1.AI地图 人工智能的地图,x轴是不同模式,由符号学到概率模型 到机器学习,Y轴是我想做的东西,最底下的是感知,我得了解这是什么东西,然后做推理,形成自己的知识,最后做规划。最底层的就是感知,就是我能够看到这个物体,比如这个屏幕等,做推理是基于我现在看到的东西,会发现什么事情,第三个知识是比较难的事情,根据我看到的数据和现象,来形成我的知识,我能进行比较长远一点的规划,也就是我的未来怎
1.概述 这门课程主要介绍深度学习经典和最新模型。从最简单、最老的80年代的Lenet,讲到计算机视觉比较流行的Resnet,以及经典的时序模型LSTM以及最近比较流行的BERT。 当然我们在讲深度学习时,我们离不开机器学习,机器学习的很多基础知识是我们需要的,比如 损失函数,目标函数,过拟合和优化等 实践 不仅会讲原理和数学表示,而且使用Pytorch实现介绍的
00预告 【动手学深度学习V2】 深度学习是人工智能最热的领域,在过去十年,人工智能的主要突破都来自于深度学习。 深度学习的核心是神经网络,它与人工智能的其他领域不一样的是,神经网络是一个非常灵活的框架,它允许我们我们组合不同的神经元来表达对一个问题的不同先验知识。 在很大程度上,神经网络可以看成是一门语言,所以我们应该像学习其他计算机语言,如Python或C++
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