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总结|深度学习:你也可以掌握的科技前沿

课程嘉宾

朱博士

硅谷人工智能创业公司研发工程师

主要研究机器学习和计算机视觉。博士期间发表论文10+篇,并在计算机视觉领域竞赛多次获得前三名,论文引用次数超过200。关注人工智能的前沿技术与发展,热爱程序设计,算法博客百万点击量博主。

人工智能在现实生活中的普遍应用

在电影里我们已经看到不少人工智能,比如机器人大白。在现实生活中,虽然没有如此炫酷的机器人,但人工智能也在渐渐进入我们的日常生活。比如,Apple Siri, Amazon Alexa/Echo, Tesla Autopilot, 等等,都是我们生活中常常用到的人工智能技术。去年Google的Alpha Go在为期比赛中战胜了世界冠军,震惊了全世界。然而在业界,这项技术早在2016年1月就在《Nature》中发表了。该论文中指出最重的技术就是深度神经网络,也是本课将要讲到的内容之一。AlphaGo的神经网络架构中主要分为两个部分,一个是policy network,还有一个就是value network,后者就可以理解成为计算机视觉的技术问题,也就是说,Alpha Go对19x19的棋盘形象形成了认知。

其次,人脸辨识和语言认知(Face Recognition Speech Recognition)这一人工智能技术,通过百度机器人在《最强大脑》中也得到了充分的体现。其可以根据人当前的样貌进行匹配从而找出其年幼时的样貌。其实这个技术在学术界不高深,主要也是利用深度学习网络和大数据的力量。另外,生活中我们也用到了一些有意思的人工智能技术,比如Style Transfer技术开发的Prisma。

从投资、科技发展和大科技公司的转型方向来看,也说明了人工智能是一个十分重要的技术应用。技术、应用的研发往往是市场驱动,可以预见人工智能这一市场需求非常庞大,从美国到国内都产生了巨额的投资。

人工智能的相关职位要求

人工智能系统主要包括三个部分:感知,决策和反馈。大数据驱动下感知智能产业的框架结构也可分为三层:一是应用层,也就是人工智能+细分领域,比如说无人驾驶、机器视觉或者语音识别。二是技术层,涉及模型/算法(Deep Learning),开源代码。三是基础层,就是 大数据,计算引擎/深度学习芯片。

一个算法工程师需要达到的基础要求有:

精选