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  • 產(chǎn)品產(chǎn)地:北京市
  • 產(chǎn)品品牌:萬(wàn)門(mén)大學(xué)
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  • 產(chǎn)品數(shù)量:0
  • 計(jì)量單位:
  • 產(chǎn)品單價(jià):1
  • 更新日期:2018-12-07 17:34:22
  • 有效期至:2019-12-07
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北京萬(wàn)門(mén)教育科技有限公司——您身邊的萬(wàn)門(mén)人工智能課程及萬(wàn)門(mén) 詳細(xì)信息

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   北京萬(wàn)門(mén)教育科技有限公司是一家專(zhuān)業(yè)從事萬(wàn)門(mén)人工智能培訓(xùn)系統(tǒng)的教育與培訓(xùn)的機(jī)構(gòu),萬(wàn)門(mén)教育總部位于。多年來(lái),萬(wàn)門(mén)教育一直獲得了社會(huì)的廣泛好評(píng)。萬(wàn)門(mén)教育教育的成功離不開(kāi)萬(wàn)門(mén)教育人對(duì)萬(wàn)門(mén)人工智能課程教案的研發(fā)的重視,在重視教學(xué)研發(fā)的同時(shí),萬(wàn)門(mén)教育的教育學(xué)習(xí)環(huán)境營(yíng)造獨(dú)具風(fēng)格,功能齊全的AI培訓(xùn)設(shè)施設(shè)備,優(yōu)美的學(xué)習(xí)環(huán)境,非常適合莘莘學(xué)子慕名而來(lái)學(xué)習(xí)與成長(zhǎng)。 延伸拓展 產(chǎn)品詳情:人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí),三者之間的同心圓關(guān)系理解三者之間關(guān)系的最簡(jiǎn)便方法就是將它們視覺(jué)化為一組同心圓——首先是的部分人工智能——然后是后來(lái)興旺的機(jī)器學(xué)習(xí)——最后是促使當(dāng)下人工智能大爆發(fā)的深度學(xué)習(xí)——在最里層。我們能做什么?這就到了「狹義人工智能(NarrowAI)」的概念。指的是能夠?qū)⑻厥馊蝿?wù)處理得同人類(lèi)一樣好,或者更好的技術(shù)。狹義人工智能的相關(guān)案例比如有Pinterest上的圖像分類(lèi)、Facebook中的人臉識(shí)別。這些是狹義人工智能在實(shí)踐中的例子。這些技術(shù)展示了人類(lèi)智能的一些方面。但是如何做到的呢?那個(gè)智能來(lái)自哪里?所以接下來(lái)看第二個(gè)同心圓,機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)——實(shí)現(xiàn)人工智能的一種方式機(jī)器學(xué)習(xí)最基礎(chǔ)的是運(yùn)用算法來(lái)分析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)、測(cè)定或預(yù)測(cè)現(xiàn)實(shí)世界某些事。所以不是手動(dòng)編碼帶有特定指令設(shè)定的軟件程序來(lái)完成某個(gè)特殊任務(wù),而是使用大量的數(shù)據(jù)和算法來(lái)「訓(xùn)練」機(jī)器,賦予它學(xué)習(xí)如何執(zhí)行任務(wù)的能力。機(jī)器學(xué)習(xí)直接源自早期那幫人工智能群體,演化多年的算法包括了決策樹(shù)學(xué)習(xí)(decisiontreelearning)、歸納邏輯編程(inductivelogicprogramming)。其他的也有聚類(lèi)(clustering)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)(reinforcementlearning)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesiannetworks)等。我們知道,這些早期機(jī)器學(xué)習(xí)方法都沒(méi)有實(shí)現(xiàn)通用人工智能的最終目標(biāo),甚至沒(méi)有實(shí)現(xiàn)狹義人工智能的一小部分目標(biāo)。事實(shí)證明,多年來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域之一是計(jì)算機(jī)視覺(jué),盡管它仍然需要大量的手工編碼來(lái)完成工作。人們會(huì)去寫(xiě)一些手寫(xiě)分類(lèi)器,像是邊緣檢測(cè)凈化器(edgedetectionfilters)使得程序可以識(shí)別對(duì)象的啟止位置形狀檢測(cè)(shapedetection)以確定它是否有八條邊一個(gè)用來(lái)識(shí)別單詞「S-T-O-P」的分類(lèi)器。從這些手寫(xiě)分類(lèi)器中他們開(kāi)發(fā)出能夠理解圖像的算法,「學(xué)習(xí)」判定它是否是一個(gè)停止標(biāo)志。這很好,但還不夠好。特別是有霧天氣標(biāo)志不完全可見(jiàn)的情況下,或者被樹(shù)遮住了一部分。計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像檢測(cè)直到目前都不能與人類(lèi)相媲美,是因?yàn)樗^(guò)脆弱,太容易出錯(cuò)了。是時(shí)間和正確的學(xué)習(xí)算法改變了這一切。

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