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人工智能訓(xùn)練模型（人工智能訓(xùn)練模型過程）

發(fā)布時間：2023-03-13 11:44:44 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 143 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能訓(xùn)練模型的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、AI人工智能-CNN概念輕松入門
2、街道垃圾識別系統(tǒng)的原理是什么？
3、聚焦六新：人工智能未來何在？賦能山西大有可為
4、大數(shù)據(jù)人工智能培訓(xùn)？

人工智能訓(xùn)練模型（人工智能訓(xùn)練模型過程）

一、AI人工智能-CNN概念輕松入門

假設(shè)給定一張圖（可能是字母X或者字母O），通過CNN即可識別出是X還是O，如下圖所示，那怎么做到的呢

如果采用經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，則需要讀取整幅圖像作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入（即全連接的方式），當(dāng)圖像的尺寸越大時，其連接的參數(shù)將變得很多，從而導(dǎo)致計(jì)算量非常大。

而我們?nèi)祟悓ν饨绲恼J(rèn)知一般是從局部到全局，先對局部有感知的認(rèn)識，再逐步對全體有認(rèn)知，這是人類的認(rèn)識模式。在圖像中的空間聯(lián)系也是類似，局部范圍內(nèi)的像素之間聯(lián)系較為緊密，而距離較遠(yuǎn)的像素則相關(guān)性較弱。因而，每個神經(jīng)元其實(shí)沒有必要對全局圖像進(jìn)行感知，只需要對局部進(jìn)行感知，然后在更高層將局部的信息綜合起來就得到了全局的信息。這種模式就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中降低參數(shù)數(shù)目的重要神器：局部感受野。

如果字母X、字母O是固定不變的，那么最簡單的方式就是圖像之間的像素一一比對就行，但在現(xiàn)實(shí)生活中，字體都有著各個形態(tài)上的變化（例如手寫文字識別），例如平移、縮放、旋轉(zhuǎn)、微變形等等，如下圖所示：

我們的目標(biāo)是對于各種形態(tài)變化的X和O，都能通過CNN準(zhǔn)確地識別出來，這就涉及到應(yīng)該如何有效地提取特征，作為識別的關(guān)鍵因子。

回想前面講到的“局部感受野”模式，對于CNN來說，它是一小塊一小塊地來進(jìn)行比對，在兩幅圖像中大致相同的位置找到一些粗糙的特征（小塊圖像）進(jìn)行匹配，相比起傳統(tǒng)的整幅圖逐一比對的方式，CNN的這種小塊匹配方式能夠更好的比較兩幅圖像之間的相似性。如下圖：

以字母X為例，可以提取出三個重要特征（兩個交叉線、一個對角線），如下圖所示：

假如以像素值"1"代表白色，像素值"-1"代表黑色，則字母X的三個重要特征如下：

那么這些特征又是怎么進(jìn)行匹配計(jì)算呢？（不要跟我說是像素進(jìn)行一一匹配的，汗?。?/p>

這時就要請出今天的重要嘉賓：卷積。那什么是卷積呢，不急，下面慢慢道來。

當(dāng)給定一張新圖時，CNN并不能準(zhǔn)確地知道這些特征到底要匹配原圖的哪些部分，所以它會在原圖中把每一個可能的位置都進(jìn)行嘗試，相當(dāng)于把這個feature（特征）變成了一個過濾器。這個用來匹配的過程就被稱為卷積操作，這也是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)名字的由來。

卷積的操作如下圖所示：

是不是很像把毛巾沿著對角卷起來，下圖形象地說明了為什么叫「卷」積

在本案例中，要計(jì)算一個feature（特征）和其在原圖上對應(yīng)的某一小塊的結(jié)果，只需將兩個小塊內(nèi)對應(yīng)位置的像素值進(jìn)行乘法運(yùn)算，然后將整個小塊內(nèi)乘法運(yùn)算的結(jié)果累加起來，最后再除以小塊內(nèi)像素點(diǎn)總個數(shù)即可（注：也可不除以總個數(shù)的）。

如果兩個像素點(diǎn)都是白色（值均為1），那么1 1 = 1，如果均為黑色，那么(-1) (-1) = 1，也就是說，每一對能夠匹配上的像素，其相乘結(jié)果為1。類似地，任何不匹配的像素相乘結(jié)果為-1。具體過程如下（第一個、第二個……、最后一個像素的匹配結(jié)果）：

根據(jù)卷積的計(jì)算方式，第一塊特征匹配后的卷積計(jì)算如下，結(jié)果為1

對于其它位置的匹配，也是類似（例如中間部分的匹配）

計(jì)算之后的卷積如下

以此類推，對三個特征圖像不斷地重復(fù)著上述過程，通過每一個feature（特征）的卷積操作，會得到一個新的二維數(shù)組，稱之為feature map。其中的值，越接近1表示對應(yīng)位置和feature的匹配越完整，越是接近-1，表示對應(yīng)位置和feature的反面匹配越完整，而值接近0的表示對應(yīng)位置沒有任何匹配或者說沒有什么關(guān)聯(lián)。如下圖所示：

可以看出，當(dāng)圖像尺寸增大時，其內(nèi)部的加法、乘法和除法操作的次數(shù)會增加得很快，每一個filter的大小和filter的數(shù)目呈線性增長。由于有這么多因素的影響，很容易使得計(jì)算量變得相當(dāng)龐大。

為了有效地減少計(jì)算量，CNN使用的另一個有效的工具被稱為“池化(Pooling)”。池化就是將輸入圖像進(jìn)行縮小，減少像素信息，只保留重要信息。

池化的操作也很簡單，通常情況下，池化區(qū)域是2 2大小，然后按一定規(guī)則轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的值，例如取這個池化區(qū)域內(nèi)的最大值（max-pooling）、平均值（mean-pooling）等，以這個值作為結(jié)果的像素值。

下圖顯示了左上角2 2池化區(qū)域的max-pooling結(jié)果，取該區(qū)域的最大值max(0.77,-0.11,-0.11,1.00)，作為池化后的結(jié)果，如下圖：

池化區(qū)域往左，第二小塊取大值max(0.11,0.33,-0.11,0.33)，作為池化后的結(jié)果，如下圖：

其它區(qū)域也是類似，取區(qū)域內(nèi)的最大值作為池化后的結(jié)果，最后經(jīng)過池化后，結(jié)果如下：

對所有的feature map執(zhí)行同樣的操作，結(jié)果如下：

最大池化（max-pooling）保留了每一小塊內(nèi)的最大值，也就是相當(dāng)于保留了這一塊最佳的匹配結(jié)果（因?yàn)橹翟浇咏?表示匹配越好）。也就是說，它不會具體關(guān)注窗口內(nèi)到底是哪一個地方匹配了，而只關(guān)注是不是有某個地方匹配上了。

通過加入池化層，圖像縮小了，能很大程度上減少計(jì)算量，降低機(jī)器負(fù)載。

常用的激活函數(shù)有sigmoid、tanh、relu等等，前兩者sigmoid/tanh比較常見于全連接層，后者ReLU常見于卷積層。

回顧一下前面講的感知機(jī)，感知機(jī)在接收到各個輸入，然后進(jìn)行求和，再經(jīng)過激活函數(shù)后輸出。激活函數(shù)的作用是用來加入非線性因素，把卷積層輸出結(jié)果做非線性映射。

在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)一般使用ReLU(The Rectified Linear Unit，修正線性單元)，它的特點(diǎn)是收斂快，求梯度簡單。計(jì)算公式也很簡單，max(0,T)，即對于輸入的負(fù)值，輸出全為0，對于正值，則原樣輸出。

下面看一下本案例的ReLU激活函數(shù)操作過程：

第一個值，取max(0,0.77)，結(jié)果為0.77，如下圖

第二個值，取max(0,-0.11)，結(jié)果為0，如下圖

以此類推，經(jīng)過ReLU激活函數(shù)后，結(jié)果如下：

對所有的feature map執(zhí)行ReLU激活函數(shù)操作，結(jié)果如下：

通過將上面所提到的卷積、激活函數(shù)、池化組合在一起，就變成下圖：

通過加大網(wǎng)絡(luò)的深度，增加更多的層，就得到了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如下圖：

全連接層在整個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中起到“分類器”的作用，即通過卷積、激活函數(shù)、池化等深度網(wǎng)絡(luò)后，再經(jīng)過全連接層對結(jié)果進(jìn)行識別分類。

首先將經(jīng)過卷積、激活函數(shù)、池化的深度網(wǎng)絡(luò)后的結(jié)果串起來，如下圖所示：

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)，在模型訓(xùn)練時，根據(jù)訓(xùn)練樣本對模型進(jìn)行訓(xùn)練，從而得到全連接層的權(quán)重（如預(yù)測字母X的所有連接的權(quán)重）

在利用該模型進(jìn)行結(jié)果識別時，根據(jù)剛才提到的模型訓(xùn)練得出來的權(quán)重，以及經(jīng)過前面的卷積、激活函數(shù)、池化等深度網(wǎng)絡(luò)計(jì)算出來的結(jié)果，進(jìn)行加權(quán)求和，得到各個結(jié)果的預(yù)測值，然后取值最大的作為識別的結(jié)果（如下圖，最后計(jì)算出來字母X的識別值為0.92，字母O的識別值為0.51，則結(jié)果判定為X）

上述這個過程定義的操作為”全連接層“(Fully connected layers)，全連接層也可以有多個，如下圖：

將以上所有結(jié)果串起來后，就形成了一個“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”（CNN）結(jié)構(gòu)，如下圖所示：

綜述：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由兩部分組成，一部分是特征提?。ň矸e、激活函數(shù)、池化），另一部分是分類識別（全連接層），著名的手寫文字識別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖：

CNN進(jìn)化歷史：

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）近年來取得了長足的發(fā)展，是深度學(xué)習(xí)中的一顆耀眼明珠。CNN不僅能用來對圖像進(jìn)行分類，還在圖像分割（目標(biāo)檢測）任務(wù)中有著廣泛的應(yīng)用。CNN已經(jīng)成為了圖像分類的黃金標(biāo)準(zhǔn)，一直在不斷的發(fā)展和改進(jìn)。

CNN的起點(diǎn)是神經(jīng)認(rèn)知機(jī)模型，此時已經(jīng)出現(xiàn)了卷積結(jié)構(gòu)，經(jīng)典的LeNet誕生于1998年。然而之后CNN的鋒芒開始被SVM等模型蓋過。隨著ReLU、dropout的提出，以及GPU和大數(shù)據(jù)帶來的歷史機(jī)遇，CNN在2012年迎來了歷史突破：AlexNet。隨后幾年，CNN呈現(xiàn)爆發(fā)式發(fā)展，各種CNN模型涌現(xiàn)出來。

CNN的主要演進(jìn)方向如下：

1、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)加深

2、加強(qiáng)卷積功能

3、從分類到檢測

4、新增功能模塊

下圖是CNN幾個經(jīng)典模型（AlexNet、VGG、NIN、GoogLeNet、ResNet）的對比圖，可見網(wǎng)絡(luò)層次越來越深、結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜，當(dāng)然模型效果也是越來越好：

二、街道垃圾識別系統(tǒng)的原理是什么？

不久前上海關(guān)于垃圾分類的出臺政策大家應(yīng)該還記得，做好垃圾分類成為了許多人的難題。其實(shí)，隨著人工智能技術(shù)的突飛猛進(jìn)，自動分類垃圾桶已經(jīng)出現(xiàn)了。目前有許多關(guān)于人工智能自動分類垃圾的應(yīng)用，像是芬蘭的Bin-e垃圾桶，阿里的“浣熊”智能垃圾分類系統(tǒng)等等，相信國內(nèi)人工智能自動分類垃圾應(yīng)用將成為新的發(fā)展趨勢，人工智能自動分類垃圾的普及也只是時間問題。下面來看看人工智能自動分類垃圾的應(yīng)用原理。

人工智能可以應(yīng)用于垃圾分類嗎?

在不久的將來，人工智能垃圾桶將更廣泛地應(yīng)用開來，讓垃圾分類變得更簡單、更高效。今年7月，上海第二批人工智能應(yīng)用場景需求正式“發(fā)榜”，“人工智能在生活垃圾分類中的應(yīng)用”便是其中之一。根據(jù)相關(guān)場景需求內(nèi)容，未來的智能垃圾箱房，可以進(jìn)行生活垃圾圖像采集和識別，智能提示投放分類垃圾桶，當(dāng)居民投放錯誤時可立即發(fā)現(xiàn)并報警，對濕垃圾中的典型干垃圾雜質(zhì)進(jìn)行警報提醒，可識別的雜質(zhì)類型還可通過智能學(xué)習(xí)逐步增加。

在生活垃圾分類清運(yùn)方面，不同種類的生活垃圾清運(yùn)車可自動識別分類垃圾桶，并進(jìn)行收運(yùn)，確保分類收運(yùn)。通過車載攝像和圖像傳感設(shè)備，記錄小區(qū)濕垃圾的收集過程，在濕垃圾傾倒入車時，進(jìn)行雜質(zhì)識別并記錄報警。在垃圾處理中轉(zhuǎn)站，自動分類機(jī)器人或智能抓斗，可通過機(jī)械手抓取各種形狀的垃圾，識別可回收垃圾、有害垃圾等，并放置到不同的回收處理裝置中。通過圖像識別技術(shù)，對中轉(zhuǎn)入集裝的垃圾，判別垃圾批次質(zhì)量，預(yù)防之前的漏檢以及危險物品。不僅如此，對于部分人群不便定時定點(diǎn)投放垃圾的問題，居民可以通過APP下發(fā)指令，GPS垃圾回收機(jī)器人接到命令后，啟用自身的GPS和運(yùn)動傳感器前往定位住戶的指定地點(diǎn)，幫助居民將垃圾自動投放到不同的垃圾桶內(nèi)。

人工智能自動分類垃圾的應(yīng)用案例：

波蘭創(chuàng)業(yè)公司開發(fā)了一種基于人工智能和云服務(wù)的智能垃圾桶，可以自行判斷出垃圾種類并分類。通過傳感器、攝像頭、具有深度學(xué)習(xí)特點(diǎn)的AI圖像識別算法，來自動分類垃圾。Bin-e垃圾桶用起來特別簡單，用戶只需在Bin-e垃圾桶前掃描一下垃圾、艙門便會打開，將垃圾放入其中便可以了。其實(shí)，垃圾桶早已分辨出垃圾類型，將其壓縮并分類放置。另外，垃圾桶的內(nèi)容、剩余空間都會即時上傳到云空間，而回收公司只需要通過App即可隨時檢查，當(dāng)然也可收到通知信息。除了回收垃圾，Bin-e垃圾桶甚至還能夠通過垃圾分析附近用戶的消費(fèi)習(xí)慣（當(dāng)然是非實(shí)名的方式），包括飲料、食品的品牌和數(shù)量，對于一些經(jīng)營商業(yè)廣場的商業(yè)用戶來說，顯然是具有一定價值

阿里人工智能實(shí)驗(yàn)室公布一項(xiàng)內(nèi)部代號為“浣熊”的智能垃圾分類系統(tǒng)，這是一個可以根據(jù)不同城市垃圾分類標(biāo)準(zhǔn)，自動識別上萬種常見垃圾，迅速準(zhǔn)確的進(jìn)行垃圾分類的智能系統(tǒng)。‘浣熊’系統(tǒng)已存儲超萬條物品數(shù)據(jù)，能夠?qū)崿F(xiàn)日常生活垃圾全識別?；贏I(人工智能)訓(xùn)練模型的‘浣熊’系統(tǒng)還可主動升級垃圾數(shù)據(jù)庫，自動適應(yīng)不同城市分類要求。

人工智能自動分類垃圾的應(yīng)用原理：

1、“垃圾”圖像數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

為了實(shí)現(xiàn)一個理想的垃圾自動分類器，需要有一個已經(jīng)分好類別的“垃圾”圖像數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練的基礎(chǔ)。然而當(dāng)前并沒有這樣一個可以直接使用的數(shù)據(jù)集，所以我們首先自己動手收集海量的“垃圾”圖像并為每張圖像標(biāo)注上相應(yīng)的類別。數(shù)據(jù)集的收集一直是一件耗時耗力的工作，為了快速便捷地完成“垃圾”圖像數(shù)據(jù)集的收集，我們依據(jù)官方發(fā)布的垃圾分類指南上每一類所包含的垃圾名稱，通過在百度圖片上爬取名稱對應(yīng)的圖像來實(shí)現(xiàn)。

在實(shí)際的應(yīng)用場景中，待分類的樣本往往是不可控的，所以一般會增加“其他”這個類別用來收留各種異常樣本。在垃圾分類中，除可回收物、有害垃圾和濕垃圾外都屬于干垃圾，所以干垃圾已經(jīng)扮演了“其他”的角色。我們的“垃圾”圖像數(shù)據(jù)集最終分為可回收垃圾、有害垃圾、濕垃圾和干垃圾四個類別。

2、垃圾自動分類器

垃圾自動分類本質(zhì)上是一個圖像分類問題，當(dāng)前基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類算法發(fā)展很快，各種方法層出不窮。在深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)之前，可變形部件模型（DPM）一直是流行的目標(biāo)檢測方法。深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)后，以R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN為代表的兩階段算法和以YOLOv1-3、SSD、RetinaNet為代表的單階段算法成為主流。前者是先由算法生成一系列待檢測目標(biāo)的候選框，再通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行候選框的分類；后者則不用產(chǎn)生候選框，直接將目標(biāo)邊框定位的問題轉(zhuǎn)化為回歸問題處理。

和垃圾分類器一樣，一個理想的垃圾檢測器，需要大量的“垃圾”標(biāo)注數(shù)據(jù)來支撐。但是與分類數(shù)據(jù)集相比，檢測數(shù)據(jù)集除了標(biāo)注類別外還要標(biāo)注圖位置坐標(biāo)，這樣的標(biāo)注工作更為艱巨。在完成垃圾檢測的圖像數(shù)據(jù)集后，就可以利用當(dāng)前主流的深度學(xué)習(xí)檢測算法來實(shí)現(xiàn)批量垃圾的分類。

以上就是人工智能自動分類垃圾的應(yīng)用原理深度分析。在大家的實(shí)際生活中，人工智能對于垃圾分類的應(yīng)用，可能還存在著許多的不足，但是相信未來隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，這些問題都能夠迎刃而解。關(guān)于AI垃圾分類的原理，礙于篇幅的限制就暫時講到這里啦。如果對于人能智能相關(guān)內(nèi)容還有興趣的小伙伴，可以繼續(xù)關(guān)注博學(xué)谷資訊。

三、聚焦六新：人工智能未來何在？賦能山西大有可為

人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量。山西各行各業(yè)如何+人工智能，助力轉(zhuǎn)型綜改？行業(yè)大咖紛紛表達(dá)自己的看法。

“我們的物流分揀設(shè)備在太原得到運(yùn)用，還覆蓋全國40%的快遞分揀點(diǎn)，才能讓大家享受如此快捷又低成本的物流便利?！敝袊茖W(xué)院微電子研究所智能制造電子研發(fā)中心主任李功燕舉例說明，新的信息技術(shù)為中國的智能制造領(lǐng)域提供了彎道超車的機(jī)會，有效降低了工業(yè)部件的成本，也提供了更多發(fā)展機(jī)遇。

而在新松機(jī)器人投資有限公司總經(jīng)理武興華看來，這樣的發(fā)展會帶來顛覆性的改變。新松機(jī)器人改變了中國機(jī)器人只有進(jìn)口沒有出口的歷史。隨著人工智能和信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)的到來，未來將實(shí)現(xiàn)機(jī)器換人、機(jī)器超人，甚至機(jī)器替人。比如目前大比例的企業(yè)正在進(jìn)行機(jī)器對人的替代，新松的教育機(jī)器人甚至可以在一定程度上替換掉頂級的老師?！澳壳埃覀冊谘芯咳祟愐庾R和機(jī)器的結(jié)合，雖然還沒有實(shí)質(zhì)性的突破，但整體框架結(jié)構(gòu)已經(jīng)搭建起來?！蔽渑d華如是說。

用好人工智能的同時，也要促進(jìn)人工智能更好地成長。人工智能里最重要的就是建立模型、訓(xùn)練模型，需要大量標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支撐，但很多電力公司40%-60%的數(shù)據(jù)是無效數(shù)據(jù)。如何給人工智能提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)？云圣智能聯(lián)合創(chuàng)始人朱勝利認(rèn)為0-500米的新空間是未來發(fā)展、挖掘數(shù)據(jù)并服務(wù)于新基建的重要空間。“通過在新空間中采集新數(shù)據(jù)，把人工智能和信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)結(jié)合在一起，才能為產(chǎn)業(yè)、國家和全球作出更大貢獻(xiàn)。”朱勝利說。

事實(shí)上，除了企業(yè)發(fā)力，山西的支持政策也為人工智能提供了優(yōu)越的成長空間?！靶艅?chuàng)產(chǎn)業(yè)是牽引其他產(chǎn)業(yè)發(fā)展的根基。太原市在發(fā)展信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)方面就走在了全國的前列。山西省發(fā)展信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)生態(tài)，以此來帶動其他新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，并把打造信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)生態(tài)和創(chuàng)新高地作為戰(zhàn)略工程、‘一號工程’，這樣的定位是非常深遠(yuǎn)的?！鄙轿靼傩判畔⒓夹g(shù)有限公司董事長王憲朝說。

人工智能雖大有可為，但“安全”不可忽視。

中國長城科技集團(tuán)股份有限公司副總裁谷虹認(rèn)為，算例包括網(wǎng)絡(luò)，是人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等諸多高新技術(shù)的基礎(chǔ)，因而算例安全是非常重要的，但同時又是非常難做到的。因?yàn)樗憷偁幨侨蚋偁幍淖罨镜暮诵狞c(diǎn)，經(jīng)過多年的努力，中國的算例已經(jīng)達(dá)到了一定的水平，甚至在某些領(lǐng)域走到了世界前列。我們現(xiàn)在有飛騰CPU、華為鯤鵬CPU。在算例安全中，產(chǎn)業(yè)安全也是重要的一環(huán)。“在此，我也呼吁相關(guān)的使用方、研發(fā)方可以考慮到算例的安全?！惫群缯f。

相信在政府的大力支持、各界的共同努力下，山西的人工智能和信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)一定會迎來更大的發(fā)展機(jī)遇，蹚出嶄新的合作共贏之路。

四、大數(shù)據(jù)人工智能培訓(xùn)？

大數(shù)據(jù)人工智能培訓(xùn)推薦選擇【達(dá)內(nèi)教育】。大數(shù)據(jù)人工智能需要學(xué)習(xí)的東西如下：

1、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識蘊(yùn)含著處理智能問題的基本思想與方法，也是理解復(fù)雜算法的必備要素。這一模塊覆蓋了人工智能必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識，包括線性代數(shù)、概率論、最優(yōu)化方法等。

2、機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)的作用是從數(shù)據(jù)中習(xí)得學(xué)習(xí)算法，進(jìn)而解決實(shí)際的應(yīng)用問題，是【人工智能】的核心內(nèi)容之一。這一模塊覆蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)中的主要方法，包括線性回歸、決策樹、支持向量機(jī)、聚類等。

3、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將認(rèn)知科學(xué)引入機(jī)器學(xué)習(xí)中，以模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對真實(shí)世界的交互反應(yīng)，并取得了良好的效果。這一模塊覆蓋了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的基本概念，包括多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前饋與反向傳播、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

4、深度學(xué)習(xí)。包含多個中間層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)爆炸和計(jì)算力飆升推動了深度學(xué)習(xí)的崛起。這一模塊覆蓋了深度學(xué)習(xí)的概念與實(shí)現(xiàn)，包括深度前饋網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)中的正則化、自編碼器等。感興趣的話點(diǎn)擊此處，免費(fèi)學(xué)習(xí)一下

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