人工智能深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)到底是什么人工智能吧

來源：整理時間：2023-08-21 07:24:46 編輯：智能門戶手機版

本文目錄一覽

1，深度學(xué)習(xí)到底是什么人工智能吧
2，深度學(xué)習(xí)和人工智能之間是什么樣的關(guān)系
3，人工智能都學(xué)習(xí)哪些方面的知識
4，AI機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的區(qū)別是什么
5，機器人是怎么深度學(xué)習(xí)的
6，人工智能機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是一種怎樣的層級關(guān)系

1，深度學(xué)習(xí)到底是什么人工智能吧

人工智能涉及到的領(lǐng)域比較多，深度學(xué)習(xí)是其中一種比較熱門的方法，比如下圍棋涉及到的評估棋盤局勢和一步棋價值的方法是深度學(xué)習(xí)，整個下棋過程該如何選擇所用到的蒙特卡洛樹，剪枝算法等，不是深度學(xué)習(xí)。

深度學(xué)習(xí)到底是什么人工智能吧

2，深度學(xué)習(xí)和人工智能之間是什么樣的關(guān)系

深度學(xué)習(xí)是人工智能研究的一個領(lǐng)域，一個方向?，F(xiàn)在一些前沿的高端的人工智能都是有深度學(xué)習(xí)來支撐的，可以說，深度學(xué)習(xí)是讓人工智能的智能度不斷上升的一個技術(shù)。

人工智能是一個較大的范圍，包括搜索、專家系統(tǒng)等很多子領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)是其中一個子領(lǐng)域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個比較熱門的方法，指層次比較多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，較低層的網(wǎng)絡(luò)具有無監(jiān)督自主學(xué)習(xí)特征的能力。

深度學(xué)習(xí)和人工智能之間是什么樣的關(guān)系

3，人工智能都學(xué)習(xí)哪些方面的知識

人工智能主要是深度學(xué)習(xí)　　想要學(xué)習(xí)人工智能，先要知道什么是機器學(xué)習(xí)。簡單來說，機器學(xué)習(xí)就是教電腦怎樣從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，然后做出決策或預(yù)測。對于真正的機器學(xué)習(xí)來說，電腦必須在沒有明確編程的情況下能夠?qū)W習(xí)識別模型?！　∧氵€需要知道什么叫做深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)簡單來說，就是機器在學(xué)習(xí)過程中不斷自主深化研究探索，達(dá)到能夠代替人類的經(jīng)驗性工作。比如AlphaGo的圍棋學(xué)習(xí)?！　‘?dāng)然了，人工智能的學(xué)習(xí)少不了編程語言的學(xué)習(xí)包括Python、Java以及人工智能基礎(chǔ)知識：ID3、C4.5、邏輯回歸、SVM、分類器、等算法的特性、性質(zhì)、和其他算法對比的區(qū)別等內(nèi)容。另有工具基礎(chǔ)知識：opencv、matlab、caffe等。

人工智能都學(xué)習(xí)哪些方面的知識

4，AI機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的區(qū)別是什么

曾被MIT技術(shù)評論列為2013年十大突破性技術(shù)（Deep Learning居首），它是以ML中的神經(jīng)網(wǎng)略學(xué)習(xí)算法存在的。人工智能現(xiàn)階段分為弱人工智能和強人工智能，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搖身一變成了如今的DL。學(xué)界對DL一般有兩種看法，實際上當(dāng)下科技能實現(xiàn)的所謂“人工智能”都是弱AI，僅僅用起提取powerful feature；而另一種則希望將其發(fā)展成一個新的學(xué)習(xí)分支，即end-to-end）說不定就是實現(xiàn)未來強AI的突破口1?；蛘邠Q句話說. 深度學(xué)習(xí)與AI。在DL還沒有火起來的時候。DL與ML兩者其實有著某種微妙的關(guān)系，隨著計算資源和big data的興起，奧創(chuàng)那種才是強AI（甚至是boss級的），也就是我上面說的end-to-end的“深度學(xué)習(xí)的思想”。本質(zhì)上來講，人工智能相比深度學(xué)習(xí)是更寬泛的概念，深度學(xué)習(xí)這種技術(shù)（我更喜歡稱其為一種思想。 2。而深度學(xué)習(xí)，一種是將其視作feature extractor，是AI中的一種技術(shù)或思想. 深度學(xué)習(xí)與ML

5，機器人是怎么深度學(xué)習(xí)的

深度學(xué)習(xí)技術(shù)在語音識別、計算機視覺、語言翻譯等領(lǐng)域，均戰(zhàn)勝傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法，甚至在人臉驗證、圖像分類上還超過人類的識別能力。專家預(yù)計，再過些年，我們口袋里的手機也可以運行像人腦一樣復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。高性能計算能力的提升是一大助力。這些年GPU(圖形處理器)、超級計算機和云計算的迅猛發(fā)展，讓深度學(xué)習(xí)脫穎而出。

所謂深度學(xué)習(xí)，就是用多層神經(jīng)元構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以達(dá)到機器學(xué)習(xí)的功能。這些多層的電腦網(wǎng)絡(luò)像人類大腦一樣，可以收集信息，并基于收集到的信息產(chǎn)生相應(yīng)的行為。但，理論上并沒有解釋清楚深度學(xué)習(xí)的機制?！　∩鲜兰o(jì)60年代，生物學(xué)家在研究貓的腦皮層時，發(fā)現(xiàn)其獨特的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能有效降低反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，繼而提出“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。利用這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)編寫的深度學(xué)習(xí)程序，適應(yīng)性很強，成為人工智能的突破口。 2011年，谷歌一家實驗室的研究人員從視頻網(wǎng)站中，抽取了1000萬張靜態(tài)圖片，把它“喂”給谷歌大腦，目標(biāo)是從中尋找重復(fù)出現(xiàn)的圖案。3天后，谷歌大腦在沒有人類幫助的情況下，從這些圖片中發(fā)現(xiàn)了“貓”?！　∵@個谷歌大腦就是一個采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，由1000臺電腦組成。這件事當(dāng)時在科技界引起了轟動，被認(rèn)為深度學(xué)習(xí)復(fù)興的里程碑?！? 簡單地講，深度學(xué)習(xí)技術(shù)是對人腦的一種模擬，因而可以完成很多人腦所具有的功能?！　∽顬槿怂熘氖且曈X功能。我們的相機可以像眼睛一樣看到這個世界，卻不能像大腦一樣看懂這個世界，深度學(xué)習(xí)恰恰補上了這個短板。有了深度學(xué)習(xí)，百度識圖可以準(zhǔn)確識別照片中的物體類別，并對照片進(jìn)行自動歸類或搜索。有了深度學(xué)習(xí)，我們可以很方便地刷臉付款。有了深度學(xué)習(xí)，特制機器可以檢測一定空間內(nèi)所有人員、車輛的行蹤，并對可疑和危險事件及時報警。機器人是怎么深度學(xué)習(xí)的？http://robot.ofweek.com/2016-03/art-8321206-8470-29080717.html

6，人工智能機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是一種怎樣的層級關(guān)系

人工智能：從概念提出到走向繁榮1956年，幾個計算機科學(xué)家相聚在達(dá)特茅斯會議，提出了“人工智能”的概念，夢想著用當(dāng)時剛剛出現(xiàn)的計算機來構(gòu)造復(fù)雜的、擁有與人類智慧同樣本質(zhì)特性的機器。其后，人工智能就一直縈繞于人們的腦海之中，并在科研實驗室中慢慢孵化。之后的幾十年，人工智能一直在兩極反轉(zhuǎn)，或被稱作人類文明耀眼未來的預(yù)言，或被當(dāng)成技術(shù)瘋子的狂想扔到垃圾堆里。直到2012年之前，這兩種聲音還在同時存在。2012年以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運算力的提升和機器學(xué)習(xí)新算法（深度學(xué)習(xí)）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。據(jù)領(lǐng)英近日發(fā)布的《全球AI領(lǐng)域人才報告》顯示，截至2017年一季度，基于領(lǐng)英平臺的全球AI（人工智能）領(lǐng)域技術(shù)人才數(shù)量超過190萬，僅國內(nèi)人工智能人才缺口達(dá)到500多萬。人工智能的研究領(lǐng)域也在不斷擴大，圖二展示了人工智能研究的各個分支，包括專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、進(jìn)化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。但目前的科研工作都集中在弱人工智能這部分，并很有希望在近期取得重大突破，電影里的人工智能多半都是在描繪強人工智能，而這部分在目前的現(xiàn)實世界里難以真正實現(xiàn)（通常將人工智能分為弱人工智能和強人工智能，前者讓機器具備觀察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理，而強人工智能讓機器獲得自適應(yīng)能力，解決一些之前沒有遇到過的問題）。弱人工智能有希望取得突破，是如何實現(xiàn)的，“智能”又從何而來呢？這主要歸功于一種實現(xiàn)人工智能的方法——機器學(xué)習(xí)。機器學(xué)習(xí)：一種實現(xiàn)人工智能的方法機器學(xué)習(xí)最基本的做法，是使用算法來解析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)，然后對真實世界中的事件做出決策和預(yù)測。與傳統(tǒng)的為解決特定任務(wù)、硬編碼的軟件程序不同，機器學(xué)習(xí)是用大量的數(shù)據(jù)來“訓(xùn)練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。舉個簡單的例子，當(dāng)我們?yōu)g覽網(wǎng)上商城時，經(jīng)常會出現(xiàn)商品推薦的信息。這是商城根據(jù)你往期的購物記錄和冗長的收藏清單，識別出這其中哪些是你真正感興趣，并且愿意購買的產(chǎn)品。這樣的決策模型，可以幫助商城為客戶提供建議并鼓勵產(chǎn)品消費。機器學(xué)習(xí)直接來源于早期的人工智能領(lǐng)域，傳統(tǒng)的算法包括決策樹、聚類、貝葉斯分類、支持向量機、EM、Adaboost等等。從學(xué)習(xí)方法上來分，機器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)（如分類問題）、無監(jiān)督學(xué)習(xí)（如聚類問題）、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)。傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法在指紋識別、基于Haar的人臉檢測、基于HoG特征的物體檢測等領(lǐng)域的應(yīng)用基本達(dá)到了商業(yè)化的要求或者特定場景的商業(yè)化水平，但每前進(jìn)一步都異常艱難，直到深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)。深度學(xué)習(xí)：一種實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的技術(shù)深度學(xué)習(xí)本來并不是一種獨立的學(xué)習(xí)方法，其本身也會用到有監(jiān)督和無監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但由于近幾年該領(lǐng)域發(fā)展迅猛，一些特有的學(xué)習(xí)手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡(luò)），因此越來越多的人將其單獨看作一種學(xué)習(xí)的方法。最初的深度學(xué)習(xí)是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決特征表達(dá)的一種學(xué)習(xí)過程。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身并不是一個全新的概念，可大致理解為包含多個隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。為了提高深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果，人們對神經(jīng)元的連接方法和激活函數(shù)等方面做出相應(yīng)的調(diào)整。其實有不少想法早年間也曾有過，但由于當(dāng)時訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足、計算能力落后，因此最終的效果不盡如人意。深度學(xué)習(xí)摧枯拉朽般地實現(xiàn)了各種任務(wù)，使得似乎所有的機器輔助功能都變?yōu)榭赡?。無人駕駛汽車，預(yù)防性醫(yī)療保健，甚至是更好的電影推薦，都近在眼前，或者即將實現(xiàn)。三者的區(qū)別和聯(lián)系機器學(xué)習(xí)是一種實現(xiàn)人工智能的方法，深度學(xué)習(xí)是一種實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的技術(shù)。我們就用最簡單的方法——同心圓，可視化地展現(xiàn)出它們?nèi)叩年P(guān)系。目前，業(yè)界有一種錯誤的較為普遍的意識，即“深度學(xué)習(xí)最終可能會淘汰掉其他所有機器學(xué)習(xí)算法”。這種意識的產(chǎn)生主要是因為，當(dāng)下深度學(xué)習(xí)在計算機視覺、自然語言處理領(lǐng)域的應(yīng)用遠(yuǎn)超過傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法，并且媒體對深度學(xué)習(xí)進(jìn)行了大肆夸大的報道。深度學(xué)習(xí)，作為目前最熱的機器學(xué)習(xí)方法，但并不意味著是機器學(xué)習(xí)的終點。起碼目前存在以下問題：1. 深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，才能展現(xiàn)出神奇的效果，但現(xiàn)實生活中往往會遇到小樣本問題，此時深度學(xué)習(xí)方法無法入手，傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法就可以處理；2. 有些領(lǐng)域，采用傳統(tǒng)的簡單的機器學(xué)習(xí)方法，可以很好地解決了，沒必要非得用復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)方法；3. 深度學(xué)習(xí)的思想，來源于人腦的啟發(fā)，但絕不是人腦的模擬，舉個例子，給一個三四歲的小孩看一輛自行車之后，再見到哪怕外觀完全不同的自行車，小孩也十有八九能做出那是一輛自行車的判斷，也就是說，人類的學(xué)習(xí)過程往往不需要大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)方法顯然不是對人腦的模擬。