1956年，在達特茅斯會議上，一羣計算機科學家聚集在一起，探討着人工智能領域的未來，當時的AI 也僅僅在醞釀中。到了2015年，不出所料，人工智能開始爆發能量，這主要是由於GPU開始廣泛應用，強大的數據流湧現。成千上萬個應用促使人工智能得到了空前的發展。
01
機器詮釋人工智能
迎來了快速發展期
要想製造出擁有人類感覺、智慧的人工智能，其實有些困難，現在的通用人工智能機器都是人們現象出來了，比如《終結者》《星球大戰》等等。而我們現在只做到了狹義人工智能，能夠處理特殊任務，和人類處理的一樣好。
狹義人工智能案例有很多，比如圖像分類、圖像分割、人臉識別、語義分割等，那麼這些實踐例子是如何做到的？這些智能來自哪裏了？我們繼續來看。
02
用機器學習來實現人工智能
告別狹義人工智能
機器學習最早源自決策樹學習、歸納邏輯編程、強化學習、貝葉斯網絡等，這些早期的機器學習方法都沒有實現通用人工智能，甚至連狹義人工智能都沒有實現。最早僅僅運用分析數據，從學習中預測現實世界的某些事情。
後來慢慢開始手動編碼特定指令，用軟件程序來完成某個特定的任務。經過長時間的證明，計算機視覺是機器學習的最佳領域之一。已經有一些手寫分類器，使得程序識別對象。
但這還不夠好，計算機視覺和圖像檢測還是不能與人類媲美，因爲它容易出錯。
03
深度學習漸漸出現
人工智能迎來全新的高度
早些年，人工智能領域的探索在神經網絡方面應用廣泛，但是，研究多年後，效果甚微。因爲基本的神經網絡屬於計算密集型，這並不是一個實用的方法。
但是，吳恩達突破了這一界限，他從根本上使用這些神經網絡 並將它們變得龐大，增加了層數和神經元的數量，然後通過系統運行大量的數據來訓練它。吳恩達使用了 1000 萬個 YouTube 視頻的圖像。他將“深度”運用在深度學習中，這就描述了這些神經網絡的所有層。
深度學習已經實現了許多機器學習方面的實際應用，還有一些人工智能領域也涉獵其中。目前金融、汽車、零售、大健康、安防、教育等領域都有涉及。抖音的精準視頻推薦、淘寶的“猜你喜歡”推薦、等待就診時聽到的“請到診室就診”的語音……
04
人工智能基礎實戰訓練營
讓你跨入深度學習領域
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最後，希望能和大家開啓一段充實的學習歷程，願大家都能突破職場瓶頸，提升競爭力。
本文分享自微信公衆號 - AI算法與圖像處理（AI_study）。
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