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深度学习这么拉风,我们到底该不该上车?!

2017-02-27 那角落 >>超级数学建模

老司机

带带我


近几日,超模君发现人工智能又成为近期科技版块热议的话题,什么AlphaGoMaster再次出现在大家的视线中。


原来近期《麻省理工科技评论》发布了的全球十大突破性技术,而这其中超过一半是与人工智能有关。


未来的科技生活即将被攻陷了。。。


此时的超模君突然间回想起曾经的AlphaGo同学。


想当初,AlphaGo同学的对手是韩国的围棋大师李世石,两者决定在围棋场上一决生死。



比赛还未开始之前,众人都看好围棋大师李世石,可事实却是AlphaGo同学却在5局比赛中斩落4局,赢得比赛。


人工智能震撼全球,这场比赛结果很多人都很惊讶:AlphaGo同学到底是如何实现反杀围棋大师李世石。


而这一切的关键在于四个字:深度学习。因为AlphaGo同学通过对大量训练掌握围棋的技巧进行深度学习,寻找到赢得更多次比赛的路径。

深度学习的概念源于人工神经网络的研究,它基于神经网络框架,通过模拟人脑学习的方式的来处理数据,通过神经网络的分层处理,将低层特征组合形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。


其实这么专业的解释,超模君也不太明白。


但从非专业的角度来解释,深度学习就像模拟人类习惯养成行为,通过长时间的锻炼,能让人在某一方面拥有较强的能力


不过重要的是,深度学习已然成为一把利器。


各位模友肯定在想:为什么会有这种说法呢?


原来Google,Facebook,Amazon这些科技巨头早已将深度学习作为当前算法研究的一个重要核心。

Google公司的AlphaGoMaster

Facebook公司的语言学习模块

Amazon公司的Alexa

百度公司的小度机器人


此时也会有人质疑深度学习的意义,其实我们从AlphaGo大战李世石,Master网络快棋胜世界第一柯洁,小度机器人上《最强大脑力挑水哥王昱珩这几件来看,深度学习将会实现人类极限所能办成的事,也注定将成为新时代的潮流


大数据时代下,其实真正有价值的除了数据,还有针对数据进行分析的算法


深度学习作为当前数据分析算法中重要的一块,将被更多地应用于商业研究活动,从而建立起更为面向未来的预测模型,并更有针对性的告诉你面对分析结果,业务应该如何改进和提高。


和早期雷声大雨点小的大数据时代相比,如今的深度学习已经在各个领域取得了惊人的进展。


深度学习不仅在游戏中打败了人类,也在像苹果Siri这样的大规模日常应用中取得了成功,在核磁共振影像诊断中实现远快于人类的精确检测……


结果是,深度学习正在方方面面改变着世界


深度学习是一辆十分拉风的车,但首先你得要上车,老司机才能带你飞!


3月4日

来自美国纽约城市大学的李伟博士

将启动深度学习的大巴车


李伟博士

美国纽约城市大学博士

深度学习,计算机视觉,人脸计算老司机

美国顶级云计算平台人工智能研究组成员


本次的深度学习课程主要包括三大部分:

1) 深度学习核心原理。了解深度学习运行的最核心数学原理,从而对后续的知识点扩展,模型设计与优化技能打下基础。

2) 深度学习知识点连接。会涵盖主流的深度学习研究工程应用中碰到的大部分知识点,与大部分学习资料孤立进行知识点介绍不同,会结合主讲人自身总结找到所有知识点之间的联系,便于系统掌握。

3) 介绍不同知识点的代表应用。结合所学的原理以及知识点,介绍比较重要的图像和语言方面的应用,如增强学习,迁移学习,GAN等, 方便学员针对自身兴趣的目标进行强化训练。


这一次的分享绝不容错过


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