预告:硅谷模式教学,9大项目实操,12小时带你入门深度学习
毫无疑义,AlphaGo又赢了!
柯洁少年当时就激动的掰出了大拇指,“AlphaGo是太厉害了,我输得没什么脾气!”
看到这句似曾相识的话,不禁让我想起了小学三年级第一次用计算器时的样子,“妈妈妈妈,计算器真是太厉害了,比我手算快多啦!”
在一场毫无悬念的比赛上,全世界都在等待一个必然的结果。让人类跟一台计算机比试计算能力和思考逻辑能力,而且对手是一台拥有超级计算和深度学习能力的智能计算机,这件事本身就是一个炒作,它的最终目的无非就是显摆人工智能的逆天超能力。终于,当Alpha狗狗轻松拿下第一盘后,DeepMind团队再一次如愿以偿的向全世界证明了AI的强大,证明了深度学习的最先进的成果和发光发热的未来!
所以,我们都亲眼目睹,深度学习在某些领域确实已经超越了人类。
但在几年前,事情完全不是这样子滴~
上个世纪五十年代,科学家提出“多层神经网络”训练方法。但这种技术方法局限性非常大,当一个神经网络所承担的数据很多时,往往其训练或者说掌握数据所消耗的时间就会特别长,而且在这种情况下程序无法实现收敛,即使收敛但是其推广能力也会比较差。为了解决多层神经网络的局限性,2006年,科学家研究出深度学习技术。它的出现很好地解决了多层神经网络的缺陷,极大地提高了机器人学习的效率,并改进了其收敛性和推广能力。
虽然深度学习技术的出现使得人工智能发展又迈上了一个新台阶,但在深度学习技术出现的初期,其发展进程一直非常缓慢,直到近几年,通过各国科学家的努力和计算机计算能力的显著增强,深度学习已经在语音识别领域和图像领域取得了重大突破。
从2011年开始,人们对深度学习的关注度呈指数增长。同样,在视觉领域的物体检测上,深度学习的进步速度也着实令人吃惊,2013年一开始的时候,200类物体的平均检测准确率是22%,但是很快谷歌做到了43.9%,紧接着微软是62%,仅仅几年之内,准确率翻了三倍,这就是深度学习的力量。
精妙的算法设计、强大的计算能力、海量的大数据都是深度学习不断向前发展的驱动力,得益于近几年计算机科技领域的飞速发展,人工智能和深度学习技术一定会有更广阔的发展空间,人们一直想象的“强人工智能”也终究会实现。到那时,想必Alpha狗也会以一个“更聪明”的品种受到所有人的宠爱。
未来几年,将是人工智能的时代,同样也会是深度学习的时代。
12小时零基础入门深度学习
为了搭上人工智能的快车,提早抢占深度学习的蓝海,雷锋网(公众号:雷锋网)携手AI慕课学院特别为AI爱好者和技术小白推出《12小时零基础入门深度学习》(线下清华大学X-Lab周末班,仅50个名额)。
本次课程邀请了:
Chris,深度学习工程师,电气工程师,具有超凡的想象力,是一位货真价实的梦想家和企业家。曾参与开发IOT农业机械和MLAQI预测算法项目,目前正在开发“个人生活助手”智能系统。
Max,深度学习工程师,对外经贸大学金融博士,探险家,酷爱滑雪和登山运动,在“深度学习”和“无人驾驶”领域有教学经验,善于以探索的方式一对一互动,能说一口流利的中文。
杨杰,深度学习工程师,机械工程师,曾参与中小型航空发动机研发、以及某大型算法金融项目,目前主要的工作是推动深度学习中文社区的建设与运营。
赵伊丹,深度学习工程师,前端工程师,参与了校园VC深度学习与无人驾驶项目,目前主要的工作是推动深度学习中文社区的建设与运营。
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