忘记密码   免费注册 查看新帖 | 论坛精华区

ChinaUnix.net

  平台 论坛 博客 认证专区 大话IT HPC论坛 徽章 文库 沙龙 自测 下载 频道自动化运维 虚拟化 储存备份 C/C++ PHP MySQL 嵌入式 Linux系统
最近访问板块 发新帖
查看: 19410 | 回复: 6

【好书推荐】深度学习:计算机与你一起读懂世界 [复制链接]

论坛徽章:
2
15-16赛季CBA联赛之上海
日期:2017-11-16 13:45:42CU十四周年纪念徽章
日期:2017-11-16 17:03:02
发表于 2017-11-09 10:57 |显示全部楼层
      话题背景:

      近些年,深度学习在语音识别、计算机视觉、自然语言处理、生成网络和无监督学习等领域都有着广泛的应用,从很多方面改变着人们的日常生活。互联网巨头谷歌、Facebook、亚马逊、微软、百度、阿里巴巴和腾讯等公司都建立了相应的深度学习部门和平台。随着近几年深度学习的快速发展,相继出现了大量的开源软件平台,如Caffe、MXNet、TensorFlow和Torch等。

     话题讨论:

      1.深度学习要运用到哪些基础数学知识?(例如线性代数、概率论等)
      2.人工智能、机器学习和深度学习的区别是?
      3.你认为深度学习解决的是什么问题?
      4.计算机视觉发展到现在,你觉得如今它面临的瓶颈或挑战是什么?


讨论时间:11月9日—12月9日

活动奖励:择优选取5位童鞋送出技术图书《深度学习与计算机视觉:算法原理、框架应用与代码实现》一本
叶韵  编著
书号:978-7-111-57367-8
印张:21.5
书脊:16mm
定价:79.00元
上架建议:计算机/人工智能
---------------------------------------

本书购买链接:



-------------------------------


关于本书:
本书对时下热门的深度学习技术从多个视角进行了细致剖析。从深度学习理论在AI领域的进化史,到深度学习理论的数学基础,再到利用工具快速构建深度学习模型,书中都有深入浅出的讲解。书中描述了深度学习技术在计算机视觉各个领域的最新应用,内容全面而丰富,示例通俗易懂,是一本带领工程人员深入理解深度学习技术的实用宝典。
l 注重原理和上手实战。力求读者在阅读本书后,不仅能了解常见算法背后的思想,还能具备独立开发常见的基于深度学习的计算机视觉算法的能力。
l 原理讲解通俗易懂。本书能通过文字定性讲解的就不用计算和公式,能用图表述的就不用文字。公式虽然不可避免,但尽量做到公式是讲解和图示的辅助,而不是需要细致理解的部分。
l 大量原创代码和图示。本书结合作者在实际工作中的经验,将入门实战的例子和其他示例力求做到实用性和趣味性并存,并将代码分享到本书的github页面上供读者下载。


样章试读:    03.doc (4.4 MB, 下载次数: 0)
                   08.doc (587.5 KB, 下载次数: 0)








--------------------------------------------------------------------------------------------------------
欢迎大家发帖讨论,分享是美德,也希望CU这个平台带给大家进步和成长,有任何问题,请站短联系!



技术讨论,请加QQ群:203848540



论坛徽章:
24
IT运维版块每日发帖之星
日期:2016-04-01 06:20:00数据库技术版块每日发帖之星
日期:2016-06-30 06:20:0015-16赛季CBA联赛之福建
日期:2016-07-18 09:10:1715-16赛季CBA联赛之广东
日期:2016-07-25 18:17:09C
日期:2016-10-25 16:10:552017金鸡报晓
日期:2017-02-08 10:39:4215-16赛季CBA联赛之同曦
日期:2017-02-11 13:43:1415-16赛季CBA联赛之同曦
日期:2017-05-13 19:24:3815-16赛季CBA联赛之上海
日期:2017-07-19 17:38:4415-16赛季CBA联赛之福建
日期:2017-08-02 09:45:3315-16赛季CBA联赛之山东
日期:2017-08-23 17:34:36数据库技术版块每日发帖之星
日期:2016-06-29 06:20:00
发表于 2017-11-14 09:15 |显示全部楼层
1.深度学习要运用到哪些基础数学知识?(例如线性代数、概率论等)
高等数学中的微积分,线性代数和概率论的相关知识

2.人工智能、机器学习和深度学习的区别是?
人工智能是一类非常广泛的问题,机器学习是解决这类问题的一个重要手段。深度学习则是机器学习的一个分支。在很多人工智能问题上,深度学习的方法突破了传统机器学习方法的瓶颈,推动了人工智能领域的发展。

3.你认为深度学习解决的是什么问题?
深度学习主要要解决的是如何让机器能够模仿人脑的思考方式。


4.计算机视觉发展到现在,你觉得如今它面临的瓶颈或挑战是什么?
像人一样理解分析事物。

论坛徽章:
3
IT运维版块每日发帖之星
日期:2015-08-04 06:20:00IT运维版块每日发帖之星
日期:2015-10-10 06:20:002015亚冠之阿尔艾因
日期:2015-11-08 10:27:01
发表于 2017-11-14 12:48 |显示全部楼层
1.深度学习要运用到哪些基础数学知识?(例如线性代数、概率论等)

    微积分、线性代数、概率论、信息论、数值计算、统计学等

2.人工智能、机器学习和深度学习的区别是?

    人工智能是开发研究用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。该领域的的研究主要包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等 。
     机器学习和人工智能的概念其实差不多,只是这样的叫法显得更高大上一些。
     深度学习是机器学习的一个分支,来源于对人工神经网络的研究。深度学习是含多个隐藏层的多层感知器的人工神经网络。深度没有具体特指多少层隐藏层,可能5层、10层、上百层、上千层。

3.你认为深度学习解决的是什么问题?

   试图模仿人脑传递和处理信息的模式,主要应用领域是语言识别、图像识别等。

4.计算机视觉发展到现在,你觉得如今它面临的瓶颈或挑战是什么?

   图像处理的不确定性

论坛徽章:
4
15-16赛季CBA联赛之青岛
日期:2017-05-25 14:27:3415-16赛季CBA联赛之深圳
日期:2017-07-19 09:39:23CU十四周年纪念徽章
日期:2017-08-29 16:08:0115-16赛季CBA联赛之佛山
日期:2017-08-30 19:12:55
发表于 2017-11-14 19:45 |显示全部楼层
1.深度学习要运用到哪些基础数学知识?(例如线性代数、概率论等)
深度学习需要线性代数等数学知识,对微积分和概率论与数理统计关系不大

2.人工智能、机器学习和深度学习的区别是?
人工智能是目的,机器学习是最合适的解决办法,深度学习是最好的一种机器学习

3.你认为深度学习解决的是什么问题?
解决了计算机不能像人类一样思考的问题

4.计算机视觉发展到现在,你觉得如今它面临的瓶颈或挑战是什么?
不能根据面相分析一个人的性格

论坛徽章:
0
发表于 2017-11-16 12:57 |显示全部楼层

1.深度学习要运用到哪些基础数学知识?(例如线性代数、概率论等)
高等数学,线性代数和概率论

2.人工智能、机器学习和深度学习的区别是?
人工智能是一类非常广泛的问题,机器学习是解决这类问题的一个重要手段。深度学习则是机器学习的一个分支。

3.你认为深度学习解决的是什么问题?
深度学习主要要解决的是如何让机器能够模仿人脑的思考方式。并且应用在各个领域


4.计算机视觉发展到现在,你觉得如今它面临的瓶颈或挑战是什么?
像人一样理解分析事物。然后通过学习经验,对类似事件进行处理

论坛徽章:
1
2017金鸡报晓
日期:2017-01-10 15:13:29
发表于 2017-11-17 14:51 |显示全部楼层
1.深度学习要运用到哪些基础数学知识?(例如线性代数、概率论等)
微积分、线性代数、概率论、复变函数、数值计算等等。

2.人工智能、机器学习和深度学习的区别是?
人工智能:从广义上讲,人工智能描述一种机器与周围世界交互的各种方式。通过先进的、像人类一样的智能——软件和硬件结合的结果——一台人工智能机器或设备就可以模仿人类的行为或像人一样执行任务。

机器学习:一种实现人工智能的方法。机器学习是人工智能的一种途径或子集,它强调“学习”而不是计算机程序。

深度学习:一种实现机器学习的技术。深度学习是机器学习的一个子集,推动计算机智能取得长足进步。

机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是一种实现机器学习的技术。它们三者的关系如下图所示:
p.jpg


3.你认为深度学习解决的是什么问题?
深度学习主要要解决的是如何让机器能够模仿人脑的思考方式。从而摆脱原来的固有数据库比较的限制。让机器能够通过深度学习理解这个不断变化的世界。因此深度学习是人工智能的重要组成部分。主要用于机器视觉和语音识别等领域。而机器视觉又是未来汽车自动驾驶必备的技术。从而为各大整车厂及主动安全零部件供应商所高度重视并持续投入。它的核心是人脑视觉系统和神经网络。又与自动化控制中的神经网络模糊控制相关联。

4.计算机视觉发展到现在,你觉得如今它面临的瓶颈或挑战是什么?
瓶颈不在于应用,而在于创新。
瓶颈不在计算机视觉,而在人工智能。
瓶颈不在于工具,而在于人才。

论坛徽章:
43
2016猴年福章徽章
日期:2016-02-18 15:30:3415-16赛季CBA联赛之北控
日期:2015-12-22 13:30:48操作系统版块每日发帖之星
日期:2015-12-07 06:20:00操作系统版块每日发帖之星
日期:2015-09-04 06:20:002015亚冠之德黑兰石油
日期:2015-08-05 18:46:082015年亚洲杯之巴勒斯坦
日期:2015-04-19 10:42:502015年亚洲杯之巴林
日期:2015-04-09 08:03:232015年迎新春徽章
日期:2015-03-04 09:57:09世界杯纪念徽章
日期:2015-02-09 09:18:252015年亚洲杯之伊朗
日期:2015-02-05 12:23:48子鼠
日期:2014-07-26 19:52:31摩羯座
日期:2014-07-23 17:56:45
发表于 2017-11-21 17:20 |显示全部楼层
1.深度学习要运用到哪些基础数学知识?(例如线性代数、概率论等)
  高等代数、线性代数、概率论、数理统计、多元微积分、泛函分析等等

2.人工智能、机器学习和深度学习的区别是?
  从下面这个图很容易看出三者关系:人工智能>机器学习>深度学习。个人理解,人工智能理想的目标是能造出和人类智慧相近的机器来代替人类工作。以前看各种科幻片,被里面智慧的机器人或超强的计算体吸引,那类人工智能算强人工智能;而目前生活中能碰到的人工智能是弱人工智能,比如专家系统、机器学习、推荐系统等等都是在指定领域做特定的事情。机器学习只是实现人工智能的其中一个方法,通过算法来解析数据、从里面学习到规律或模型,然后对真实环境里的事情做出决定和预测。而深度学习是实现机器学习的其中一种技术,最近几年随着计算硬件的发展而迅速提高,特别是利用大数据训练提高了准确率。
AI.jpg

3.你认为深度学习解决的是什么问题?
  深度学习源于人工神经网络的研究,动机在于建立和模拟人脑进行分析学习的神经网络,说白了就是让机器拥有像人类一样思考的方式。目前它在机器视觉(图片、视频处理)和语音识别领域都有很大的进步,期待以后它能辅助人工智能像人脑一样处理未知问题。

4.计算机视觉发展到现在,你觉得如今它面临的瓶颈或挑战是什么?
  我觉得还谈不上瓶颈,目前计算机视觉还有很多方面值得去做的,准确来说是各种挑战。比如立体视觉中三维物体位置的精度(你可以控制机械臂移动物体从这里到那里,不同人做出了的软件控制的精度可能就不一样,但有些领域对精度要求是很高的,像航空航天)。前几天大家都看到iPhone X的Face ID的负面报道,比如识别不了双胞胎、儿子解锁了妈妈的手机;这些都是计算机视觉有待提高的地方。

您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册

本版积分规则

  

北京盛拓优讯信息技术有限公司. 版权所有 京ICP备16024965号 北京市公安局海淀分局网监中心备案编号:11010802020122
广播电视节目制作经营许可证(京) 字第1234号 中国互联网协会会员  联系我们:
感谢所有关心和支持过ChinaUnix的朋友们 转载本站内容请注明原作者名及出处

清除 Cookies - ChinaUnix - Archiver - WAP - TOP