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《TensorFlow技术解析与实战》——第1章 人工智能概述 1.1什么是人工智能

本节书摘来自异步社区《TensorFlow技术解析与实战》一书中的第1章,第1.1节,作者李嘉璇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 第一篇 基础篇 著名历史学家斯塔夫里阿诺斯在《全球通史》中,曾以15世纪的航海在“物理上”连通“各大洲”作为标志将人类历史划分为两个阶段。在我正在写作的《互联网通史》中,我把互联网这个“信息上”连通“人类个体”的物件作为划分人类历史的标志。而随着人工智能最近的崛起,我们又该思考重新划分了,因为人工智能将会在“信息上”连通“各个物体”。到那时各个物体都有“智能”,如智能汽车、智能电视、扫地机器人、智能音响等智能家居,想象极度的智能下,屋子里的电器和家居都可能和我们有简单的交互。 深度学习领域之所以异军突起,是因为传统的研发思维,如架构、组件化、大规模并发、存储与计算等,已经是技术红海了,而每位工程师都应该学习机器学习,是因为它带给工程师全新的开发思维,工程师可以用自己的代码让机器更加“聪明”。 第1章 人工智能概述 TensorFlow技术解析与实战 有人说,人工智能在世界范围的流行,是因为那盘围棋。2016年3月,谷歌公司的AlphaG...

《TensorFlow技术解析与实战》——1.3 深度学习的入门方法

本节书摘来自异步社区《TensorFlow技术解析与实战》一书中的第1章,第1.3节,作者李嘉璇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 1.3 深度学习的入门方法 要想入门深度学习,需要两个工具,即算法知识和大量的数据,外加一台计算机,如果有GPU就更好了,但是因为许多入门初学者的条件有限,没有GPU也可以,本书的许多讲解都是基于Mac笔记本完成的。 我把深度学习的入门过程整理成图1-6所示的7个步骤。 图1-6 下面就来详细介绍一下这7个步骤。 1.学习或者回忆一些数学知识 因为计算机能做的就只是计算,所以人工智能更多地来说还是数学问题[4]。我们的目标是训练出一个模型,用这个模型去进行一系列的预测。于是,我们将训练过程涉及的过程抽象成数学函数:首先,需要定义一个网络结构,相当于定义一种线性非线性函数;接着,设定一个优化目标,也就是定义一种损失函数(loss function)。 而训练的过程,就是求解最优解及次优解的过程。在这个过程中,我们需要掌握基本的概率统计、高等数学、线性代数等知识,如果学过就最好,没学过也没关系,仅仅知道原理和过程即可,有兴趣的读者可以涉猎一些...

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