,人工智能深度講座,1,培訓(xùn)簡(jiǎn)介,我能學(xué)懂深度學(xué)習(xí)嗎？,深度學(xué)習(xí)在各行業(yè)的應(yīng)用,深度學(xué)習(xí)基本思想,人工智能簡(jiǎn)史,個(gè)人簡(jiǎn)介,提綱,2,個(gè)人簡(jiǎn)介,PART01,3,人工智能簡(jiǎn)史,PART2,4,孕育時(shí)期,5,形成時(shí)期(19561970),6,暗淡期(19661976),7,發(fā)展期(19761998),8,深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史,1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原創(chuàng)文章發(fā)表于1943年，兩位作者都是傳奇人物，麥卡洛可（McCulloch）和皮茨（Pitts)，“ALogicalCalculusofIdeasImmanentinNervousActivity”,發(fā)表在數(shù)學(xué)生物物理期刊2.1982年，Hopfield模型提出。1984年，J.Hopfield設(shè)計(jì)研制了Hopfield網(wǎng)的電路，較好地解決了著名的旅行商問題，引起了較大的轟動(dòng)。3.1986年，Rumelhart,Hinton提出多層感知機(jī)與反向傳播(BP)學(xué)習(xí)算法，該方法克服了感知器非線性不可分類問題，給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究帶來了新的希望。,9,深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史,10,深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史,11,深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史,12,深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史,InternationalConferenceonNeuralInformationProcessingSystems.CurranAssociatesInc.2012:1097-1105.,13,深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史,促進(jìn)深度學(xué)習(xí)發(fā)展的2個(gè)因素：1.計(jì)算能力的增強(qiáng)，尤其是GPU的出現(xiàn)，極大的提升了深度學(xué)習(xí)的計(jì)算速度2.數(shù)據(jù)的迅猛增加,14,深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史,15,深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史,16,深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史,17,深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史,18,深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史,圖片取自何凱明的ppt,19,深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史,圖片取自何凱明的ppt,20,深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史,圖片取自何凱明的ppt,21,深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史,22,深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史,23,深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史,24,深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史,25,深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史,26,深度學(xué)習(xí)在各行業(yè)的應(yīng)用,PART3,27,深度學(xué)習(xí)在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用,1.AlphaGoZero的提升，讓DeepMind看到了利用人工智能技術(shù)改變?nèi)祟惷\(yùn)的突破。他們目前正積極與英國(guó)醫(yī)療機(jī)構(gòu)和電力能源部門合作，提高看病效率和能源效率。同時(shí)類似的技術(shù)應(yīng)用在其他結(jié)構(gòu)性問題，比如蛋白質(zhì)折疊、減少能耗和尋找新材料上，就能創(chuàng)造出有益于社會(huì)的突破。2.無人駕駛3.在醫(yī)療領(lǐng)域，可以用于識(shí)別癌細(xì)胞，發(fā)現(xiàn)新藥物等4.金融領(lǐng)域可以用來預(yù)測(cè)股價(jià)，還可以用來識(shí)別欺詐。摩根大通利用AI開發(fā)了一款金融合同解析軟件。經(jīng)測(cè)試，原先律師和貸款人員每年需要360000小時(shí)才能完成的工作，這款軟件只需幾秒就能完成。而且，不僅錯(cuò)誤率大大降低，重要的是它還從不放假5.精準(zhǔn)營(yíng)銷，為用戶推薦感興趣的產(chǎn)品廣告6.農(nóng)業(yè)上，可以用于發(fā)現(xiàn)農(nóng)作物的病蟲害，還可以用來識(shí)別哪些地方的環(huán)境適合種植7.利用深度學(xué)習(xí)，可以將抓拍到的珍稀動(dòng)物（比如鯨魚）照片進(jìn)行分類，從而更好地估算某種動(dòng)物的存活數(shù)量,28,深度學(xué)習(xí)在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用,29,深度學(xué)習(xí)的基本思想,PART4,30,深度學(xué)習(xí)的基本思想,圖片取自lecun的ppt,31,深度學(xué)習(xí)的基本思想,圖片取自lecun的ppt,32,深度學(xué)習(xí)在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用,圖片取自lecun的ppt,33,我能學(xué)懂深度學(xué)習(xí)嗎？,PART5,34,需要具備的基礎(chǔ)知識(shí),微積分、線性代數(shù)、概率論基礎(chǔ)的編程知識(shí)，最好有python基礎(chǔ)良好的英文文獻(xiàn)閱讀能力,35,BP網(wǎng)絡(luò),36,卷積,37,深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練步驟,1.導(dǎo)入數(shù)據(jù)2.把數(shù)據(jù)分成多個(gè)batch3.定義網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，包括神經(jīng)元的數(shù)量，卷積核的大小，學(xué)習(xí)率，迭代次數(shù)等4.定義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)5.初始化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)6.定義反向傳播(主要是梯度下降法，如果用pytorch,tensorflow等框架，只需要調(diào)用相關(guān)函數(shù)即可)7.把訓(xùn)練數(shù)據(jù)按batch大小依次送入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練8.保存模型，進(jìn)行測(cè)試,38,如何學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí),1.要懂得基本的原理，包括前向