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如何学习人工智能（化工仪表及自动化论文题目
作者:网站采编关键词:
摘要：有想做点什么，睡不着的冲动吗？ 你有想做点什么，能在眼睛睁开的瞬间起来的毅力吗？ 两个都有，所以请好好学习这个。 真的很坚持。 1、 如何学习人工智能？ 你有想做点什么，睡
有想做点什么，睡不着的冲动吗？ 你有想做点什么，能在眼睛睁开的瞬间起来的毅力吗？ 两个都有，所以请好好学习这个。 真的很坚持。
如何学习人工智能？
你有想做点什么，睡不着的冲动吗？ 你有想做点什么，能在眼睛睁开的瞬间起来的毅力吗？ 两个都有，所以请好好学习这个。 真的很坚持。 无论是AI还是其他学科，在学习、研究的过程中不断反思学科历史，总结学科发展现状，找出最重要的理念，总是能“我行我素”。 软件工程师James Le最近根据他的研究经验，总结了AI研究需要知道的10种深度学习方法。 非常有启发性。 AI科技评论编译如下。the 10 deeplearningmethodsaipractitionersneedtoapply
人们对机器学习的兴趣在过去的十年中经历了爆炸性的发展。 在计算机科学项目、行业会议、媒体报道中，可以看到机器学习的影子。 但是，在所有关于机器学习的讨论中，人们似乎常常混淆了AI能做什么和AI希望做什么。
基本上，机器学习是使用算法从原始数据中提取信息，用某种类型的模型表示，然后用该模型估计其他尚未建模的数据。
神经网络作为机器学习的一种模型，已经存在了50多年。 神经网络的基本单位是节点，节点之间的链路(甚至是模拟生物大脑的)是粗略模仿哺乳动物大脑中生物神经元节点的，随着时间的推移(训练)发生了演化。
20世纪80年代中期和90年代初，许多重要的神经网络框架已经建立起来，但要想取得好的结果，需要足够的计算能力和大致的数据集，这些在当时并不理想，人们对机器学习的热情也逐渐下降。 21世纪初，计算机计算能力呈指数级增长的——行业目睹了此前几乎无法想象的计算机技术的“寒武纪爆发”。 深度学习作为该领域的重要框架之一，在计算能力呈爆炸式增长的十年中，获得了许多重要的机器学习竞赛。 这个红利的热度到今年还没有下降； 今天，我看到机器学习的每个角落都提到了深度学习。
为了更深入地理解这些，我参加了深度学习的课程，开发了基于图像识别的神经网络和循环神经网络(RNN )和长短项记忆(LSTM )的自然语言处理。 你可以去我的Github仓库看这些代码：
3359 github.com/khanhnamle 1994/deep-learning
最近我也开始读深度学习的学术论文了。 这些是我收集的对深度学习领域发展产生巨大影响的几篇论文：
1、基本学习管理系统(1998 )。
3358 yann.le Cun.com/exdb/publis/pdf/le Cun-01a.pdf
意义：在机器学习的世界里引入了卷积神经网络
作者： Yann LeCun，Leon Bottou，Yoshua Bengio，and Patrick Haffner
2、deepBoltzmannmachines(2009 )。
3358 proceedings.MLR.press/V5/salakhutdinov 09 a/salakhutdinov 09 a.pdf
含义：为玻尔兹人机提出了一种新的学习算法。 其中含有许多隐藏的变量层。
作者： Ruslan Salakhutdinov，Geoffrey Hinton
3、构建高水平封装(2012 )。
http://icml.cc/2012/papers/73.pdf
含义：解决了只用未标记的数据构建高层次、特定类别特征检测器的问题。
作者： Quoc V. Le，Marc’aurelioranzato，Rajat Monga，Matthieu Devin，Kai Chen，Greg S. Corrado，Jeff Dean，Andrew Y. Ng
4、decaf—adeepconvolutionalactivationfeatureforgenericvisualrecognition (2013 ) )。
3358 proceedings.MLR.press/v 32/donahue 14.pdf
含义：释放了深度卷积激活特性的开源实现——DeCAF和所有相关网络参数，允许视觉研究者通过一系列视觉概念学习示例进行深入实验。
作者： Jeff Donahue，Yangqing Jia，Oriol Vinyals，Judy Hoffman，Ning Zhang，Eric Tzeng，Trevor Darrell
5、playingatariwithdeepreinforcementlearning (2016 ) )。
https://www.cs.toron
to.edu/~vmnih/docs/dqn.pdf意义：提供了第一个可以使用强化学习从高维感官输入中直接学习控制策略的深度学习模型。
作者：Volodymyr Mnih，Koray Kavukcuoglu，David Silver，Alex Graves，Ioannis Antonoglou，Daan Wierstra，Martin Riedmiller（DeepMind 团队）
在这些学习和研究中，我发现大量非常有意思的知识点。在这里我将分享十个深度学习的方法，AI工程师可能会将这些应用到他们的机器学习问题当中。
不过，首先先让我们来定义一下什么是“深度学习”。对很多人来说，给“深度学习”下一个定义确实很有挑战，因为在过去的十年中，它的形式已经慢慢地发生了很大的变化。
先来在视觉上感受一下“深度学习”的地位。下图是AI、机器学习和深度学习三个概念的一个关系图。
AI的领域要相对较广泛，机器学习是AI的一个子领域，而深度学习是机器学习领域中的一个子集。
文章来源：《自动化与仪器仪表》 网址: http://www.zdhyyqybzz.cn/zonghexinwen/2022/1221/1001.html
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