朱松纯:初探计算机视觉三个源头兼谈人工智能

朱松纯算机科学教授(www.stat.ucla.edu/~sczhu)杨: 朱教授,你在计算机视觉领域耕耘20余年,获得很多奖项,是很资深的研究人员。近年来你又涉足认知科学、机器人和人工智能。受《视觉求索公众号》编辑部委托,我想与你探讨一下计算机视觉的起源,这个学科是什么时候创建的,有哪些创始和代表人物。兼谈一下目前热门的人工智能。朱David Marr,King-Sun Fu,Ulf Grena

重磅 | Hinton、LeCun、Bengio联合署名深度学习综述,《Nature》纪念人工智能60周年专题...

来源:深度学习世界本文共10000字,建议阅读10+分钟。本文深入浅出介绍深度学习的基本原理和核心优势,详解CNN、分布式特征表示、RNN及其不同的应用,并对深度学习技术的未来发展进行展望。本文是《Nature》杂志为纪念人工智能60周年而专门推出的深度学习综述,也是Hinton、LeCun和Bengio三位大神首次合写同一篇文章。该综述在深度学习领域的重要性不言而喻,可以说是所有人入门深度学习的

人工智能60年:介绍深度学习的一本好书

人工智能60年:介绍深度学习的一本好书      简单说来,人工智能发展60年历史可分为三个阶段:逻辑推理、知识系统与机器学习。现在,我们进入了机器学习的阶段。什么是机器学习(ML)呢?机器学习是不是一门学科?为什么?      归根到底一句话:机器学习(即当代的人工智能)是不是一门科学?近来,一些企业老板出来忽悠社会公众与政府官员,目的无非是为了“搞钱”。我认为,纪念人工智能诞辰60年,活动的“

【人工智能】从起源到具体算法,这是一份适合所有人读的深度学习综述论文

近年来,深度学习作为机器学习的新分支,其应用在多个领域取得巨大成功,并一直在快速发展,不断开创新的应用模式,创造新机会。深度学习方法根据训练数据是否拥有标记信息被划分为监督学习、半监督学习和无监督学习。实验结果显示了上述方法在图像处理、计算机视觉、语音识别、机器翻译、艺术、医学成像、医疗信息处理、机器人控制和生物、自然语言处理(NLP)、网络安全等领域的最新成果。本报告简要概述了深度学习方法的发展

人工智能与经济学:关于近期文献的一个综述

来源:财新网概要:相比于之前的历次技术进步,“人工智能革命”所引发的冲击更为巨大,其对经济学造成的影响也将更为广泛和深远。人工智能技术的突飞猛进,对经济社会的各个领域都产生了重大影响,这种影响当然也波及到了经济学。很多一线经济学家纷纷加入了对人工智能的研究,不少知名学术机构还组织了专门的学术研讨会,组织学者对人工智能时代的经济学问题进行专门的探讨。事实上,经济学家并不是最近才开始关注人工智能的。在

人工智能概述

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为A.I.。是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。很多人都认为人工智能只一个很新的概念,但是人工智能早在上世纪中叶就已经诞生。而且与其他的所有高新科技一样,其探索的过程都经历了反复的挫折与挣扎,繁荣与低谷。直到2016年谷歌的AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石的事件发生,人工智能才

用大白话综述“人工智能、数据科学、机器学习”

推荐一个大数据学习交流群119599574每天晚上20:10都有一节【免费的】大数据直播课程,专注大数据分析方法,大数据编程,大数据仓库,大数据案例,人工智能,数据挖掘都是纯干货分享,你愿意来学习吗?前言:学科交叉乃大势所趋,新兴学科应市场需求孕育而生。人数机,便产生在这样的时代背景下。什么,你所在的学校至今还没开设相关专业?不必惊慌,老牌资本主义国家德国同样如此。但是,学好微积分、线代、优化、统

人工智能AI当前形势的总结

AI比人类行为更为强大的地方:4. 视觉感知5. 模式识别代表事件:1. Alpha GO:深层卷积神经网络来缩小传统蒙特卡洛树搜索的广度和深度人工智能技术研发内容演进:2016: 新增: 人脸识别;知识图谱;机器人; 无人驾驶; 自然语言处理; 2017: 证券自动交易; 大数据医疗; 智能家居; 智能投顾; ...人工智能的核心技术:计算机视觉;语音识别;自然语言处理;机器人;机器学习;201

AI综述专栏 | 朱松纯教授浅谈人工智能:现状、任务、构架与统一

作者:朱松纯来源:人工智能前沿讲习班导读本文作者:朱松纯,加州大学洛杉矶分校UCLA统计学和计算机科学教授,视觉、认知、学习与自主机器人中心主任。文章前四节浅显探讨什么是人工智能和当前所处的历史时期,后面六节分别探讨六个学科的重点研究问题和难点,有什么样的前沿的课题等待年轻人去探索,最后一节讨论人工智能是否以及如何成为一门成熟的科学体系。目录 引言第一节   现状:正视现实第二节   未来:一只乌

人工智能综述

1. 人工智能理论渊源及演变历史人工智能目前尚没有严格意义上的定义,一般有如下四类人工智能的定义:人工智能的基础包括:哲学、数学、经济学、神经科学、心理学、计算机科学、控制论、语言学等,是一门综合交叉学科。 1)人工智能的诞生:1943-1956 2)人工智能的黄金时代:1956-1974 3)人工智能的第一个低谷:1974-1980 4)繁荣:1980-1987 5)第二次低谷:1987-199

跳槽季 | 普通程序员到底如何转行人工智能?

作为一名软件工程师,我们应该活到老学到老,时刻与不断发展的框架、标准和范式保持同步。同时,还要能活学活用,在工作中使用最合适的工具,以提高工作效率。随着机器学习在越来越多的应用程序中寻得了一席之地,越来越多的程序员加入 AI 领域,那么,入行 AI 领域需要哪些技能呢?人工智能到底有多火?我相信大家之所以能来看这篇文章,也间接说明了人工智能这几年的火爆。自从基于深度学习技术的算法 2012 年在

人工智能到底用GPU还是FPGA?

看到题目之后确实想了很久,接触FPGA也有四五年时间了,FPGA在硬件编程领域可谓无人企及;而OpenCL让GPU也有了更为丰富的编程方式。AI已经嵌入生活中的方方面面,FPGA和GPU也有各自的优势与不足,两个之间的取舍确实值得仔细研究。人工智能人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门

XTU | 人工智能入门复习总结

写在前面本文严禁转载,只限于学习交流。课件分享在这里了。还有人工智能标准化白皮书(2018版)也一并分享了。绪论人工智能的定义与发展定义一般解释:人工智能就是用 人工的方法在 **机器(计算机)**上实现的智能,或称 机器智能;人工智能(学科):从学科的角度来说,人工智能是一门研究如何 构造智能机器或智能系统,使之能模拟、延伸、扩展人类智能的学科;人工智能(能力):从智能能力的角度来说,人工智能是

史上最全的人工智能知识体系大全图谱 & 中国人工智能发展现状与未来

人工智能是目前最火热的技术领域,也是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,数学、心理学,甚至哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任通常需要人类智能才能完成的复杂工作。那人工智能知识体系有哪些内容呢?下面是新一代人工智能知识体系大全图谱:  中国人工智能发展现状与未来对于中国而言,人

人工智能知识体系

阶段一、人工智能基础 - 高等数学必知必会本阶段主要从数据分析、概率论和线性代数及矩阵和凸优化这四大块讲解基础,旨在训练大家逻辑能力,分析能力。拥有良好的数学基础,有利于大家在后续课程的学习中更好的理解机器学习和深度学习的相关算法内容。同时对于AI研究尤为重要,例如人工智能中的智能很大一部分依托“概率论”实现的。一、数据分析1)常数e5)gini系数二、概率论1)微积分与逼近论6)常见概率分布三、

人工智能工程师学习路线/自然语言处理算法工程师

人工智能工程师学习路线/自然语言处理算法工程师学习路径人工智能工程师学习路线自然语言处理算法工程师学习路径1入门级别1 数据结构2 算法重点3python2进阶阶段1 机器学习算法2深度学习算法3深度学习框架4 大数据计算框架3高阶1 强化学习2 迁移学习3自然语言处理1入门级别1.1 数据结构1.2 算法(重点)面试必考。参考学习地址: http://open.163.com/special/o

【人工智能】NCC S1 5.6Tops高算力神经网络计算卡

基于AI专用的APiM架构,无需外部缓存的模块化深度神经网络学习加速器,用于高性能边缘计算领域,可作为基于视觉的深度学习运算和AI算法加速。外形小巧,极低功耗,拥有着强劲算力,配套完整易用的模型训练工具、网络训练模型实例,搭配专业硬件平台,可快速应用于人工智能行业中。5.6Tops强劲算力       NCC S1基于AI嵌入式神经网络处理器(NPU),拥有28000个并行神经计算核,支持芯片上并

功能独特的开源人工智能项目

1. STYLE2PAINTS:强大的为线稿上色的 AI推荐理由:新一代的强大线稿上色 AI,可根据用户上传的自定义色彩给线稿进行上色。项目提供了在线使用网站,十分方便使用。2. SerpentAI:基于 Python 的教 AI 打游戏的学习框架推荐理由:SerpentAI 旨在为机器学习和 AI 研究提供一个有价值的工具。但同时,对于爱好者来说,它也是非常有趣的。Serpent.AI 中包含大

【AI-CPS】【人工智能】首席信息官(CIO)应用人工智能指南

来源:Gartner作者:Kasey Panetta翻译:杨凯(Kayson)通过考虑这些风险和机遇领域,CIO们可以将AI泡沫从现实中分离出来。一家公司意识到当打进电话话来自询问订单状态的客户高达30%时,若领导层想知道人工智能(AI)是否能够帮助其管理这样的交互过程,答案是肯定的,AI中的虚拟客户助理可以回答“我的订单到哪里了?”到“我还需要等多久?”等等类似的问题。但更大的问题是,人工智能(

人工智能面试

1、深度学习框架TensorFlow中都有哪些优化方法?6、什么是核函数?核函数是将线性不可分的特征隐射到高位特征空间,从而让支持向量机在这个高维空间线性可分,也就是使用核函数可以向高维空间映射并解决非线性的分类问题。包括线性核函数,多项式核函数,高斯核函数等,其中高斯核函数最为常用。7、深度学习框架TensorFlow中常见的核函数都有哪些?SVM高斯核函数,应为如果想要分割非线性数据集,改变线