AI发展应以深度卷积神经网络为核心【点击查看详情】
AI发展应以深度卷积神经网络为核心,全面开展计算机视觉、语音识别和自然语言等AI产品的开发与大规模产业化应用。这需要大数据、计算平台、计算引擎、AI算法、应用场景等飞速发展,另外还需要资源、资金、人才。在方法上,选定垂直细分领域最重要。
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ai 的发展是由现实问题驱动的

数学由微积分发展出傅里叶级数,复变函数,是由现实问题驱动的。ai从神经网络发展出卷积神经网络convolutionalnn,长短时记忆神经网络,lstm,attentionmodel,也是由现实问题驱动的。每种新模型的提出,...

AI是如何“看懂”这个世界的?

遗憾的是,从目前来看,即便我们已经创造了许多在单个项目上已经超越人类的高级AI,但是这些机器仍然能力有限,它还无法成为人类的替代品,无法像人类一样去观察与思考,有自我意识的AI还不会很快出现,AI很难真正像人类一样去“看”世界万物。

人工智能的原理是什么

现在,这两个条件都已具备——大数据和云计算。谁拥有数据,谁才有可能做AI。目前AI常见的应用领域:图像识别(安防识别、指纹、美颜、图片搜索、医疗图像诊断),用的是“卷积神经网络(CNN)”,主要提取空间维度的特征,来...

极简人工智能

OK,AI的发展关键还是要能够解决商业任务,那么从任务的角度,机器学习又可以划分为以下方面:深度学习主要的算法有:卷积神经网络(CNN),循环神经网络(RNN),生成对抗网络(GANs),深度强化学习(RL),图神经网络(GNN)。

人工智能发展史 4张图看尽AI重大里程碑

出于这个构思,2017年Google推出了AutoML——一个能自主设计深度神经网络的AI网络,紧接着在2018年1月发布第一个产品,并将它作为云服务开放出来,称为CloudAutoML。自此,人工智能又有了更进一步的发展,人们开始探索如何利用...

人工智能,机器学习,神经网络,深度神经网络之间的关系是什么

深度神经网络,大家可以理解为更加复杂的神经网络,随着深度学习的快速发展,它已经超越了传统的多层感知机神经网络,而拥有对空间结构进行处理(卷积神经网络)和时间序列进行处理(递归神经网络)的能力。所以上面的四种概念中,...

人工智能发展综述

一个AI系统能够迅速学会写陌生文字,同时还能识别出非本质特征,这是人工智能发展的一大进步。①1943-1955年人工智能的孕育期人工智能的最早工作是WarrenMcCulloch和WalterPitts完成的,他们利用了基础生理学和脑神经元的功能、罗素和怀特...

AI人工智能-CNN概念轻松入门

综述:卷积神经网络主要由两部分组成,一部分是特征提取(卷积、激活函数、池化),另一部分是分类识别(全连接层),著名的手写文字识别卷积神经网络结构图:CNN进化历史:卷积神经网络(CNN)近年来取得了长足的发展,是深度学习中的一颗耀眼明珠...

致力神经网络架构创新 助推人工智能未来发展

提起人工智能(AI),你首先想到的可能是机器人,但现阶段,神经网络才是当红的技术。自上世纪40年代相关的理论被提出后,神经网络经历了几十年跌宕起伏的发展。现如今,深度神经网络因其良好的学习和表达能力,已经在图像处理...

人工智能未来发展趋势

根据清华大学人工智能研究院、与中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》,2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义...