国科大深度学习-课件-徐俊刚.pdf

深度学习 引言 徐俊刚 1 人工智能、机器学习与深度学习 2 深度学习起源和发展 3 深度学习研究机构和科学家 4 深度学习理论和方法 5 深度学习主要应用 6 中英文术语对照 目录 Contents 8 1 人工智能、机器学习与深度学习 人工智能基本概念 • 人工智能定义 • 研究、开发用于模拟、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兴学科。 • 人工智能分类 • 弱人工智能：认为不可能制造出能真正进行推理和解决问题的智 能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有 智能，也不会有自主意识。 • 强人工智能：认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机 器，这样的机器被认为是有自主意识的。 • 超级人工智能：机器的智能超过了人类， “奇点”2050年到来？ 10 人工智能发展阶段 未来热点 基本实现 已实现 11 机器学习基本概念 • 机器学习定义 • 让计算机具有像人一样的学习和思考能力的技术的总称。具体来 说是从已知数据中获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的 技术。 • 机器学习分类 • 有监督学习 （跟学师评）：有老师 （环境）的情况下，学生 （计 算机）从老师 （环境）那里获得对错指示、最终答案的学习方法。 • 无监督学习 （自学标评）：没有老师 （环境）的情况下，学生 （计算机）自学的过程，一般使用一些既定标准进行评价，或无 评价。 • 增强学习 （自学自评）：没有老师 （环境）的情况下，学生 （计 算机）对问题答案进行自我评价的方法。 12 机器学习常见算法 13 人工智能、机器学习和深度学习的关系 From Nvidia 14 2 深度学习起源和发展 神经网络发展史 16 神经网络发展史 • 第一阶段（194 -1969） • 194 年：Warren McCulloch和Walter Pitts提出了MP神经元模型。 • 1957年：Frank Rosenblatt提出了感知器 （Perceptron）。 • 1960年：Bernard Widrow和Ted Hoff提出了ADLINE神经网络。 • 1969年：Marvin Minsky和Seymour Papert指出感知器无法解决 XOR