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2022-01-10點擊量：3830

1、人工智能的定義人工智能領域苦于存在多種概念和定義，有的太過有的則不夠。作為該領域創始人之一的NilsNilsson先生寫到：“人工智能缺乏通用的定義。”隨著計算機為解決新任務挑戰而升級換代并推而廣之，人們對那些所謂需要依靠人類智慧才能解決的任務的定義門檻也越來越高。所以，人工智能的定義隨著時間而演變，這一現象稱之為“人工智能效應”，概括起來就是，“人工智能，就是要實現所有目前還無法不借助人類智慧才能實現的任務的集合。”2、人工智能的歷史人工智能并不是一個新名詞。實際上，這個領域在20世紀50年代就已經開始啟動，這段探索的歷史被稱為“喧囂與渴望、挫折與失望交替出現的時代”——最近給出的一個較為恰當的評價。20世紀50年代明確了人工智能要模擬人類智慧這一大膽目標，從此研究人員開展了一系列貫穿20世紀60年代并延續到70年代的研究項目，這些項目表明，計算機能夠完成一系列所本只屬于人類能力范疇之內的任務，例如證明定理、求解微積分、通過規劃來響應命令、履行物理動作，甚至是模擬心理學家、譜曲這樣的活動。但是，過分簡單的算法、匱乏的難以應對不確定環境（這種情形在生活中無處不在）的理論，以及計算能力的限制，嚴重阻礙了我們使用人工智能來解決更加困難和多樣的問題。伴隨著對缺乏繼續努力的失望，人工智能于20世紀70年代中期逐漸淡出公眾視野。20世紀80年代末，幾乎一半的“財富500強”都在開發或使用“專家系統”，這是一項通過對人類專家的問題求解能力進行建模，來模擬人類專家解決該領域問題的人工智能技術。對于專家系統潛力的過高希望，徹底掩蓋了它本身的局限性，包括明顯缺乏常識、難以捕捉專家的隱性知識、建造和維護大型系統這項工作的復雜性和成本，當這一點被越來越多的人所認識到時，人工智能研究再一次脫離軌道。20世紀90年代，在人工智能領域的技術成果始終處于低潮，成果寥寥。反而是神經網絡、遺傳算法等科技得到了新的關注，這一方面，是因為這些技術避免了專家系統的若干限制，另一方面，是因為新算法讓它們運行起來更加高效。神經網絡的設計受到了大腦結構的啟發。遺傳算法的機制是，首先迭代生成備選解決方案，然后剔除最差方案，最后通過引入隨機變量來產生新的解決方案，從而“進化”出解決問題的最佳方案。3、人工智能進步的催化劑截止到21世紀前10年的后期，出現了一系列復興人工智能研究進程的要素，尤其是一些核心技術。下面將對這些重要的因素和技術進行詳細說明。1）摩爾定律在價格、體積不變的條件下，計算機的計算能力可以不斷增長。這就是被人們所熟知的摩爾定律，它以Intel共同創辦人GordonMoore命名。GordonMoore從各種形式的計算中獲利，包括人工智能研究人員使用的計算類型。數年以前，先進的系統設計只能在理論上成立但無法實現，因為它所需要的計算機資源過于昂貴或者計算機無法勝任。今天，我們已經擁有了實現這些設計所需要的計算資源。舉個夢幻般的例子，現在最新一代微處理器的性能是1971年第一代單片機的400萬倍。2）大數據得益于互聯網、社交媒體、移動設備和廉價的傳感器，這個世界產生的數據量急劇增加。隨著對這些數據的價值的不斷認識，用來管理和分析數據的新技術也得到了發展。大數據是人工智能發展的助推劑，這是因為有些人工智能技術使用統計模型來進行數據的概率推算，比如圖像、文本或者語音，通過把這些模型暴露在數據的海洋中，使它們得到不斷優化，或者稱之為“訓練”——現在這樣的條件隨處可得。3）互聯網和云計算和大數據現象緊密相關，互聯網和云計算可以被認為是人工智能基石有兩個原因。第一，它們可以讓所有聯網的計算機設備都能獲得海量數據。這些數據是人們推進人工智能研發所需要的，因此它可以促進人工智能的發展。第二，它們為人們提供了一種可行的合作方式——有時顯式有時隱式——來幫助人工智能系統進行訓練。比如，有些研究人員使用類似MechanicalTurk這樣基于云計算的眾包服務來雇傭成千上萬的人來描繪數字圖像。這就使得圖像識別算法可以從這些描繪中進行學習。谷歌翻譯通過分析用戶的反饋以及使用者的無償貢獻來提高它自動翻譯的質量。4）新算法算法是解決一個設計程序或完成任務的路徑方法。最近幾年，新算法的發展極大提高了機器學習的能力，這些算法本身很重要，同時也是其他技術的推動者，比如計算機視覺（這項科技將會在后文描述）。機器學習算法目前被開源使用，這種情形將促成更大進步，因為在開源環境下開發人員可以補足和增強彼此的工作。本文由培訓無憂網長沙牛耳教育專屬課程顧問整理發布，希望能夠對想參加長沙大數據分析培訓的學生有所幫助。更多大數據分析培訓課程資訊歡迎關注培訓無憂網大數據人工智能培訓頻道或添加老師微信：1503333605010...

2022-01-10點擊量：3664

今天帶您一起來了解下關于人工智能的基礎知識。01、機器學習是什么機器學習的核心是，“用算法解析數據，從中學習，然后對某些事物做出決定或預測。”這意味著，你無需明確地編程計算機來執行任務，而是教計算機如何開發算法來完成任務。機器學習主要有三種類型，它們各有優缺點，分別是：監督學習，無監督學習和強化學習。1.監督學習監督學習的兩種主要類型是分類和回歸。在分類中，訓練的機器將把一組數據分成特定的類。比如郵箱的垃圾郵件過濾器，過濾器分析之前標記為垃圾郵件的郵件，并將其與新郵件進行比較。如果達到某個百分比，則這些新郵件會被標記為垃圾郵件，并發送到相應的文件夾；不像垃圾郵件的將被歸類為正常并發送到收件箱。第二種是回歸。在回歸中，機器使用先前標注的數據來預測未來。比如天氣應用。利用天氣的相關歷史數據（即平均溫度，濕度和降水量），手機的天氣應用可以查看當前天氣，并對一定時間范圍內的天氣進行預測。2.無監督學習在無監督學習中，數據是未標注的。由于現實中，大多數的數據都是未標注的，因此這些算法特別有用。無監督學習分為聚類和降維。聚類用于根據屬性和行為對象進行分組。這與分類不同，因為這些組不會提供給你。聚類將一個組劃分為不同的子組（例如，根據年齡和婚姻狀況），然后進行有針對性的營銷。另一方面，降維涉及通過查找共性來減少數據集的變量。大多數數據可視化使用降維來識別趨勢和規則。3.強化學習強化學習使用機器的歷史和經驗來做出決策。強化學習的經典應用是游戲。與監督和無監督學習相反，強化學習不注重提供“正確”的答案或輸出。相反，它專注于性能，這類似人類根據積極和消極后果進行學習。如果孩子碰到了熱爐，他很快就會學會不再重復這個動作。同樣在國際象棋中，計算機可以學習不將王移動到對手的棋子可以到達的地方。根據這個原理，在游戲中機器能夠最終擊敗頂級的人類玩家。02、機器學習的發展歷程機器學習的最早由貝葉斯在1783年發表的同名定理中提出。貝葉斯定理根據類似事件的歷史數據得出事件的可能性。換句話說，貝葉斯定理是一種從經驗中學習的數學方法，這也是機器學習的基本思想。幾個世紀后的1950年，計算機科學家艾倫·圖靈發明了圖靈測試，計算機通過文本對話，從而讓人類認為與其交談的是人而不是計算機。圖靈認為，只有當機器通過這項測試才能被認為是“智能的”。在此之后不久，1952年，亞瑟·塞繆爾開發了第一個真正的機器學習程序，在簡單的跳棋游戲中，計算機能夠根據之前的游戲學習策略，并提高之后的表現。接下來是1963年，唐納德·米基開發了基于強化學習的tic-tac-toe項目。機器學習的最大突破是2006年深度學習的發展。深度學習是機器學習的一個類別，旨在模仿人類大腦的思維過程，通常用于圖像和語音識別。如今我們使用的許多技術都不離開深度學習。你是否曾將照片上傳到Facebook帳戶，并標記圖中的人物？Facebook正在使用神經網絡識別照片中的人臉。還有Siri，當你向iPhone詢問今天棒球比賽的比分時，你的語音將通過復雜的語音解析算法進行分析。沒有深度學習，這一切都將難以實現。03、機器學習的原理初學者們要注意了，如果想完全理解大多數機器學習算法，那么必須對一些關鍵數學概念有基本了解。但不要害怕，這些概念很簡單，有些可能你已經掌握了。機器學習涉及到線性代數、微積分、概率和統計。線性代數概念Top3：1.矩陣運算2.特征值/特征向量3.向量空間和范數微積分概念Top3：1.偏導數2.向量值函數3.方向梯度統計概念Top3：1.貝葉斯定理2.組合學3.抽樣方法讓我們看到一些常見的算法：1.回歸算法這可能是最流行的機器學習算法，線性回歸算法是基于連續變量預測特定結果的監督學習算法。另一方面，邏輯回歸專門用于預測離散值。這些算法都以其速度而聞名，它們被認為是最快的機器學習算法之一。2.基于實例的算法基于實例的分析根據提供數據的特定實例來預測結果。最著名的基于實例算法是k-NearestNeighbor，也稱為kNN。用于分類中，kNN比較數據點的距離并將每個點分配給它最接近的組。3.決策樹算法決策樹算法聚集“弱”學習元素，讓它們一起形成強大的算法，這些元素以樹狀結構組成。其中比較流行的決策樹算法是隨機森林算法。在該算法中，弱學習元素是隨機選擇的。在下面的例子中，我們可以發現許多共同的特征（比如眼睛為藍色或非藍色），這都無法對動物種類進行辨別。然而，當我們將所有這些觀察結果結合在一起時，我們能夠形成更完整的理解并進行更準確的預測。4.貝葉斯算法這些算法基于貝葉斯定理的，最受歡迎的是樸素貝葉斯算法，它經常用于文本分析。例如，大多數垃圾郵件過濾器都使用貝葉斯算法。它們使用按類別標記的用戶輸入數據來比較新數據，并對其進行適當分類。5.聚類算法聚類算法專注找到元素間的共性，并相應地對它們進行分組。常見的聚類算法是K-Means聚類。根據K-Means，分析人員選擇聚類的數量（由變量K表示），算法將元素按物理距離分組到適當的聚類中。6.深度學習和神經網絡算法人工神經網絡算法基于生物神經網絡的結構。深度學習采用神經網絡模型并對其進行更新。它們是大型且極其復雜的神經網絡，使用少量標注數據和大量未標注數據。神經網絡和深度學習具有許多輸入，這些輸入在產生一個或多個輸出之前要通過若干隱藏層。這些連接形成一個特定的循環，模仿人腦處理信息和建立邏輯聯系的方式。此外，隨著算法的運行，隱藏層通常會變得更小、更細微。本文由培訓無憂網長沙牛耳教育專屬課程顧問整理發布，希望能夠對想參加長沙大數據分析培訓的學生有所幫助。更多大數據分析培訓課程資訊歡迎關注培訓無憂網大數據人工智能培訓頻道或添加老師微信：1503333605010...

2022-01-07點擊量：2568

深度學習是近幾年人工智能領域的核心技術，隨著它的不斷深入發展，才有了人工智能今天的崛起和落地應用。談到深度學習，就不得不提圖神經網絡（GNN），畢竟圖神經網絡正是深度學習技術的根本和基礎。下面將用三分鐘帶你解讀圖神經網絡，主要內容包括圖神經網絡的定義、興起和用途，趕緊來一起看看吧。1、圖神經網絡的定義GNN全名圖神經網絡，這里的G是是圖（Graph）的意思，GNN之所以重要，是因為圖很重要。圖是計算機科學里的一種非常重要的數據結構，計算機科學有一門必修的基礎課叫“離散數學”，聽名字像是某一條數學分支，不過究竟“離散數學”的邊界在哪里，現在還沒有一個統一的定論。但有一個知識點，所有版本的《離散數學》教材都不會錯過，那就是“圖論”，討論一種叫“圖”的數據結構。而GNN里的“圖”，正是指圖論的“圖”。那么究竟什么是“圖”？就兩樣，頂點（Vertex）和邊（Edge）。所謂的頂點，就是網絡拓撲圖里面的節點，譬如網絡拓撲圖里的PC機、服務器和路由器等等，而所謂的邊，就是連接這些網絡節點的線。所以圖的應用非常廣，網絡拓撲圖就是一種非常典型的圖結構。2、圖神經網絡的興起圖神經網絡的出現實質上是一門新技術的興起，那為什么要推出這款新技術呢？推出一款新技術，潛臺詞就是說原有技術存在不足，下面我們可以看看CNN和RNN存在的不足。說白了就是數據結構，模型是要喂數據的，這我們都知道。但現有的深度學習模型，無論是CNN，還是RNN，或者叫其他什么的，都對數據的數據結構有一個要求，必須都是歐幾里得結構。長得方方正正的就是歐幾里得結構，軍訓的閱兵方陣，橫向縱向都是一個人緊挨著一個人，這就是典型的歐幾里得結構。而圖是非歐幾里得結構，所以沒有辦法用傳統的深度模型處理的。因此，研究人員開發了圖神經網絡。3、圖神經網絡的用途近幾年，深度學習帶來了人臉識別、語音助手以及機器翻譯的成功應用。這三類場景的背后分別代表了三類數據：圖像、語音和文本。深度學習在這三類場景中取得突破的關鍵是它背后的端對端學習機制。另外，業界認為大規模圖神經網絡是認知智能計算強有力的推理方法。圖神經網絡將深度神經網絡從處理傳統非結構化數據推廣到更高層次的結構化數據。不僅如此，圖還具有很強的語義可視化能力，這種優勢被所有的GNN模型所共享。比如在異常交易賬戶識別的場景中，GNN在將某個賬戶判斷為異常賬戶之后，可以將該賬戶的局部子圖可視化出來。總體來說，近些年來，圖神經網絡的興起與用途成功推動了人工智能在模式識別和數據挖掘的研究。本文由培訓無憂網更多人工智能人工智能培訓...

2022-01-07點擊量：2380

學習人工智能除了要構建自己的基礎知識框架以外，還要注重實戰項目的練習，這樣才能達到靈活掌握人工智能技術的目的。因此，大家在選擇人工智能培訓機構的時候，一定要考察培訓課程中有沒有實戰項目。以知名培訓學校的人工智能培訓課程為例，一起來看看相關的實戰項目內容。實戰項目一：人臉識別打卡隨著人工智能時代的到來，各大廠紛紛投入大量的人力物力進軍人工智能領域。學習掌握大廠AI技術，可以使我們更快捷的實現業務場景智能化。本次人工智能培訓主要介紹了百度AI的三大平臺：機器學習平臺、深度學習平臺、人工智能平臺，并對人工智能平臺包含的三大主流技術：圖像、語音、自然語言處理進行了深入講解，最后以“人臉識別打卡”案例，詳細講解了項目架構設計和開發流程。學完本課程，不僅可以掌握圖像、語音和自然語言處理API的使用，而且可以利用API實現具體應用的開發。實戰項目二：商品物體檢測物體檢測是計算機視覺中最常見應用之一，有極為廣泛的用途。本課程從目標檢測算法出發，對各個算法進行了全面細致的講解，然后講解了數據集標記與處理的相關內容，最后以一個實戰項目“商品物體檢測”為例，講解了整個項目的架構設計，以及整個項目的開發流程。學完本課程不僅可以掌握目標檢測算法的原理、模型訓練工具的使用，而且可以掌握利用TensorFlowServing完成模型部署以及客戶端編寫能力。實戰項目三：AI游戲這是一門最適合初學者的人工智能培訓課程，本課程是針對人工智能感興趣的零基礎學習者研發的快速入門級課程，本著以深入淺出、通俗易懂的講解形式；清晰豐富的內容體系：神經網絡結構，激活函數，神經元，卷積神經網絡，監督學習，無監督學習，以及Tensorflow的框架知識、語法結構和綜合應用；有趣豐富的游戲案例設計：飛機投彈、坦克開炮、射箭、走迷宮等游戲為教學宗旨，帶你輕松踏入人工智能的神秘領域。實戰項目四：PyTorch經典項目深度學習框架PyTorch實戰項目旨在，幫助同學們快速掌握PyTorch框架核心模塊使用方法與項目應用實例，讓同學們熟練使用PyTorch框架進行項目開發。人工智能培訓內容全部以實戰為導向，基于當下計算機視覺與自然語言處理中經典項目進行實例講解，通過Debug模式詳解項目中每一行代碼的作用與效果。專屬課程顧問整理發布，更多人工智能課程信息歡迎關注培訓無憂網人工智能培訓...

2022-01-07點擊量：1737

Python開發中有哪些高級技巧？列表推導式>>>chars=[cforcin'python']>>>chars['p','y','t','h','o','n']字典推導式>>>dict1={'a':1,'b':2,'c':3,'d':4,'e':5}>>>double_dict1={k:v*2for(k,v)indict1.items()}>>>double_dict1{'a':2,'b':4,'c':6,'d':8,'e':10}集合推導式>>>set1={1,2,3,4}>>>double_set={i*2foriinset1}>>>double_set{8,2,4,6}合并字典>>>x={'a':1,'b':2}>>>y={'c':3,'d':4}>>>z={**x,**y}>>>z{'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}復制列表>>>nums=[1,2,3]>>>nums[::][1,2,3]>>>copy_nums=nums[::]>>>copy_nums[1,2,3]反轉列表>>>reverse_nums=nums[::-1]>>>reverse_nums[3,2,1]PACKING/UNPACKING變量交換>>>a,b=1,2>>>a,b=b,a>>>a2>>>b1高級拆包>>>a,*b=1,2,3>>>a1>>>b[2,3]或者>>>a,*b,c=1,2,3,4,5>>>a1>>>b[2,3,4]>>>c5函數返回多個值（其實是自動packing成元組）然后unpacking賦值給4個變量>>>deff():...return1,2,3,4...>>>a,b,c,d=f()>>>a1>>>d4列表合并成字符串>>>"".join(["I","Love","Python"])'ILovePython'鏈式比較>>>ifa>2anda<5:...pass...>>>if2...

2022-01-06點擊量：971

隨著互聯網和科技的發展，人工智能也逐漸成為未來科技發展的重要方向，而在大數據時代的今天，對于數據采集、挖掘、應用的技術越來越受到矚目。那么在人工智能和大數據的開發過程中，有哪些特別需要注意的要點呢?今天就帶大家先了解一下其中的三大要點。要點一：數據并不是萬能的根本上看，機器學習算法并不是魔法，它需要從訓練數據開始，逐步延伸到未知數據中去。例如假設你已經對數據的分布規律有所了解，那么通過圖模型來表達這些先驗的知識會非常有效。除了數據以外，你還需要仔細的考慮，該領域有哪些知識可以應用，這對開發一個更有效的分類器會很有幫助。數據和行業經驗結合往往能事半功倍。要點二：泛化能力是目標機器學習實踐中最普遍存在的一個誤區是陷入處理細節中而忘了最初的目標——通過調查來獲得處理問題的方法。測試階段是驗證某個方法是否具備泛化能力(generalizationability)的關鍵環節(通過交叉驗證、外部數據驗證等方法)，但是尋找合適的驗證數據集不容易。如果在一個只有幾百個樣本的集合上去訓練有數百萬維特征的模型，試圖想獲得優秀的精度是很荒唐的。要點三：相關關系不等同于因果關系這一點值得反復強調，我們可以通過一句調侃的話來解釋：“地球變暖、地震、龍卷風，以及其他自然災害，都和18世紀以來全球海盜數量的減少有直接關系”。這兩個變量的變化有相關性，但是并不能說存在因果關系，因為往往存在第三類(甚至第4、5類)未被觀察到的變量在起作用。相關關系應該看作是潛在的因果關系的一定程度的體現，但需要進一步研究。專屬課程顧問整理發布，更多人工智能課程信息歡迎關注培訓無憂網人工智能培訓...

2021-12-31點擊量：353

AI學習領域的選擇人工智能有許多不同但又相互聯系的方面，很難學習，即使沒有失敗，也無法學習所有知識。因此，需要您選擇其中某一方面來進行深入學習，從而熟練掌握并學習人工智能，下面介紹人工智能有哪些方面，了解這些方面可以能夠更好地進行學習。1）語言處理（又稱語音識別和自然語言處理）主要與如何處理語音和語言有關。諸如依賴項解析，命名實體鏈接或Word嵌入之類的內容都在這里。2）計算機視覺其是與如何處理視覺輸入有關，因此與視覺相關的所有事物，例如識別面部，樣式檢測或多媒體處理，都是一個子域。3）機器學習它本質上是關于一組從數據中學習的算法。根據用戶習慣推薦內容系統，SVM或經典的神經網絡等屬于這里。4）深度學習它本質上是對機器學習的現代解釋，重點是可擴展神經網絡。諸如高級單詞嵌入或生成對抗網絡之類的內容就在這里。5）規劃和路由主要是關于長時間延長操作或瀏覽地圖。強化學習通常屬于此處。6）知識表示和推理它致力于如何有效地表示世界并對其進行推理。7）機器人技術和自治系統它是關于如何創建體現智能代理的物理系統的。到目前為止，無人駕駛汽車和自動駕駛機器人是這里最有趣的子領域。8）工業4.0它是語義Web和自治系統的結合，并且主要致力于自動化企業工作流程。9）社交代理聊天機器人可能不一定是深度學習領域中的佼佼者，但隨著周圍各種機器人的出現，它肯定會越來越受人們的關注。本文由培訓無憂網長沙牛耳教育專屬課程顧問整理發布，希望能夠對想參加長沙大數據分析培訓的學生有所幫助。更多大數據分析培訓課程資訊歡迎關注培訓無憂網大數據人工智能培訓頻道或添加老師微信：1503333605010．...

2021-12-31點擊量：545

人工智能的重要性不言而喻。從國家角度而言，人工智能已經上升至國家戰略層面；從個人出發，人工智能幫助我們走在科技前沿，提升自身軟硬實力，擴大就業選擇。一、AI學習方法AI的基準是涉及推理、言語和視覺的人類水平，對于初學者而言，學習人工智能的方法是什么？1）從基礎開始您要做的第一件事是不了解有關AI的所有知識。清除所有先入為主的概念，使您的思想開放，新鮮，學習。現在您可以開始學習了。從基礎開始。了解所涉及的各種技術及其目標。這將幫助您入門入門。2）學習視頻接下來是觀看相關學習視頻。現在網絡四通八達，網絡視頻學習已經成為我們獲取知識的主要渠道之一。網絡學習將讓您對行業、不同技術的應用進行學習了解，以及了解它們在我們現實生活中的影響，它們中的各種技術等等并且這些學習視頻通常都會講解相關術語和概念。3）課程指導課程將帶您全面進入人工智能領域。您將全面了解所需的技能。通常，此類課程將重述您已經處理的基礎知識，然后幫助您發展使用AI所需的正確技術技能。二、AI需要掌握知識人工智能是一個廣闊的領域，它包括兩個子部分：機器學習（ML）和深度學習（DL）。因此，要構建AI模型，需要對ML和DL有深入的了解。1）需要具有Python，Java，C++等編程語言的實踐經驗。任何與計算機和技術相關的知識都必須具備編程語言的知識，人工智能會消耗具有適當算法和代碼的任何語言，但是python被優先考慮，主要是因為它具有靈活的適應性，有用的庫等。因此，要學習AI，從Python或其他與人工智能相關的有用語言入手是合適的。2）應該具有線性代數，統計量和概率的知識。因為所有機器學習算法都涉及很多數學。3）必須對機器學習和深度學習的概念有很好的認識和經驗。其中一些認識與經驗涉及權重，多種函數，函數，神經網絡等。4）實施較小的機器學習算法和深度學習模型。因此，您應該具有使用TensorFlow，Keras，Caffe，DL4J，Theano等深度學習框架的經驗。本文由培訓無憂網長沙牛耳教育專屬課程顧問整理發布，希望能夠對想參加長沙大數據分析培訓的學生有所幫助。更多大數據分析培訓課程資訊歡迎關注培訓無憂網大數據人工智能培訓頻道或添加老師微信：1503333605010．...

2021-12-31點擊量：220

人臉識別算法主要包含三個模塊：1、人臉檢測（FaceDetection）人臉檢測用于確定人臉在圖像中的大小和位置，即解決“人臉在哪里”的問題，把真正的人臉區域從圖像中裁剪出來，便于后續的人臉特征分析和識別。下圖是對一張圖像的人臉檢測結果。2、人臉對齊（FaceAlignment）同一個人在不同的圖像序列中可能呈現出不同的姿態和表情，這種情況是不利于人臉識別的。所以有必要將人臉圖像都變換到一個統一的角度和姿態，這就是人臉對齊。它的原理是找到人臉的若干個關鍵點（基準點，如眼角，鼻尖，嘴角等），然后利用這些對應的關鍵點通過相似變換（SimilarityTransform，旋轉、縮放和平移）將人臉盡可能變換到標準人臉。3、人臉特征表征（FeatureRepresentation）在人臉表征階段，人臉圖像的像素值會被轉換成緊湊且可判別的特征向量，這也被稱為模板（template）。理想情況下，同一個主體的所有人臉都應該映射到相似的特征向量。專屬課程顧問整理發布，更多人工智能課程信息歡迎關注培訓無憂網人工智能培訓...

2021-12-31點擊量：228

對于零基礎新手想要人工智能入門的第一步，應該是多看大師的書，對人工智能有一個初步的系統的了解。下面我將給大家推薦幾本人工智能入門書籍，雖然不算多但貴在精，相信大家看完這幾本書就足以入門了。1、《人工智能：一種現代的方法》（ArtificialIntelligence:AModernApproach）介紹：作者為StuartRussell和PeterNorvig。Russell，加州大學伯克利分校的計算機科學教授，發表了100多篇關于人工智能的論文。Norvig現為谷歌研究總監，美國人工智能協會的創始會員之一，ACM院士。推薦理由：人工智能領域的經典教科書。中文版的出版社介紹稱，“系統地介紹了人工智能的理論和實踐，并深入介紹了人工智能各個主要的研究方向。”相信人工智能入門的新手看完會對人工智能用一個整體的理解。2、《Python機器學習預測分析核心算法》介紹：作者MichaelBowles，利用多年的機器學習經驗帶領讀者設計、構建并實現自己的機器學習方案。推薦理由：機器學習關注于預測，其核心是一種基于數學和算法的技術，要掌握該技術，需要對數學及統計概念有深入理解，能夠熟練使用R語言或者其他編程語言。本書通過集中介紹兩類可以進行有效預測的機器學習算法，展示了如何使用Python編程語言完成機器學習任務，從而降低機器學習難度，使機器學習能夠被更廣泛的人群掌握。3、《深度學習》（DeepLearning）介紹：作者為IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville。Goodfellow是谷歌研究科學家，2014年從蒙特利爾大學畢業，獲機器學習博士學位。發明了生成對抗網絡（GAN），在深度學習領域貢獻卓越。Bengio是蒙特利爾大學計算機科學與運籌學系的教授，主要研究目標是了解產生智力的學習原則。Courville是蒙特利爾大學計算機科學與運籌學系的助理教授。推薦理由：被譽為AI圣經，深度學習領域奠基性的經典暢銷書。本書的介紹信息稱：不僅介紹了與深度學習有關的數學及相關概念的背景知識，包括線性代數、概率論、信息論、數值優化等。還介紹了工業界中實踐者用到的深度學習技術，包括深度前饋網絡、正則化、優化算法、卷積網絡、序列建模和實踐方法等。最后，還提供了一些深度學習的研究方向，涵蓋的理論主題包括線性因子模型、自編碼器、表示學習、結構化概率模型、蒙特卡羅方法、配分函數、近似推斷以及深度生成模型。以上就是人工智能入門書籍推薦，零基礎的新手千萬不要好高騖遠，覺得太少。畢竟這些書籍都是業內泰斗級的大師所著，大家只要真的好好讀完，一定對人工智能有一個全面的了解，對之后的學習大有裨益。專屬課程顧問整理發布，更多人工智能課程信息歡迎關注培訓無憂網人工智能培訓...

2021-12-30點擊量：230

什么是大數據？“大數據”這個詞相信大家都十分熟悉。從字面理解，這不就是很多很多的數據嗎？那什么是很多很多的數據呢？戰國時代，五輛馬車裝載的竹簡就是很多很多的數據。到宋代，壘起來跟人一樣高的書籍就是很多很多的數據。到我小時候，1.44MB的軟盤里就承載了很多很多的數據。時至今日，256GB基本是手機存儲容量的標配，1TB硬盤里的存儲空間也經常捉襟見肘。經常談論到PB和EB（1PB=1024GB，1EB=1024PB），才讓人感覺到數據量確實很多很多。對于大數據，很多機構和學者都給出了不同的定義，例如研究機構Gartner給出了這樣的定義：“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合。那我們怎么來理解大數據呢？實際上我們可以從大數據的3V特征來剖析。Volume指的是數據總量大，一般來說其數據量起碼超過一臺計算機的內存和硬盤容量。例如2020年12月的微博月活躍用戶數為5.21億，微信月活用戶數則為12.25億。其產生的數據總量是巨大的。Velocity指的是數據產生和變化的速度快。例如世界上平均每分鐘就會有2億封郵件發送出去。一個傳統車載毫米波雷達每秒鐘就可以產生100MB的原始數據。Variety指的是數據的多樣性。例如一輛智能駕駛汽車上需要采集的數據可能就包含了視頻數據、毫米波雷達射頻原始數據、環境聲音數據、GPS定位數據和V2X網絡連接數據等。這些數據都有不同的數據格式和特征。正因為具有這3V特征，大數據的處理難度很高，亦因此衍生出云計算、數據挖掘、邊緣計算等技術手段。本文由培訓無憂網AAA教育專屬課程顧問整理發布，希望能夠對想參加北京大數據分析培訓的學生有所幫助。更多大數據分析培訓課程資訊歡迎關注培訓無憂網大數據人工智能培訓頻道或添加老師微信：15033336050...

2021-12-30點擊量：185

傳統觀點認為，大量數據支撐起了尖端人工智能的發展，大數據也一直被奉為打造成功機器學習項目的關鍵之匙。但AI≠BigData，該研究指出，制定規則時如果將——人工智能依賴巨量數據、數據是必不可少的戰略資源、獲取數據量決定國家（或公司）的人工智能進展——視為永恒真理，就會“誤入歧途”。介于當下大環境過分強調大數據卻忽略了小數據人工智能的存在，低估了它不需要大量標記數據集或從收集數據的潛力，研究人員從四個方面“縮短大小實體間AI能力差距、減少個人數據的收集、促進數據匱乏領域的發展和避免臟數據問題”說明了“小數據”方法的重要性。小數據方法是什么？小數據方法是一種只需少量數據集就能進行訓練的人工智能方法。它適用于數據量少或沒有標記數據可用的情況，減少對人們收集大量現實數據集的依賴。這里所說的“小數據”并不是明確類別，沒有正式和一致認可的定義。學術文章討論小數據與應用領域相關性時，常與樣本大小相掛鉤，例如千字節或兆字節與TB數據。對許多數據的引用最終走向都是作為通用資源。然而，數據是不可替代的，不同領域的人工智能系統需要不同類型的數據和方法，具體取決待解決的問題。本文主要從決策者的角度講述“小數據”。政府人員通常被看作是人工智能領域潛在的強力參與者，因為他們對社會運行規則更為了解并可以訪問大量數據——例如氣候監測數據、地質調查、邊境控制、社會保障、選民登記、車輛和司機記錄等。人口眾多、數據收集能力強被認為是國家人工智能競爭能力的重要因素。一些美國人認為，政府只有可以數字化、清理和標記大量數據，才能從人工智能的革命中受益。雖有些道理，但將AI的進展都歸功于這些條件是偏頗的。因為人工智能的未來不僅只與大數據有關聯，即使政府部門沒有對大數據基礎設施多加投資，人工智能的創新依舊可以誕生。本文由培訓無憂網AAA教育專屬課程顧問整理發布，希望能夠對想參加北京大數據分析培訓的學生有所幫助。更多大數據分析培訓課程資訊歡迎關注培訓無憂網大數據人工智能培訓頻道或添加老師微信：15033336050...

2021-12-30點擊量：190

“每購買一個面包就會有一只柯基失去它的屁股。”在這個段子背后，是面包與柯基屁股的相似性引發的視覺混淆。相似的事物尚且容易引發人眼的視覺混淆，具有相似特征的數據則會引發人工智能的誤解，使AI程序抓取的數據出現偏差，從而使AI程序作出錯誤的判斷。利用機器學習的這一特征，攻擊者直接將偽裝的數據和信息“注入”人工智能程序，從而污染機器學習模型，誤導AI做出錯誤判斷，這一威脅網絡安全的行為就被稱為“數據投毒”。一直以來，人工智能都依賴大量的數據進行模型訓練，但這帶來了過度收集個人數據、臟數據清洗難度大、數據匱乏領域依然存在“數據孤島”等問題。近日，美國網絡安全和新興技術局（以下簡稱“CSET”）發布研究報告《小數據人工智能的巨大潛力》，指出長期被忽略的小數據人工智能潛力不可估量。在當下人工智能產業迅速發展的情況下，大數據行業正在發生哪些變化？人工智能行業的數據合規又將走向何方？從大數據回歸小數據自2006年，“AI教父”杰弗里·辛頓以及他的學生魯斯蘭·薩拉赫丁諾夫提出深度學習理念后，基于深度學習技術的人工智能浪潮席卷全球。機器通過學習樣本數據的內在規律與層次，從而獲得預測能力。隨著深度學習算法從學術界走向工業應用，大數據資源的使用也越來越普遍。無論是早期如語音識別、人臉識別等應用數據生產，還是互聯網電商體系下的行為數據生產，都是基于大規模數據分析結果，以此推動了整個數據產業的發展。在人工智能領域，小數據方法并不是新鮮詞。與依托于海量數據總結規律的學習方法不同，小數據方法是基于人類的先驗知識，在僅有少量數據的情況下利用小樣本數據集進行訓練的人工智能方法，大致分為遷移學習、主動學習、強化學習、貝葉斯方法、數據生成等。一方面，在數據量較少或沒有標記數據可用的情況下，不得不基于小樣本數據加以人工的先驗知識或者預訓練模型來訓練新模型。對于學術界而言，早期的模型訓練運用數據量都不多，基于人類先驗知識的遷移學習和強化學習就是小數據方法的初始應用。同盾科技合伙人兼人工智能研究院院長李曉林給記者舉了一個例子：“我曾經參加過一個實驗，對美國周邊某種瀕危海象的圖片特征進行深度學習，以此來為動物保護協會識別、去重、入庫和統計這種海象的數量。全球這種海象的數量一共2000多頭，個體表面差別很小，在這種情況下只能采用小數據方法訓練模型。”另一方面，隨著深度學習算法的發展，數據價值不斷被挖掘，同時，像開頭所述的“數據投毒”等網絡攻擊使得數據治理的工作量加大，對機器處理復雜數據的能力也提出了更高的要求。“隨著人工智能從感知走向認知，逐漸進入到商業本質，信息處理的維度使得人工智能進入到深水區。”天云數據CEO雷濤告訴記者，“我們開始接觸到信息化系統因為流程處理所沉淀的小數據，這些交易、流程中的數據價值密度更高，比圖像視覺等傳統信號體系復雜得多，因此需要認知層的人工智能基礎設施來挖掘其中的含義。”雷濤認為，在真正擁有推理和解決問題的強人工智能到來之前，在問題泛化表達能力出現之前，小數據可以用于進行數據本身的優化。在機器模型建立的環節，需要大量的人借助先驗知識的小數據和材料數據做交互，比如數據衍生、數據升維、數據降維，都是一些基于答案的數據或是基于業務的顯性特征，利用算力和數據之間做交互，來完成模型更有效的學習。基于小樣本數據的分析偏差也是顯而易見的，李曉林告訴記者，避免小數據方法出現失誤，勢必需要豐富的人類先驗知識作為支撐，進行遷移學習。“當下對小數據方法的重視并不意味著就摒棄了基于大數據的模型訓練。”洞見科技CEO姚明表示，目前小數據模型主要用于和大數據模型的交叉核驗，在二者相結合的情況下完善模型。本文由培訓無憂網AAA教育專屬課程顧問整理發布，希望能夠對想參加北京大數據分析培訓的學生有所幫助。更多大數據分析培訓課程資訊歡迎關注培訓無憂網大數據人工智能培訓頻道或添加老師微信：15033336050...

2021-12-30點擊量：212

新華社北京10月19日電中共中央政治局10月18日下午就推動我國數字經濟健康發展進行第三十四次集體學習。中共中央總書記習近平在主持學習時強調，近年來，互聯網、大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等技術加速創新，日益融入經濟社會發展各領域全過程，數字經濟發展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有，正在成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量。要站在統籌中華民族偉大復興戰略全局和世界百年未有之大變局的高度，統籌國內國際兩個大局、發展安全兩件大事，充分發揮海量數據和豐富應用場景優勢，促進數字技術與實體經濟深度融合，賦能傳統產業轉型升級，催生新產業新業態新模式，不斷做強做優做大我國數字經濟。6種好書，了解人工智能，大數據時代，互聯網里的經濟、文化、法律。1.《人工智能啟蒙》（全六冊）：面向小學生，內容深入淺出。根據小學生的認知規律，以漫畫情景引入話題，漸次介紹相關基本知識，使學生對人工智能現有的領域和方向以及常見的相關知識有通識性的認識書中穿插一些編程小練習和小項目，以及思考題，鼓勵學生參與實驗，發揮想象力，提升動手能力，養成思考習慣，實現人工智能啟蒙。《人工智能啟蒙》一共六冊。圖文并茂、深入淺出、生動有趣。內容包括人工智能概覽、手機中的人工智能、迷你小車、圖像分類與物體檢測、計算機視覺、語音識別、無人駕駛、智能數據生成、人工智能在更多行業的運用、智慧校園等。根據小學生的認知規律，以漫畫情景引入話題，漸次介紹相關基本知識，使學生對人工智能現有的領域和方向以及常見的相關知識有通識性的認識，同時穿插一些編程小練習和小項目，以及思考題，鼓勵學生參與實驗，發揮想象力，提升動手能力，養成思考習慣，實現人工智能啟蒙。本文由培訓無憂網AAA教育專屬課程顧問整理發布，希望能夠對想參加北京大數據分析培訓的學生有所幫助。更多大數據分析培訓課程資訊歡迎關注培訓無憂網大數據人工智能培訓頻道或添加老師微信：15033336050...

2021-12-30點擊量：198

推動交通運輸行業高質量發展，離不開科技創新的戰略支撐和科研攻關的持續推進。近些年來，5G、大數據、人工智能等新興科技與交通運輸行業不斷“碰撞”出新的“火花”，在基礎設施、交通裝備、運輸服務等方面不斷突破，為建設交通強國注入強大動能。自助辦理登機牌僅需30秒，自助辦理行李托運僅需90秒，智慧安檢系統提高旅客過檢效率30%左右……作為中國民航首批18個“智慧型機場”示范項目之一，青島膠東國際機場中多種全流程自助設備為旅客帶來便捷、高效的出行。“從值機到登機，自助和刷臉幾乎可以解決所有問題。”不少旅客由衷地感慨。加快新型基礎設施建設，是以點帶面推動交通基礎設施數字轉型、智能升級的重要抓手。交通運輸部印發的《關于推動交通運輸領域新型基礎設施建設的指導意見》中明確提出，要以技術創新為驅動，以數字化、網絡化、智能化為主線，以促進交通運輸提效能、擴功能、增動能為導向，推動交通基礎設施數字轉型、智能升級，建設便捷順暢、經濟高效、綠色集約、智能先進、安全可靠的交通運輸領域新型基礎設施。上海建成全球綜合自動化程度最高的洋山港四期碼頭，浙江杭州借助算法自動控制火車站內汽車排隊模式……近年來，多地交通基礎設施在數字化、智能化方面頻現亮點。不少曾經只能在科幻電影里看到的景象，正一步步具象為人們生活中的熟悉場景。拿起手機，點開高德地圖App，呼叫出租車，這已經是不少人逛街游玩、旅游出行的新模式。在北京、深圳、天津等數十座城市，基于高德打車數字化升級解決方案而進行的巡網融合項目已經落地，在滿足人們出行需求的同時，也降低了空駛率，增加了司機收入。高德地圖副總裁王桂馨表示，將用好技術、運營、服務能力，為廣大用戶提供更加優質、便捷、科技的出行服務，讓出租車企業、司機切實感受到“數字化紅利”。鐵路作為我國重要的運輸方式，搭上科技快車，跑出“中國速度”。2019年12月30日，世界首條智能高鐵——京張高鐵的首發車從北京北站緩緩駛出。這個“大家伙”采用北斗衛星導航系統，即便時速350公里風馳電掣，也能實現自動駕駛。除此之外，到點自動開車、區間自動運行、到站自動停車、停車自動開門等功能也讓京張高鐵創造多個智能化之最。“駕駛室里依然有司機，只是司機職能變了。”鐵科院機車車輛研究所研究員張波介紹，以往高鐵司機主要精力在駕駛上，而在智能高鐵上，司機的精力則側重于故障應急處置。這樣不僅能大幅降低司機的勞動強度，而且通過列車運行數據收集與測算，還能提高列車的節能指標和運行舒適度。大數據、人工智能為交通強國提供了新的發展思路。2019年，我國取消省界收費站，大力推進ETC使用，但由于技術不完善，收費相關的爭議不斷。2020年，湖南高速、華為、拓維信息聯合推出了“AI收費稽核創新方案”，通過AI大數據分析，實現車輛路徑還原、以圖搜圖、車輛異常分析、數據挖掘等服務，快速識別偷逃費行為，并形成完整的偷逃費證據鏈。同時還能精準識別車輛特點，實時獲取車輛信息，并將這些信息上傳云端。通過數據匯集、計算，完成了收費的網上閉環，精準打擊偷逃費行為。人工智能車牌識別提高停車場管理效率、利用算法智能決定交通燈轉換時間、電子地圖全方位自動化作業讓定位更精準……大數據和人工智能產品的出現使人們的工作和出行都更為方便，也為數字交通、智能交通提供科技賦能，助推交通運輸行業轉型升級。科技創新為交通行業的進步注入了力量和動能，不斷引領交通運輸行業高質量發展，為行業發展提供了無限的遐想空間。本文由培訓無憂網AAA教育專屬課程顧問整理發布，希望能夠對想參加北京大數據分析培訓的學生有所幫助。更多大數據分析培訓課程資訊歡迎關注培訓無憂網大數據人工智能培訓頻道或添加老師微信：15033336050...