2020-08-17 15:29发布
作为一种人工智能的AlphaGo，和IBM在上个世纪打败国际象棋大师卡斯帕罗夫的深蓝超级计算机，以及当代的苹果Siri、GoogleNow有着显著的区别。 要了解AlphaGo，首先我们需要了解AlphaGo背后到底是一个什么东西。 它背后是一套神经网络系统，由Google2014年收购的英国人工智能公司DeepMind开发。这个系统和深蓝不同，不是一台超级计算机，而是一个由许多个数据中心作为节点相连，每个节点内有着多台超级计算机的神经网络系统。就像人脑，是由50-100亿个神经元所组成的，这也是为什么这种机器学习架构被称为神经网络。你可以将AlphaGo理解为《超验骇客》(Transcendence)里约翰尼·德普饰演的人工智能，而它所控制的超级计算机，就像影片里被人工智能心控的人类一样，共同为一种蜂群思维(HiveMind)服务。《超验骇客》中，被人工智能控制的工人马丁。马丁没有所想，但他的所见将会被人工智能直接获取 AlphaGo是在这个神经网络系统上，专为下围棋(Go)而开发出的一个实例。然而，虽然名字已经介绍了它的功能，AlphaGo背后的神经网络系统却适合用于任何智力竞技类项目。 这个系统的基础名叫卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)，这是一种过去在大型图像处理上有着优秀表现的神经网络，经常被用于人工智能图像识别，比如Google的图片搜索、百度的识图功能都对卷积神经网络有所运用。这也解释了为什么AlphaGo是基于卷积神经网络的，毕竟围棋里胜利的原理是： AlphaGo暗地里的零碎还鉴戒了一种名为深度强化进修(DeepQ-Learning,DQN)的技术。强化进修的灵感来历于生理学中的行动主义实际，即有机体如安正在情况赐与的处分或者惩办的安慰下，渐渐构成对于安慰的预期，发生能得到最大好处的风不雅性行动。不但如斯，AlphaGo鉴戒了蒙特卡洛树搜寻算法(MonteCarloTreeSearch)，正在断定以后场合排场的服从函数(valuefunction)和决议下一步的计谋函数(policyfunction)上有着很是好的表示，远超越上一个可能和人类棋手半斤八两的围棋顺序。 AlphaGo所采纳的DQN是一种具备遍及顺应性的强化进修模子，说白了便是不必改动代码，你让它下围棋它能下围棋，你让它正在红白机上玩超等玛丽和太空侵犯者，它也不会手生。作为一个基于卷积神经收集、采纳了强化进修模子的野生智能，AlphaGo的进修本领很强，每一每一新上手一个名目，玩上多少局就可以得到比天下上最锋利的选手还强的气力。 2014年，曾经被谷歌收买的DeepMind，用五款雅达利(Atari)游戏Pong、打砖块、太空侵犯者、海底救人、BeamRider分开测试了本人开辟的野生智能的机能，成果看见：正在两三般游戏后，神经收集的操控本领曾经远超天下上任何一名已经知的游戏妙手。 DeepMind用一样的一套野生智能，不调解代码就去测试各类百般的智力竞技名目，取患了优秀的战绩，足以证实本日坐正在李世石背后的AlphaGo，领有多强的进修本领。 在此之前，DeepMind进行过的无数虚拟棋局训练，以及去年击败欧洲围棋冠军樊麾二段的经验让AlphaGo已经训练出了顶尖的弈技，极有可能高于世界上任何已知的围棋高手。 尽管棋盘上风云变化，早在本次开战前，AlphaGo跟李世石就已不在同一起跑线上了。至于李世石曾经做出AlphaGo和自己棋份在二子和让先之间的评论，恐怕第一局足够让他反悔了。 AlphaGo只是DeepMind证明自己的一个工具。你也可以将这次和李世石的对局理解为Google的公关策略。 2014年，这家公司曾经在其官网上写道：DeepMind致力于用研究深度学习的方式去真正了解智慧(solveintelligence)。但对于DeepMind和Google来说，打造AlphaGo以及其他人工智能神经网络不是终点。 将机器学习和神经科学进行结合，打造出一种“一般用途的学习算法”。通过这种算法，DeepMind和Google希望能够将智能“定型化”，理解智能是什么，进而更好的帮助人类理解大脑。 在Google收购DeepMind前，收购条款中的一项就是Google必须成立人工智能道德委员会。因此，在目前阶段人们不必担心这样的人工智能最终杀死或统治人类。但至少，人工智能在围棋这样的智力类竞技项目上击败人类，是已经注定的事情。
转载于:https://blog.51cto.com/fengbao/1749247
就业面广不广主要看深度学习的应用程度：其实咱们的实际生活中已经有很多应用深度学习技术的案例了。比如电商行业，在浏览淘宝时，页面中有很多都是符合你的爱好并且最近有意向购买的商品，这种个性化推荐中就涉及到深度学习技术，还有就是在购物界面能和你进...
深度学习是相对比较专业的一种描述，在生活中更多的场景下被直接称为了人工智能(当然在技术领域人工智能和深度学习的范畴是有差异的)，从国家政策到产业驱动，已经凸显了它的一个发展趋势政策加码支持撬动万亿蓝海 2018世界人工智能大会将以人工智能赋能新...
以后都是智能化社会，学好这些技术，找工作高薪就业没问题的
人们的生活变得越来越便利，未来都是人工智能的天下了~
深度学习主要应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。学完可以从事深度学习工程师、机器学习工程师、人工智能工程师、高级算法工程师、高级算法工程师 AI研发工程师、AI架构师等，课程是与中科院合作的，整个行业发展前景还是不错的。...
目前，深度学习在图像、语音、自然语言处理都取得了重大突破。深度学习（卷积神经网络）最初是为解决图像识别问题而提出的。目前深度学习在图像识别中的应用主要集中于图像分类、目标检测、图像分割等领域。图像分类图片分类的任务是对于一个给定的图片，预测...
生成对抗网络（Generative Adversarial Nets）是Ian Goodfellow 等人2014年的论文《Generative Adversarial Nets》中提出，它是非监督学习的一种方法，通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习。 CANs都是在机器创造性思维方面在艺术方面的...
深度学习(Deep Learning)源于人工神经网络的研究，是机器学习的一个分支。深度学习主要依赖于深度神经元网络，这种神经网络类似于人类的大脑，其学习过程也与人类十分相似。基本上，你输入海量的数据给它以后，它就会通过训练，学习到海量数据的特征。举例来...
python。python是人工智能的首选语言，功能强大，可以实先快速开发，在大数据和人工智能领域都可以运用，并且python是深度学习课程的基础。
建议先学下高级编程语言语言比如Python作为编程基础，然后再学习深度学习相关知识。
现在已经有很多人作了关于深度学习以及其如何重要的讲座，我非常同意他们的看法。工作在深度学习这个领域是让我觉得最接近魔法师的事，我觉得未来三年内很多软件的重要部分都会由深度学习推动前行。不过，现在好像深度学习还非主流，因此我想分享些优秀的开发...
深度学习新星：GAN的基本原理、应用和走向 https://www.cnblogs.com/DicksonJYL/p/9617443.html 相关参考：【OpenAI】GenerativeModels 【搜狐科技】GAN之父NIPS2016演讲现场直击：全方位解读生成对抗网络的原理及未来 【pdf】：http://www.ia...
主要做了基于深度学习的图像识别与检测的研究，下面是一些整理内容1、深度学习的优势（1）从统计，计算的角度看，DL特别适合处理大数据 a、用较为复杂的模型降低模型偏差 b、用大数据提升统计估计的准确度 c、用可扩展的梯度下降算法...
深度学习技术在电商行业、交通领域、工业、金融行业、教育行业、医疗行业应用都比较成熟了。金融行业，银行通过深度学习技术能对数以百万的消费者数据（年龄，职业，婚姻状况等）、金融借款和保险情况（是否有违约记录，还款时间，车辆事故记录等）进行分析进...
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作为一种人工智能的AlphaGo，和IBM在上个世纪打败国际象棋大师卡斯帕罗夫的深蓝超级计算机，以及当代的苹果Siri、GoogleNow有着显著的区别。 要了解AlphaGo，首先我们需要了解AlphaGo背后到底是一个什么东西。 它背后是一套神经网络系统，由Google2014年收购的英国人工智能公司DeepMind开发。这个系统和深蓝不同，不是一台超级计算机，而是一个由许多个数据中心作为节点相连，每个节点内有着多台超级计算机的神经网络系统。就像人脑，是由50-100亿个神经元所组成的，这也是为什么这种机器学习架构被称为神经网络。你可以将AlphaGo理解为《超验骇客》(Transcendence)里约翰尼·德普饰演的人工智能，而它所控制的超级计算机，就像影片里被人工智能心控的人类一样，共同为一种蜂群思维(HiveMind)服务。《超验骇客》中，被人工智能控制的工人马丁。马丁没有所想，但他的所见将会被人工智能直接获取 AlphaGo是在这个神经网络系统上，专为下围棋(Go)而开发出的一个实例。然而，虽然名字已经介绍了它的功能，AlphaGo背后的神经网络系统却适合用于任何智力竞技类项目。 这个系统的基础名叫卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)，这是一种过去在大型图像处理上有着优秀表现的神经网络，经常被用于人工智能图像识别，比如Google的图片搜索、百度的识图功能都对卷积神经网络有所运用。这也解释了为什么AlphaGo是基于卷积神经网络的，毕竟围棋里胜利的原理是： AlphaGo暗地里的零碎还鉴戒了一种名为深度强化进修(DeepQ-Learning,DQN)的技术。强化进修的灵感来历于生理学中的行动主义实际，即有机体如安正在情况赐与的处分或者惩办的安慰下，渐渐构成对于安慰的预期，发生能得到最大好处的风不雅性行动。不但如斯，AlphaGo鉴戒了蒙特卡洛树搜寻算法(MonteCarloTreeSearch)，正在断定以后场合排场的服从函数(valuefunction)和决议下一步的计谋函数(policyfunction)上有着很是好的表示，远超越上一个可能和人类棋手半斤八两的围棋顺序。 AlphaGo所采纳的DQN是一种具备遍及顺应性的强化进修模子，说白了便是不必改动代码，你让它下围棋它能下围棋，你让它正在红白机上玩超等玛丽和太空侵犯者，它也不会手生。作为一个基于卷积神经收集、采纳了强化进修模子的野生智能，AlphaGo的进修本领很强，每一每一新上手一个名目，玩上多少局就可以得到比天下上最锋利的选手还强的气力。 2014年，曾经被谷歌收买的DeepMind，用五款雅达利(Atari)游戏Pong、打砖块、太空侵犯者、海底救人、BeamRider分开测试了本人开辟的野生智能的机能，成果看见：正在两三般游戏后，神经收集的操控本领曾经远超天下上任何一名已经知的游戏妙手。 DeepMind用一样的一套野生智能，不调解代码就去测试各类百般的智力竞技名目，取患了优秀的战绩，足以证实本日坐正在李世石背后的AlphaGo，领有多强的进修本领。 在此之前，DeepMind进行过的无数虚拟棋局训练，以及去年击败欧洲围棋冠军樊麾二段的经验让AlphaGo已经训练出了顶尖的弈技，极有可能高于世界上任何已知的围棋高手。 尽管棋盘上风云变化，早在本次开战前，AlphaGo跟李世石就已不在同一起跑线上了。至于李世石曾经做出AlphaGo和自己棋份在二子和让先之间的评论，恐怕第一局足够让他反悔了。 AlphaGo只是DeepMind证明自己的一个工具。你也可以将这次和李世石的对局理解为Google的公关策略。 2014年，这家公司曾经在其官网上写道：DeepMind致力于用研究深度学习的方式去真正了解智慧(solveintelligence)。但对于DeepMind和Google来说，打造AlphaGo以及其他人工智能神经网络不是终点。 将机器学习和神经科学进行结合，打造出一种“一般用途的学习算法”。通过这种算法，DeepMind和Google希望能够将智能“定型化”，理解智能是什么，进而更好的帮助人类理解大脑。 在Google收购DeepMind前，收购条款中的一项就是Google必须成立人工智能道德委员会。因此，在目前阶段人们不必担心这样的人工智能最终杀死或统治人类。但至少，人工智能在围棋这样的智力类竞技项目上击败人类，是已经注定的事情。
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