1. Введение
В прошлую субботу я смотрел урок Наггетс. Этот класс отличается от предыдущего, потому что на этот раз речь идет об искусственном интеллекте, а содержание также заключается в том, как научиться искусственному интеллекту (ИИ). Для себя эта тема, область, тема волнующая но незнакомая, разным фронтендом занимаюсь.
2. Об искусственном интеллекте
Прежде чем описывать класс, давайте кратко представим различные аспекты искусственного интеллекта.
2-1. Что такое искусственный интеллект
Цитата из энциклопедии: Искусственный интеллект — это новая техническая наука, изучающая и разрабатывающая теории, методы, технологии и прикладные системы для имитации, расширения и расширения человеческого интеллекта. В попытке понять сущность интеллекта и создать новую интеллектуальную машину, которая может реагировать аналогично человеческому интеллекту, исследования в этой области включают робототехнику, распознавание языка, распознавание изображений, обработку естественного языка и экспертные системы.
2-2. Зачем изучать искусственный интеллект
Почему вы хотите изучать искусственный интеллект?Многие могут подумать об этом.Нехватка талантов искусственного интеллекта и высокой зарплаты. Это правильно так думать, потому что так оно и есть сейчас. Но в каждой отрасли всегда будет период выхода, бонусный период, и он не всегда будет существовать. И если вы не заинтересованы и не хотите принимать вызов, вы будете учиться на высокую зарплату, и вы не сможете далеко уйти. Поэтому я не объясняю, почему с этой точки зрения.
Причина, по которой я обращаю внимание на искусственный интеллект, заключается в том, что искусственный интеллект — это направление с широкими перспективами, и в будущем он будет постепенно проникать во все сферы жизни, затрагивая все стороны нашей жизни. Поэтому я думаю, что искусственный интеллект стоит изучить.
Кстати, в каких областях применения искусственного интеллекта я сейчас разбираюсь?
| поле | применение |
|---|---|
| в компьютерном зрении | Распознавание номерных знаков, распознавание изображений, распознавание лиц, красота лица, беспилотные автомобили |
| ситуационная разведка | Навигация по лучшему маршруту, рекомендации по поведению пользователей |
| голосовая технология | Распознавание речи, точный перевод, интеллектуальный помощник (произносит предложение, компьютер выполняет задание) |
| производство, производство | Автоматизированная мастерская, умное сельское хозяйство |
3. О классе
3-1. Темы
Освоение дорожной карты самообучения ИИ в одном классе
3-2. Понять цель
Как ИИ может изменить нашу жизнь?
Применение ИИ в облаке Qiniu?
Какие базовые знания вам нужны для изучения ИИ?
Какие знания необходимы для участия в работе, связанной с ИИ?
Какова повседневная работа должности, связанной с ИИ?
Как научить себя ИИ
связанные ресурсы
4. Инновационные технологии искусственного интеллекта
Прежде всего, первый класс - это «Инновации в области технологий искусственного интеллекта», представленный г-ном Пэн Яо, Содержание разделено на следующие три части.
4-1. Если ИИ изменит нашу жизнь
Что касается искусственного интеллекта, меняющего жизнь, есть три основных компонента: компьютерное зрение, распознавание языка и распознавание речи. Конкретные продукты здесь не перечислены.
Приложения в области компьютерного зрения, такие как распознавание транспортных средств для навигации, распознавание лиц и анализ поведения.
С точки зрения распознавания речи, таких как интеллектуальные роботы и интеллектуальные динамики.
С точки зрения языковой обработки, онлайн-обслуживания клиентов, личного помощника, только вопросы и ответы.
В этих областях есть много отличных продуктов, которые здесь не перечислены. Но нельзя отрицать, что из-за появления продуктов в этих областях наши основные жизненные потребности значительно улучшились.
4-2. Применение ИИ в облаке Qiniu
Преподаватель сообщил, что Qiniuyun предлагает инновационные и гибкие комбинированные сценарии для больших данных и интегрирует искусственный интеллект в линейку продуктов Qiniuyun. В то же время Afterburner развивает исследования и применение видеоаналитики и анализа данных. Среди них видеоразведка включает аудит контента (обработка порнографических, насильственных и террористических видео для обеспечения здорового видеоконтента), распознавание лиц (проверка личности, интеллектуальная безопасность и т. д.), анализ видео и т. д. В разведке данных, включая анализ данных и принятие решений, понимание машинного языка и эмоций, понимание будущего и многое другое.
Кроме того, также представлена основная инновационная система лаборатории искусственного интеллекта Qiniuyun. Вводит использование ИИ для аудита контента (обработка порнографии, насилия и террора и других видеоизображений для обеспечения здорового контента), City Eye (обнаружение людей, объектов и сцен, осуществление проверки личности, интеллектуальная безопасность и т. д.), медиа-ресурсов интеллект (распознавание лиц для видеоизображений и т. д., а также необходимость ручного поиска), план инноваций. Он также знакомит с технической архитектурой, принципами работы и некоторыми успешными случаями (Momo, BBK, Meitu Xiuxiu и т. д.).
4-3.Повседневная жизнь ИИ-инженеров Qiniuyun
Прежде всего, существует 7 типов инженеров по искусственному интеллекту: инженер по алгоритмам компьютерного зрения, инженер по исследованиям и разработкам платформы машинного обучения, инженер по исследованиям и разработкам платформы больших данных, инженер по исследованиям и разработкам поисковых систем, инженер по системной архитектуре и инженер по бизнес-архитектуре. Эти должности буквально знают, за что они отвечают, хотя я этого не знаю. Учитель кратко представил содержание своей работы в классе, и достижения включают в себя эластичную платформу глубокого обучения AVA, мультимедийную базу знаний больших данных LEGO, AI Video OS и так далее.
4-4. Обзор проблемы
Поскольку скорость набора текста не поспевает за скоростью речи, а содержания слишком много, я выражаю свой собственный смысл и беспокоюсь о неправильном выражении (собственно, потому что мне лень), поэтому я не буду писать ответ.Если вам нужно знаете ответ, пожалуйста, нажмите на ссылку ниже, чтобы посмотреть видео.
1. Каковы основные технические возможности Qiniu Cloud AI?
2. Каковы возможные основы и проблемы для объединения машинного обучения с социальными и социальными исследованиями?
3. Во многих статьях об искусственном интеллекте говорится, что Китай занимает лидирующие позиции в области человека, но почему вся информация о квотах в процессе обучения поступает из-за рубежа?
4. В чем разница между системной архитектурой и бизнес-архитектурой?
5. Можете ли вы кратко описать процесс разработки ИИ?
6. Для какого сценария применения используется эта ОС AI Video? Предоставлять сервисные возможности извне или использовать их внутри?
Наконец, поскольку это всего лишь краткое введение в мои заметки, если вы хотите узнать больше, вам все равно нужно щелкнуть ссылку ниже, чтобы посмотреть:
5. Начало работы с ИИ для начинающих
Затем вторым занятием было «Введение в ИИ для начинающих», которое провел г-н Шао Цзе. На этом занятии рассматриваются не все области применения ИИ, но выбраны две области с широким применением: машинное обучение и компьютерное зрение.
5-1. Содержание курса
Прежде чем мы начнем, три предложения:
1. Не ждите, пока вы овладеете всеми необходимыми математическими знаниями. 2. Не собирайте слишком много учебных материалов. 3. Делайте, делайте, делайте.
Что касается первого предложения, то цель учителя состоит в том, чтобы сказать, что, поскольку знаний слишком много, освоить их все сложно, что повлияет на уверенность, а много знаний не обязательно требует специального знакомства. ввести обучение искусственного интеллекта как можно скорее. Это правда, что не только ИИ, но и интерфейс таков.Когда кто-то оценивает, быть ли фронтендом или бэкендом, это оценивать, чему учиться во фронтенде и чему учиться в задней части, так что это кажется слишком много.
Что касается второго предложения, учитель считает, что онлайн-материалы сложны, качество трудно гарантировать, они не систематизированы, а затраты времени слишком высоки для сбора слишком большого количества информации.
Что касается третьего предложения, то это приложение является универсальным, даже если я сам пишу статьи, очень рекомендую его, и я неоднократно упоминал, что помимо чтения необходимо писать, чтобы произвести впечатление. Если просто читать, но не писать, в процессе обучения легко запутаться.
Машинное обучение: использование алгоритмов обучения для создания моделей на основе данных. Проще говоря, по написанной программе (машинному алгоритму) генерируется модель по большому количеству данных. Лектор также рассказал о примере: например, вы часто получаете спам, и в следующий раз, когда вы его получите, вы проанализируете полученный спам, чтобы определить, является ли он спамом.
Машинное обучение: обобщение (анализ новых данных на основе существующих), предпочтение алгоритма (разные модели, проблемы, приложения соответствуют разным алгоритмам)
Что касается машинного обучения, K-ближайшие соседи также используются для реализации распознавания изображений. Но прежде чем учиться, нужно освоить соответствующие математические знания.
5-2. Обзор проблемы
Все то же самое, только вопросы и ответы смотрите видео.
1. Вы рекомендуете начать с глубокого обучения?
2. Phtroch и TensorFlow — две библиотеки машинного обучения, какая из них лучше для обучения?
3. Практические занятия очень важны, как их практиковать?
4. Какой язык подходит для разработки ИИ?
5. Могу я спросить учителя, что вы посоветуете для традиционной индустрии разработки программного обеспечения (язык C) и индустрии искусственного интеллекта Xingxing (направление машинного обучения)?
6. Что учителя думают об онлайн-курсах по машинному обучению, таких как Coursera и т. д. Скажите, пожалуйста?
Ссылка на видео:
5-3. Учебные материалы
Учебные материалы, упомянутые в видео:
книги
«Краткая история искусственного интеллекта» Ника (в этой книге необходимо указать автора, потому что учитель упомянул, что в «Краткой истории искусственного интеллекта» есть две книги с одинаковым названием, и рекомендуется Ник)
Мирослав Кубат «Введение в машинное обучение»
Чжоу Чжихуа, «Машинное обучение» (арбузные книги)
Орельен Герон, «Практическое машинное обучение с помощью Scikit-learn и Tensorflow»,
«Глубокое обучение» Яна Гудфеллоу и других (Цветочная книга)
ML 101
Начало работы с машинным обучением (все в одном), Лян Цзиньsina.lt/f3W8
Machine learning 101 by Jason Mayes sina.lt/f3W3
Онлайн-курсы
Ускоренный курс по машинному обучениюDevelopers.Google.com/machine - аааа...
Профессор Ли Хунъи, Тайваньский национальный университетречь, о, о, почва, квота.
Профессор Нг ЭндаМолчание OC.study.163.com/smart spec/…
Стэнфордский университет cs231ncs231n.stanford.edu/
Стэнфордский университет cs224nWeb.Stanford.Amount/class/224 на данный момент…
разное
scikit-learn Tutorials SCI kit-learn.org/stable/Pictures…
Глоссарий по машинному обучениюDevelopers.Google.com/machine - аааа...
4. Резюме
Личное понимание этого класса почти здесь. Но этот класс может дать каждому общее представление о разработке ИИ и узнать, что ИИ может сделать и как это сделать. А руководство по самообучению ИИ, полезно оно или нет, это вопрос мнения.
Наконец, я хотел бы поблагодарить Nuggets и двух лекторов за то, что сделали курс доступным для всех.