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关键词

我一直很好奇是如何提出来的,它背后有什么样的故事,在的这60年的时间中,又经历了什么?为什么现在才是的爆点,未来又将走向何处? 事实上,这是一次头脑风暴式的讨论会,这10位年轻的学者讨论的是当时计算机尚未解决,甚至尚未开研究的问题,包括、自然语言处理和神经网络等。 又迎来了大。? 早期的专家系统Symbolics 3640专家系统是一种程序,够依据一组从专门知识中推演出的逻辑规则在某一特定领域回答或解决问题。 1991年现十年前日本宏伟的“第五代程”并没有实现。事实上其中一些目标,比如“与开交谈”,直到2010年也没有实现。与其他AI项目一样,期望比真正可实现的要高得多。 针对神经网络和进化算法等“计算”范式的精确数学描述也被出来。

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一、 ? 二、大事记 时间物事件意义1633Rene Descartes表著作《论》提出灵魂存在于大脑的松果体中1714Gottfried Wilhelm Leibniz《单子论》一切知识都通过理性思考获得 表著作《句法结构》极大程度撼动了行为主义的主导地位,提出了通用语法结构1956John McCarthy创立一词1956达特茅斯会议诞生的标志1956 Newell & Simon 《计算机不做什么》很大程度打击了们对领域的积极性1972Endel Tulving表著作《记忆的组织》将长时记忆分为语义记忆和情景记忆1975F.Holland表著作《自然与系统适应调节 Newell etc提出物理符号系统假设企图建立的理论体系1976John.R.Anderson提出ACT-R框架类认知结构1976Richard Dawkings表著作《自私的基因》指出个体经过与他的长期互动出自己的行为倾向

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    01 ? 02 大事记 时间物事件意义1633Rene Descartes表著作《论》提出灵魂存在于大脑的松果体中1714Gottfried Wilhelm Leibniz《单子论》一切知识都通过理性思考获得 表著作《句法结构》极大程度撼动了行为主义的主导地位,提出了通用语法结构1956John McCarthy创立一词1956达特茅斯会议诞生的标志1956 Newell & Simon 《计算机不做什么》很大程度打击了们对领域的积极性1972Endel Tulving表著作《记忆的组织》将长时记忆分为语义记忆和情景记忆1975F.Holland表著作《自然与系统适应调节 Newell etc提出物理符号系统假设企图建立的理论体系1976John.R.Anderson提出ACT-R框架类认知结构1976Richard Dawkings表著作《自私的基因》指出个体经过与他的长期互动出自己的行为倾向

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    【与机器共舞】一篇文看全

    1946年2月14日,了图灵和约翰·冯·诺伊曼学说的、世界上第一台电子多用途计算机ENIAC在美国宣告诞生,为的出现奠定了基础。 是首台采用了学的移动机器,引早起作的大爆炸。 普利策奖得主、《纽约时报》高级科技记者约翰·马尔科夫在《与机器共舞》一书中将带领我们探寻从遭遇寒冬到野蛮生长的历程,直击自动驾驶汽车、救援机器、软件助手、Siri、业机器的前沿领域 ◆ 普利策奖得主、“硅谷独家大王”、科技预言家约翰·马尔科夫洞悉大未来的深度力作!◆ 迄今为止最完整、最具可读性的著作。究竟是天使,还是魔鬼? ◆ 国际大会(IJCAI)常务理事、中国学会副理事长、腾讯微信事业群技术顾问杨强,中国学会副秘书长、地平线机器科技创始余凯,英特尔中国研究院院长吴甘沙,《蒂夫·乔布斯传》作者沃尔特

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    (七)CNN卷积神经网络那些事儿

    我们假设图片的大小是50*50,那么BP神经网络是否是一个明的选择呢?? 首要的任务是看否减少权值?怎样减少? 受到这种启,我们是否可以将上面的全连接模式改成如下的局部连接模式?? 其实到目前为止,各种卷积神经网络的已经非常迅速,网络结构也层出不穷,例如AlexNet,VGG系列,GoogLeNet,Inception系列,ResNet等等,这些网络的出现也不断刷新了们对深度学习的期望和认识 系列预告Next《(八)之RNN循环神经网络那些事儿》《(九)之ResNet残差网络那些事儿》《(十)之强化学习那些事儿》《(十一)之计算机博弈那些事儿

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    必知:

    1.2的研究不仅与对的思维研究直接相关,而且和许多其它学科领域关系密切。 因此说到的历,应当上溯到历上一些伟大的科学家和思想家所作的贡献,他们为研究积累了充分的条件和基础理论。这里仅列举几位重要的代表物。 从某种意义上可以说近代,首先是从神经网络研究开始的。但是由于某种原因,神经网络的研究一度进入低潮。 应该说,知识程和专家系统是近十余年来研究中最有成就的分支之一。◆80年代,达到阶段性的顶峰。87,89年世界大会有6-7千参加。硬件公司有上千个。 ◆90年代,计算机趋势为小型化、并行化、网络化、化。技术逐渐与数据库、多媒体等主流技术相结合,并融合在主流技术之中,旨在使计算机更聪明、更有效、与更接近。

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    (六)之受限玻尔兹曼机和深度置信网络那些事儿

    这周我们讲讲受限玻尔兹曼机是怎样从玻尔兹曼机演变而来,并为大家介绍Hinton在深度学习的奠基性作——深度置信网络。1受限玻尔兹曼机RBM什么是受限玻尔兹曼机?域玻尔兹曼机有什么关系和区别呢? 简化结构可以使得计算速度有一定的提升,但是至于为什么要采用这样的简化,好像没有找到相关的资料说明,但是我自己认为有可和BP的图片压缩的应用即自编码器有一定的关系,这仅仅是我个的理解,有不同理解的同学可以留言或者私下交流 而且这样的对折并不是没有道理的,因为我既压缩,又回复,所以输入和隐含层之间的权值,隐含层和输出之间的权值应该是相似的。因此,我个猜想RBM的灵感来自于BP的图片压缩应用。 2深度置信网络和深度神经网络2006年,Hinton在科学杂志上表了一篇《Reducing the Dimendionality of Data with Neural Networks》的文章,可以说 ,因此,我们将Encoder部分进行开,就成了图片中间的整个原型了,开时,对应的权值保持不变。

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    导论 (一) - 绪论1 简介2 的概念3 4 研究的基本内容

    2 的概念??3 ???4 研究的基本内容?????

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    一文带你了解:学科介绍、、三大学派

    强弱正式被提出到如今已经六十多年过去了,在此期间经历了几度繁荣和衰落。目前虽然已取得不错的进,然而现实与理想的差距还是很大,前进道路依旧曲折。? 在1900年国际数学家大会上,数学家希尔伯特提出《未来的数学问题》,其中就有一些与相关的问题。 达特茅斯会议过后开始井喷式,1957年罗森布拉特明了感知机,1959年科学家亚瑟·塞缪尔创造了“机器学习”这个术语,并且给出了机器学习的定义。 沃森参加比赛最重要的是在2006年以后,大数据和深度学习爆并得到了高速的,结合两者实现的在某些方面已经够与类相提并论。 三大学派在的整个过程中,不同学科背景的研究员对有不同的理解,因此也产生了三大学派。

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    类对的研究以及未来

    类在1956年就提出了。从1956年正式提出学科算起,经过近60年的已经成为一门广泛的交叉和前沿科学。 本质是对的思维的信息过程的模拟,自出现以来,弱已经在个领域不断突破。 在2008年经济危机后,达国家希望借机器等实现再业化,由此业机器得到了快速,很多用来做的作如今都用机器替代。? 80年代符号停滞不前,很多认为符号系统永远不可模仿类所有的认知过程,特别是感知,机器,机器学习和模式识别。随着近几年热潮的兴起,强即将突破瓶颈,进入快速的时期。 不过随着强技术的,未来的很有可有与类同等的创造性、自我保护性、情感及一些自行为等。

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    漫画

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的历1.2 的诞生是最近才有的吗? 其实很早就有了,都快63岁了呢。 让我们进入历的长河,一起沿着时间的足迹探究。 对于的研究者来说,这个会议是一场划时代的会议,会议将“像一样思考的计算机”称为“”,于是“”这个词,诞生了!? 20世纪70年代末成了的寒冬。1.2.3 第二次浪潮在第一次AI浪潮中,无法为疾病治疗等类实际问题做出贡献,使相关研究进入严冬。 到了2008年,随着手机的兴起和4G网络的普及,几乎全世界一半的都成为了网民,为互联网贡献自己的数据。够让计算机自主学习,便进入了第三次AI浪潮。从诞生到现在的历,可以整理为下图:?

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    (Artificial Intelligence简称 AI)这个概念最早出现在1956年,随着近年来数据总量的增长、算法的进步以及计算机性和存储技术的的概念变得更加广为知。 极大地推动了类决策辅助系统和检索系统的。虽然好莱坞电影和科幻小说中也描述了型机器征服世界的故事,但是现在AI技术的阶段还远没达到那种令毛骨悚然的程度。 尽管如此,AI技术也已经进化到了给所有行业带来许多具体好处的程度。 微信图片_20190514173708.jpg的主要应用场景目前所有行业对的需求都在增加。 除此之外,AI还有以下的用途:医疗采用技术,可以在治疗、用药,图像诊断等领域挥作用。 体育运动可以通过分析比赛的图片和录像,向教练团队提供有关选手站位和比赛策略的最优化建议。

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    真名叫张晓东,乌镇库的老大。全方位解读的起源,深度点评 AI 历趣事。 《》全面讲述,几乎覆盖学科的所有领域,包括的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级、哲学问题和未来趋势等 《》作者和书中诸多物或为师友或相熟相知,除了详实的考证还有有趣的轶事。本书既适合专业士了解鲜为知的历,也适合对感兴趣的大众读者作为入门的向导。 用12篇独立成章的文字,勾勒出了脉络。 需要现象学 德雷弗斯的批评随着的进也与时俱进,但可以总结为多 少有些互相矛盾的两句话:其一,所有研究者搞的东西都是哲学家玩剩下的,;其二,有好多干的事,现在的计算机干不了。

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    参考链接: 的历image.png 很高兴和大家一起分享关于的基础常识性内容,今天我们来聊聊的过去,从历的角度看看的来龙去脉。  最后一本是法鲨主演的《乔布斯》,现了苹果公司历的精彩瞬间。 image.png 如果说诞生需要三个条件,一是计算机,二是图灵测试,那么第三就是达特茅斯会议。 image.png 在技术的上,美国军方的身影一致若隐若现,曾经在寒冬期放弃战略的DARPA,早已再次加入行业战场。 image.png 2008以后,随着移动互联网技术、云计算技术的爆,积累了历上超乎想象的数据量,这为的后续提供了足够的素材和动力。  这个文章是简单的按照时间顺序组织的,其实整个历有几条不同的线索,比如通用线索、神经网络线索、机器技术线索、社会哲学与伦理线索等等,我相信如果够有机会对每个线索进行分开研究一定得到很多新的结论

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    概览

    一、全球产业情况 全球市场火热依旧,呈现集群式,AI落地仍是主旋律 2019年全球行业依旧火热,重点围绕北美、欧洲和亚洲三大区域,共有5386家活跃企业,27400名高级研究员 image.png 二、中国与全球情况对比 中国AI属世界前列,并仍处于上升期,前景良好 全球了六十年,中国参与了二十余年,随着政府意志和市场意志双重聚焦,中国的进入了黄金期 image.png 三、中国典型产业规模 2019年AI赋实体经济预计贡献收入超570亿元近几年,技术在实体经济中寻找落地应用场景成为核心要义,技术与传统行业经营模式及业务流程产生实质性融合 ,经济时代的全新产业版图初步显现,预计2019年核心产业规模将突破570亿元,目前,安防和金融领域市场份额最大,业、医疗、教育等领域具有爆潜力。 image.png 四、中国科技企业算法研投入 2019年中国科技企业AI算法研投入规模预计超370亿元 根据数据分析,2019年中国科技企业技术研投入约为4005亿元,其中算法研投入占比为

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    什么是 现状

    近代科技飞速,在科技的同时,科学家们为了更加的方便生活和减少廉价劳动力的使用,研出了。 这项新技术学科主要是为了研究、开用于的延伸、开的技术应用,也算是集结了很多方面的专家的研究和慧,研出来的产品。每天很多和专家都在关注着的情况。 二、现状这项技术从刚开始研时的稚嫩,与类只有一点相似,到现在的跟类做出的反应可以一致,而且是多种反应的。 该技术的不断,完善了部分功与系统,但总的来说,目前的仍然处于弱的时期,想要完全到成熟的程度,还需要不断的研究与开。 不过该项技术本身就是计算机技术的一个创新,所以不用太急着步入成熟阶段,技术的慢慢完善与,也是目前行业的现状。

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    奋斗

    但是在上世纪50年代到60年代期间,国外迎来第一个高潮,被称为的「黄金时代」。 1981年,学会(CAAI)在长沙成立,标志着国内研究正式起步。但是80年代,国内还在大力计算机产业、搭建的研究框架、项目,国外已经进入了第二次爆期。 丨03追 赶,可以看作是一部信息技术和产业的,也是一部新兴信息产业巨头抢占明日高地的「更迭」。 从2010年前后开始进入第三个期。而这次国内产业终于赶上了趟,但也是一次颇具挑战的大考。 和美国市场相比,国内的IT环境还参差不齐,伴随着企业数字化、云化等多重变革重叠,很难一步到位,快速落地。投资在投项目的时候优先考虑的是市场的有效性,反而不是技术的领先性。

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    现状

    现状1.jpg 中国与世界强国现状据统计数据显示,目前国内在很多方面都有了突破性进。 数据显示,全球呈现以中国、美国及欧洲三足为主的鼎立的状态现状2.jpg现状3.jpg我国即将跃进的“AI”时代毋庸置疑,在全球范围内,会成为未来最大的一个风口 2.政策对技术落地与应用的关注以国务院2017年7月8日印的《新一代规划》为例,作为我国的顶层战略,《规划》分别从产品、企业和产业层面分层次落实任务,对基础的应用场景 现状4.jpg 未来行业 技术和产品的速度之快,已经大大超出类的认知和预期,注定会改变我们的世界。 以国家政策牵头的创新生态布局成为产业的战略高地,信息技术和产业的就是新老企业布局的更替

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    从何开始,三分钟了解AI

    氨制冷机明了一个世纪后,中国才出现了第一台空调。1987年中国第一台手机像砖头一样大,售价38000元。……20世纪50年代诞生了,在长达半个世纪的中,都经历了什么呢?? ,这一事件被广泛承认为AI诞生的标志由于计算机的产生与们开始了具有真正意义的的研究。 50年代们才注意到与机器之间的联系由于计算机的产生与们开始了具有真正意义的的研究。Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国之一。 这项现对早期AI的影响很大,也就是今天常见的环境感应器。? 进入了全新的时代机器在很多方面已经超过类,未来的机器会自我学习和成长,正在一步一步让类尝试上帝的感觉,而它的速度也越来越快到超乎所有的想象。

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    AI技术说:相关概念与

    作为近几年的一大热词,一直是科技圈不可忽视的一大风口。随着硬件的迭代,家居产品逐步走进千家万户,语音识别、图像识别等AI相关技术也经历了阶梯式。如何看待的本质? 的飞速又经历了哪些历程?本文就从技术角度为大家介绍领域经常提到的几大概念与AI。 它是的核心,是使计算机具有的根本途径,其应用遍及的各个领域。? 需要注意的是,图示现的只是一种大致的从属关系,其中数据挖掘与并不是完全的包含关系。?二、? 如今,也在与物联网、量子计算、云计算等等诸多技术互相融合、进化,以超乎我们想象的速度着。而这一切的生与演变,只用了几十年的时间……

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