。实战项目一：人脸识别打卡随着人工智能时代的到来，各大厂纷纷投入大量的人力物力进军人工智能领域。学习掌握大厂AI技术，可以使我们更快捷的实现业务场景智能化。本次人工智能培训主要介绍了百度AI的三大平台：机器学习平台、深度学习平台、人工智能平台，并对人工智能平台包含的三大主流技术：图像、语音、自然语言处理进行了深入讲解，最后以“人脸识别打卡”案例，详细讲解了项目架构设计和开发流程。学完本课程，不仅可以掌握图像、语音和自然语言处理API的使用，而且可以利用API实现具体应用的开发。实战项目二：商品物体检测物体检测是计算机视觉中最常见应用之一，有极为广泛的用途。本课程从目标检测算法出发，对各个算法进行了全面细致的讲解，然后讲解了数据集标记与处理的相关内容，最后以一个实战项目“商品物体检测”为例，讲解了整个项目的架构设计，以及整个项目的开发流程。学完本课程不仅可以掌握目标检测算法的原理、模型训练工具的使用，而且可以掌握利用TensorFlowServing完成模型部署以及客户端编写能力。实战项目三：AI游戏这是一门最适合初学者的人工智能培训课程，本课程是针对人工智能感兴趣的零基础学习者研发的快速入门级课程，本着以深入浅出、通俗易懂的讲解形式；清晰丰富的内容体系：神经网络结构，激活函数，神经元，卷积神经网络，监督学习，无监督学习，以及Tensorflow的框架知识、语法结构和综合应用；有趣丰富的游戏案例设计：飞机投弹、坦克开炮、射箭、走迷宫等游戏为教学宗旨，带你轻松踏入人工智能的神秘领域。实战项目四：PyTorch经典项目深度学习框架PyTorch实战项目旨在，帮助同学们快速掌握PyTorch框架核心模块使用方法与项目应用实例，让同学们熟练使用PyTorch框架进行项目开发。人工智能培训内容全部以实战为导向，基于当下计算机视觉与自然语言处理中经典项目进行实例讲解，通过Debug模式详解项目中每一行代码的作用与效果。专属课程顾问整理发布，更多人工智能课程信息欢迎关注培训无忧网人工智能培训...

2022-01-07点击量：1813

Python开发中有哪些高级技巧？列表推导式>>>chars=[cforcin'python']>>>chars['p','y','t','h','o','n']字典推导式>>>dict1={'a':1,'b':2,'c':3,'d':4,'e':5}>>>double_dict1={k:v*2for(k,v)indict1.items()}>>>double_dict1{'a':2,'b':4,'c':6,'d':8,'e':10}集合推导式>>>set1={1,2,3,4}>>>double_set={i*2foriinset1}>>>double_set{8,2,4,6}合并字典>>>x={'a':1,'b':2}>>>y={'c':3,'d':4}>>>z={**x,**y}>>>z{'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}复制列表>>>nums=[1,2,3]>>>nums[::][1,2,3]>>>copy_nums=nums[::]>>>copy_nums[1,2,3]反转列表>>>reverse_nums=nums[::-1]>>>reverse_nums[3,2,1]PACKING/UNPACKING变量交换>>>a,b=1,2>>>a,b=b,a>>>a2>>>b1高级拆包>>>a,*b=1,2,3>>>a1>>>b[2,3]或者>>>a,*b,c=1,2,3,4,5>>>a1>>>b[2,3,4]>>>c5函数返回多个值（其实是自动packing成元组）然后unpacking赋值给4个变量>>>deff():...return1,2,3,4...>>>a,b,c,d=f()>>>a1>>>d4列表合并成字符串>>>"".join(["I","Love","Python"])'ILovePython'链式比较>>>ifa>2anda<5:...pass...>>>if2...

2022-01-06点击量：998

随着互联网和科技的发展，人工智能也逐渐成为未来科技发展的重要方向，而在大数据时代的今天，对于数据采集、挖掘、应用的技术越来越受到瞩目。那么在人工智能和大数据的开发过程中，有哪些特别需要注意的要点呢?今天就带大家先了解一下其中的三大要点。要点一：数据并不是万能的根本上看，机器学习算法并不是魔法，它需要从训练数据开始，逐步延伸到未知数据中去。例如假设你已经对数据的分布规律有所了解，那么通过图模型来表达这些先验的知识会非常有效。除了数据以外，你还需要仔细的考虑，该领域有哪些知识可以应用，这对开发一个更有效的分类器会很有帮助。数据和行业经验结合往往能事半功倍。要点二：泛化能力是目标机器学习实践中最普遍存在的一个误区是陷入处理细节中而忘了最初的目标——通过调查来获得处理问题的方法。测试阶段是验证某个方法是否具备泛化能力(generalizationability)的关键环节(通过交叉验证、外部数据验证等方法)，但是寻找合适的验证数据集不容易。如果在一个只有几百个样本的集合上去训练有数百万维特征的模型，试图想获得优秀的精度是很荒唐的。要点三：相关关系不等同于因果关系这一点值得反复强调，我们可以通过一句调侃的话来解释：“地球变暖、地震、龙卷风，以及其他自然灾害，都和18世纪以来全球海盗数量的减少有直接关系”。这两个变量的变化有相关性，但是并不能说存在因果关系，因为往往存在第三类(甚至第4、5类)未被观察到的变量在起作用。相关关系应该看作是潜在的因果关系的一定程度的体现，但需要进一步研究。专属课程顾问整理发布，更多人工智能课程信息欢迎关注培训无忧网人工智能培训...

2021-12-31点击量：370

AI学习领域的选择人工智能有许多不同但又相互联系的方面，很难学习，即使没有失败，也无法学习所有知识。因此，需要您选择其中某一方面来进行深入学习，从而熟练掌握并学习人工智能，下面介绍人工智能有哪些方面，了解这些方面可以能够更好地进行学习。1）语言处理（又称语音识别和自然语言处理）主要与如何处理语音和语言有关。诸如依赖项解析，命名实体链接或Word嵌入之类的内容都在这里。2）计算机视觉其是与如何处理视觉输入有关，因此与视觉相关的所有事物，例如识别面部，样式检测或多媒体处理，都是一个子域。3）机器学习它本质上是关于一组从数据中学习的算法。根据用户习惯推荐内容系统，SVM或经典的神经网络等属于这里。4）深度学习它本质上是对机器学习的现代解释，重点是可扩展神经网络。诸如高级单词嵌入或生成对抗网络之类的内容就在这里。5）规划和路由主要是关于长时间延长操作或浏览地图。强化学习通常属于此处。6）知识表示和推理它致力于如何有效地表示世界并对其进行推理。7）机器人技术和自治系统它是关于如何创建体现智能代理的物理系统的。到目前为止，无人驾驶汽车和自动驾驶机器人是这里最有趣的子领域。8）工业4.0它是语义Web和自治系统的结合，并且主要致力于自动化企业工作流程。9）社交代理聊天机器人可能不一定是深度学习领域中的佼佼者，但随着周围各种机器人的出现，它肯定会越来越受人们的关注。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010．...

2021-12-31点击量：572

人工智能的重要性不言而喻。从国家角度而言，人工智能已经上升至国家战略层面；从个人出发，人工智能帮助我们走在科技前沿，提升自身软硬实力，扩大就业选择。一、AI学习方法AI的基准是涉及推理、言语和视觉的人类水平，对于初学者而言，学习人工智能的方法是什么？1）从基础开始您要做的第一件事是不了解有关AI的所有知识。清除所有先入为主的概念，使您的思想开放，新鲜，学习。现在您可以开始学习了。从基础开始。了解所涉及的各种技术及其目标。这将帮助您入门入门。2）学习视频接下来是观看相关学习视频。现在网络四通八达，网络视频学习已经成为我们获取知识的主要渠道之一。网络学习将让您对行业、不同技术的应用进行学习了解，以及了解它们在我们现实生活中的影响，它们中的各种技术等等并且这些学习视频通常都会讲解相关术语和概念。3）课程指导课程将带您全面进入人工智能领域。您将全面了解所需的技能。通常，此类课程将重述您已经处理的基础知识，然后帮助您发展使用AI所需的正确技术技能。二、AI需要掌握知识人工智能是一个广阔的领域，它包括两个子部分：机器学习（ML）和深度学习（DL）。因此，要构建AI模型，需要对ML和DL有深入的了解。1）需要具有Python，Java，C++等编程语言的实践经验。任何与计算机和技术相关的知识都必须具备编程语言的知识，人工智能会消耗具有适当算法和代码的任何语言，但是python被优先考虑，主要是因为它具有灵活的适应性，有用的库等。因此，要学习AI，从Python或其他与人工智能相关的有用语言入手是合适的。2）应该具有线性代数，统计量和概率的知识。因为所有机器学习算法都涉及很多数学。3）必须对机器学习和深度学习的概念有很好的认识和经验。其中一些认识与经验涉及权重，多种函数，函数，神经网络等。4）实施较小的机器学习算法和深度学习模型。因此，您应该具有使用TensorFlow，Keras，Caffe，DL4J，Theano等深度学习框架的经验。本文由培训无忧网长沙牛耳教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加长沙大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：1503333605010．...

2021-12-31点击量：235

人脸识别算法主要包含三个模块：1、人脸检测（FaceDetection）人脸检测用于确定人脸在图像中的大小和位置，即解决“人脸在哪里”的问题，把真正的人脸区域从图像中裁剪出来，便于后续的人脸特征分析和识别。下图是对一张图像的人脸检测结果。2、人脸对齐（FaceAlignment）同一个人在不同的图像序列中可能呈现出不同的姿态和表情，这种情况是不利于人脸识别的。所以有必要将人脸图像都变换到一个统一的角度和姿态，这就是人脸对齐。它的原理是找到人脸的若干个关键点（基准点，如眼角，鼻尖，嘴角等），然后利用这些对应的关键点通过相似变换（SimilarityTransform，旋转、缩放和平移）将人脸尽可能变换到标准人脸。3、人脸特征表征（FeatureRepresentation）在人脸表征阶段，人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量，这也被称为模板（template）。理想情况下，同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。专属课程顾问整理发布，更多人工智能课程信息欢迎关注培训无忧网人工智能培训...

2021-12-31点击量：238

对于零基础新手想要人工智能入门的第一步，应该是多看大师的书，对人工智能有一个初步的系统的了解。下面我将给大家推荐几本人工智能入门书籍，虽然不算多但贵在精，相信大家看完这几本书就足以入门了。1、《人工智能：一种现代的方法》（ArtificialIntelligence:AModernApproach）介绍：作者为StuartRussell和PeterNorvig。Russell，加州大学伯克利分校的计算机科学教授，发表了100多篇关于人工智能的论文。Norvig现为谷歌研究总监，美国人工智能协会的创始会员之一，ACM院士。推荐理由：人工智能领域的经典教科书。中文版的出版社介绍称，“系统地介绍了人工智能的理论和实践，并深入介绍了人工智能各个主要的研究方向。”相信人工智能入门的新手看完会对人工智能用一个整体的理解。2、《Python机器学习预测分析核心算法》介绍：作者MichaelBowles，利用多年的机器学习经验带领读者设计、构建并实现自己的机器学习方案。推荐理由：机器学习关注于预测，其核心是一种基于数学和算法的技术，要掌握该技术，需要对数学及统计概念有深入理解，能够熟练使用R语言或者其他编程语言。本书通过集中介绍两类可以进行有效预测的机器学习算法，展示了如何使用Python编程语言完成机器学习任务，从而降低机器学习难度，使机器学习能够被更广泛的人群掌握。3、《深度学习》（DeepLearning）介绍：作者为IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville。Goodfellow是谷歌研究科学家，2014年从蒙特利尔大学毕业，获机器学习博士学位。发明了生成对抗网络（GAN），在深度学习领域贡献卓越。Bengio是蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系的教授，主要研究目标是了解产生智力的学习原则。Courville是蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系的助理教授。推荐理由：被誉为AI圣经，深度学习领域奠基性的经典畅销书。本书的介绍信息称：不仅介绍了与深度学习有关的数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化等。还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等。最后，还提供了一些深度学习的研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。以上就是人工智能入门书籍推荐，零基础的新手千万不要好高骛远，觉得太少。毕竟这些书籍都是业内泰斗级的大师所著，大家只要真的好好读完，一定对人工智能有一个全面的了解，对之后的学习大有裨益。专属课程顾问整理发布，更多人工智能课程信息欢迎关注培训无忧网人工智能培训...

2021-12-30点击量：237

什么是大数据？“大数据”这个词相信大家都十分熟悉。从字面理解，这不就是很多很多的数据吗？那什么是很多很多的数据呢？战国时代，五辆马车装载的竹简就是很多很多的数据。到宋代，垒起来跟人一样高的书籍就是很多很多的数据。到我小时候，1.44MB的软盘里就承载了很多很多的数据。时至今日，256GB基本是手机存储容量的标配，1TB硬盘里的存储空间也经常捉襟见肘。经常谈论到PB和EB（1PB=1024GB，1EB=1024PB），才让人感觉到数据量确实很多很多。对于大数据，很多机构和学者都给出了不同的定义，例如研究机构Gartner给出了这样的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。那我们怎么来理解大数据呢？实际上我们可以从大数据的3V特征来剖析。Volume指的是数据总量大，一般来说其数据量起码超过一台计算机的内存和硬盘容量。例如2020年12月的微博月活跃用户数为5.21亿，微信月活用户数则为12.25亿。其产生的数据总量是巨大的。Velocity指的是数据产生和变化的速度快。例如世界上平均每分钟就会有2亿封邮件发送出去。一个传统车载毫米波雷达每秒钟就可以产生100MB的原始数据。Variety指的是数据的多样性。例如一辆智能驾驶汽车上需要采集的数据可能就包含了视频数据、毫米波雷达射频原始数据、环境声音数据、GPS定位数据和V2X网络连接数据等。这些数据都有不同的数据格式和特征。正因为具有这3V特征，大数据的处理难度很高，亦因此衍生出云计算、数据挖掘、边缘计算等技术手段。本文由培训无忧网AAA教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加北京大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：15033336050...

2021-12-30点击量：189

传统观点认为，大量数据支撑起了尖端人工智能的发展，大数据也一直被奉为打造成功机器学习项目的关键之匙。但AI≠BigData，该研究指出，制定规则时如果将——人工智能依赖巨量数据、数据是必不可少的战略资源、获取数据量决定国家（或公司）的人工智能进展——视为永恒真理，就会“误入歧途”。介于当下大环境过分强调大数据却忽略了小数据人工智能的存在，低估了它不需要大量标记数据集或从收集数据的潜力，研究人员从四个方面“缩短大小实体间AI能力差距、减少个人数据的收集、促进数据匮乏领域的发展和避免脏数据问题”说明了“小数据”方法的重要性。小数据方法是什么？小数据方法是一种只需少量数据集就能进行训练的人工智能方法。它适用于数据量少或没有标记数据可用的情况，减少对人们收集大量现实数据集的依赖。这里所说的“小数据”并不是明确类别，没有正式和一致认可的定义。学术文章讨论小数据与应用领域相关性时，常与样本大小相挂钩，例如千字节或兆字节与TB数据。对许多数据的引用最终走向都是作为通用资源。然而，数据是不可替代的，不同领域的人工智能系统需要不同类型的数据和方法，具体取决待解决的问题。本文主要从决策者的角度讲述“小数据”。政府人员通常被看作是人工智能领域潜在的强力参与者，因为他们对社会运行规则更为了解并可以访问大量数据——例如气候监测数据、地质调查、边境控制、社会保障、选民登记、车辆和司机记录等。人口众多、数据收集能力强被认为是国家人工智能竞争能力的重要因素。一些美国人认为，政府只有可以数字化、清理和标记大量数据，才能从人工智能的革命中受益。虽有些道理，但将AI的进展都归功于这些条件是偏颇的。因为人工智能的未来不仅只与大数据有关联，即使政府部门没有对大数据基础设施多加投资，人工智能的创新依旧可以诞生。本文由培训无忧网AAA教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加北京大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：15033336050...

2021-12-30点击量：195

“每购买一个面包就会有一只柯基失去它的屁股。”在这个段子背后，是面包与柯基屁股的相似性引发的视觉混淆。相似的事物尚且容易引发人眼的视觉混淆，具有相似特征的数据则会引发人工智能的误解，使AI程序抓取的数据出现偏差，从而使AI程序作出错误的判断。利用机器学习的这一特征，攻击者直接将伪装的数据和信息“注入”人工智能程序，从而污染机器学习模型，误导AI做出错误判断，这一威胁网络安全的行为就被称为“数据投毒”。一直以来，人工智能都依赖大量的数据进行模型训练，但这带来了过度收集个人数据、脏数据清洗难度大、数据匮乏领域依然存在“数据孤岛”等问题。近日，美国网络安全和新兴技术局（以下简称“CSET”）发布研究报告《小数据人工智能的巨大潜力》，指出长期被忽略的小数据人工智能潜力不可估量。在当下人工智能产业迅速发展的情况下，大数据行业正在发生哪些变化？人工智能行业的数据合规又将走向何方？从大数据回归小数据自2006年，“AI教父”杰弗里·辛顿以及他的学生鲁斯兰·萨拉赫丁诺夫提出深度学习理念后，基于深度学习技术的人工智能浪潮席卷全球。机器通过学习样本数据的内在规律与层次，从而获得预测能力。随着深度学习算法从学术界走向工业应用，大数据资源的使用也越来越普遍。无论是早期如语音识别、人脸识别等应用数据生产，还是互联网电商体系下的行为数据生产，都是基于大规模数据分析结果，以此推动了整个数据产业的发展。在人工智能领域，小数据方法并不是新鲜词。与依托于海量数据总结规律的学习方法不同，小数据方法是基于人类的先验知识，在仅有少量数据的情况下利用小样本数据集进行训练的人工智能方法，大致分为迁移学习、主动学习、强化学习、贝叶斯方法、数据生成等。一方面，在数据量较少或没有标记数据可用的情况下，不得不基于小样本数据加以人工的先验知识或者预训练模型来训练新模型。对于学术界而言，早期的模型训练运用数据量都不多，基于人类先验知识的迁移学习和强化学习就是小数据方法的初始应用。同盾科技合伙人兼人工智能研究院院长李晓林给记者举了一个例子：“我曾经参加过一个实验，对美国周边某种濒危海象的图片特征进行深度学习，以此来为动物保护协会识别、去重、入库和统计这种海象的数量。全球这种海象的数量一共2000多头，个体表面差别很小，在这种情况下只能采用小数据方法训练模型。”另一方面，随着深度学习算法的发展，数据价值不断被挖掘，同时，像开头所述的“数据投毒”等网络攻击使得数据治理的工作量加大，对机器处理复杂数据的能力也提出了更高的要求。“随着人工智能从感知走向认知，逐渐进入到商业本质，信息处理的维度使得人工智能进入到深水区。”天云数据CEO雷涛告诉记者，“我们开始接触到信息化系统因为流程处理所沉淀的小数据，这些交易、流程中的数据价值密度更高，比图像视觉等传统信号体系复杂得多，因此需要认知层的人工智能基础设施来挖掘其中的含义。”雷涛认为，在真正拥有推理和解决问题的强人工智能到来之前，在问题泛化表达能力出现之前，小数据可以用于进行数据本身的优化。在机器模型建立的环节，需要大量的人借助先验知识的小数据和材料数据做交互，比如数据衍生、数据升维、数据降维，都是一些基于答案的数据或是基于业务的显性特征，利用算力和数据之间做交互，来完成模型更有效的学习。基于小样本数据的分析偏差也是显而易见的，李晓林告诉记者，避免小数据方法出现失误，势必需要丰富的人类先验知识作为支撑，进行迁移学习。“当下对小数据方法的重视并不意味着就摒弃了基于大数据的模型训练。”洞见科技CEO姚明表示，目前小数据模型主要用于和大数据模型的交叉核验，在二者相结合的情况下完善模型。本文由培训无忧网AAA教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加北京大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：15033336050...

2021-12-30点击量：225

新华社北京10月19日电中共中央政治局10月18日下午就推动我国数字经济健康发展进行第三十四次集体学习。中共中央总书记习近平在主持学习时强调，近年来，互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术加速创新，日益融入经济社会发展各领域全过程，数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。要站在统筹中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局的高度，统筹国内国际两个大局、发展安全两件大事，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，不断做强做优做大我国数字经济。6种好书，了解人工智能，大数据时代，互联网里的经济、文化、法律。1.《人工智能启蒙》（全六册）：面向小学生，内容深入浅出。根据小学生的认知规律，以漫画情景引入话题，渐次介绍相关基本知识，使学生对人工智能现有的领域和方向以及常见的相关知识有通识性的认识书中穿插一些编程小练习和小项目，以及思考题，鼓励学生参与实验，发挥想象力，提升动手能力，养成思考习惯，实现人工智能启蒙。《人工智能启蒙》一共六册。图文并茂、深入浅出、生动有趣。内容包括人工智能概览、手机中的人工智能、迷你小车、图像分类与物体检测、计算机视觉、语音识别、无人驾驶、智能数据生成、人工智能在更多行业的运用、智慧校园等。根据小学生的认知规律，以漫画情景引入话题，渐次介绍相关基本知识，使学生对人工智能现有的领域和方向以及常见的相关知识有通识性的认识，同时穿插一些编程小练习和小项目，以及思考题，鼓励学生参与实验，发挥想象力，提升动手能力，养成思考习惯，实现人工智能启蒙。本文由培训无忧网AAA教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加北京大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：15033336050...

2021-12-30点击量：203

推动交通运输行业高质量发展，离不开科技创新的战略支撑和科研攻关的持续推进。近些年来，5G、大数据、人工智能等新兴科技与交通运输行业不断“碰撞”出新的“火花”，在基础设施、交通装备、运输服务等方面不断突破，为建设交通强国注入强大动能。自助办理登机牌仅需30秒，自助办理行李托运仅需90秒，智慧安检系统提高旅客过检效率30%左右……作为中国民航首批18个“智慧型机场”示范项目之一，青岛胶东国际机场中多种全流程自助设备为旅客带来便捷、高效的出行。“从值机到登机，自助和刷脸几乎可以解决所有问题。”不少旅客由衷地感慨。加快新型基础设施建设，是以点带面推动交通基础设施数字转型、智能升级的重要抓手。交通运输部印发的《关于推动交通运输领域新型基础设施建设的指导意见》中明确提出，要以技术创新为驱动，以数字化、网络化、智能化为主线，以促进交通运输提效能、扩功能、增动能为导向，推动交通基础设施数字转型、智能升级，建设便捷顺畅、经济高效、绿色集约、智能先进、安全可靠的交通运输领域新型基础设施。上海建成全球综合自动化程度最高的洋山港四期码头，浙江杭州借助算法自动控制火车站内汽车排队模式……近年来，多地交通基础设施在数字化、智能化方面频现亮点。不少曾经只能在科幻电影里看到的景象，正一步步具象为人们生活中的熟悉场景。拿起手机，点开高德地图App，呼叫出租车，这已经是不少人逛街游玩、旅游出行的新模式。在北京、深圳、天津等数十座城市，基于高德打车数字化升级解决方案而进行的巡网融合项目已经落地，在满足人们出行需求的同时，也降低了空驶率，增加了司机收入。高德地图副总裁王桂馨表示，将用好技术、运营、服务能力，为广大用户提供更加优质、便捷、科技的出行服务，让出租车企业、司机切实感受到“数字化红利”。铁路作为我国重要的运输方式，搭上科技快车，跑出“中国速度”。2019年12月30日，世界首条智能高铁——京张高铁的首发车从北京北站缓缓驶出。这个“大家伙”采用北斗卫星导航系统，即便时速350公里风驰电掣，也能实现自动驾驶。除此之外，到点自动开车、区间自动运行、到站自动停车、停车自动开门等功能也让京张高铁创造多个智能化之最。“驾驶室里依然有司机，只是司机职能变了。”铁科院机车车辆研究所研究员张波介绍，以往高铁司机主要精力在驾驶上，而在智能高铁上，司机的精力则侧重于故障应急处置。这样不仅能大幅降低司机的劳动强度，而且通过列车运行数据收集与测算，还能提高列车的节能指标和运行舒适度。大数据、人工智能为交通强国提供了新的发展思路。2019年，我国取消省界收费站，大力推进ETC使用，但由于技术不完善，收费相关的争议不断。2020年，湖南高速、华为、拓维信息联合推出了“AI收费稽核创新方案”，通过AI大数据分析，实现车辆路径还原、以图搜图、车辆异常分析、数据挖掘等服务，快速识别偷逃费行为，并形成完整的偷逃费证据链。同时还能精准识别车辆特点，实时获取车辆信息，并将这些信息上传云端。通过数据汇集、计算，完成了收费的网上闭环，精准打击偷逃费行为。人工智能车牌识别提高停车场管理效率、利用算法智能决定交通灯转换时间、电子地图全方位自动化作业让定位更精准……大数据和人工智能产品的出现使人们的工作和出行都更为方便，也为数字交通、智能交通提供科技赋能，助推交通运输行业转型升级。科技创新为交通行业的进步注入了力量和动能，不断引领交通运输行业高质量发展，为行业发展提供了无限的遐想空间。本文由培训无忧网AAA教育专属课程顾问整理发布，希望能够对想参加北京大数据分析培训的学生有所帮助。更多大数据分析培训课程资讯欢迎关注培训无忧网大数据人工智能培训频道或添加老师微信：15033336050...