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人工智能历史、概念、算法与技术 概括与综述(一)

经过前五章的阅读,让我脑海中从整体上建立了三个世界的基本底层架构,之后逐渐了解到数据的概念,包括定义、形式和度量等做进一步系统和深入的探讨,还讨论关于数据的几个基本科学法则并讨论这些法则在数据科学技术中的应用。而在之后的“信息纽带”“知识升华”以及“自然智能”的章节中,从各个方面对这些主题有了更深一步的认识,例如信息的结构、含义和效用,知识的概念、判断与平衡问题,再如自然智能的概念与模型问题,以及情绪智能的相关知识。在学习的过程中,我也收获了不少与每个主题相关的知识,例如数据的编码规律遵循香农信息论的基本定理,即压缩、纠错与加密;爱因斯坦和丹麦物理学家波尔围绕量子力学的解释所展开的关于物理世界本质的争论;基于生物科学的智能模型等等。基于上一章关于自然智能的学习与探讨,一个与之相关的主题便是“人工智能”。而本次“人工智能”的上半章,从人工智能的历史、概念、算法与技术四个方面进行阐述。同时本章讨论的课题如下:

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人工智能:RNN及自然语言处理 入门理解与综述(三)

通过前两章关于人工智能的阅读,让我对于人工智能的历史、人工智能的概念与分类、与人工智能的算法有了详细地了解与认知,在上节的学习中,通过对于人工智能在图像识别中的具体应用与问题解决,让我对于人工智能的算法之一——卷积神经网络算法有了进一步的学习。顺着不断解决图像识别中所存在的问题,不断发展与创新的思路给我展示了真实的技术进步过程,与提高的图像物体检测和事件区分的精度和效率的算法创新。在这个过程中,我也看到了与已经学习过的基础学科的联系,例如在评估物体检测算法的性能中引入的衡量物体识别的两个核心指标,即精确率和召回率,与概率论中的置信度概念息息相关。上一章的学习围绕着图像处理,即计算机视觉中的部分展开的。那人工智能在自然语言处理方面的作用是怎样的?本章就人工智能的在自然语言处理的应用技术进行了分析与讲解,也对人工智能的挑战与未来发展进行了讨论。同时本章讨论的课题如下:

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    生成人工智能:创意专家新的强大工具

    人工智能可以以惊人的速度,效率和逼真度生成新的数据模式。在过去的几年里,人工智能通过算法生成可以以数字形式呈现的任何对象已经司空见惯。到2019年,大多数领先的人工智能提供商将提供工具和库,这些工具和库用于构建基于人工智能的自然语言生成,图像处理和其他生成用例。 生成人工智能将推动下一代应用程序的自动编程、内容开发、视觉艺术和其它创意、设计和工程活动。 人工智能可以以惊人的速度,效率和逼真度生成新的数据模式。在过去的几年里,人工智能通过算法生成可以以数字形式呈现的任何对象已经司空见惯。 人工智能的应用越发被

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    浙江大学吴飞教授、陈为教授:人工智能的诞生、人才培养体系、人才培养构成元素及教学知识点的演变

    吴飞男,博士,毕业于浙江大学。浙江大学求是特聘教授、博士生导师,浙江大学人工智能研究所所长。国家杰出青年科学基金获得者(2017年),入选首届“高校计算机专业优秀教师奖励计划” (2018年),获宝钢优秀教师奖(2019年度)、教育部基础学科拔尖学生培养计划优秀导师奖(2020年)。教育部人工智能科技创新专家组工作组组长(2018年8月—2020年12月)、科技创新2030“新一代人工智能”重大项目指南专家组成员。科技部重点研发计划项目负责人,主持国家自然科学基金重点项目2项、教育部第二批新工科研究与实践项目“人工智能通专融合课程及教材体系建设”和AI+X 微专业教学研究中心负责人。著有《人工智能导论:模型与算法》、普通高中教科书信息技术选择性必修教材《人工智能初步》和数字科普读物《走进人工智能》(在喜马拉雅平台上的有声读物),开设首批国家级一流课程(线上课程)“人工智能:模型与算法”。

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    根据达尔文进化论,只有最强人工智能算法才能生存

    国际财经媒体Quartz报道,据谷歌和美国“开放人工智能实验室”(OpenAI)的一项研究,类达尔文进化论的神经进化理论可以帮助人工智能算法进化优化。 现代人工智能是为了模仿自然而生,其最主要的目标就是将人类天生的决策能力复制到计算机中。 受人脑工作方式的启发,近三十年来人工智能的发展都围绕着“神经网络”。神经网络的概念借用自神经生物学,将机器的思考描述为在神经元这种相互连接的数学功能单元之间的数据传递。但是,自然界还有其它一些好概念。计算机科学家目前正在重新审视一门古老的学科,并建议将进化过程引入到人工智

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    领券