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之前好像有听人介绍说吴明辉的课程很不错，最近刚好在中国大学APP上看到他的一个人工智能相关的课程，看了一下确实很不错。课程名称叫做《深度学习应用开发 基于tensorflow的实践》。是一个入门级别的课程，不需要人工智能的基础，不需要太多的数学知识，也不需要什么编程经验。我觉得很
换成文本的技术。从早期的基于模板的方法到严格的统计模型，再到如今的深度模型，语音识别技术已经经历了几代的更迭。 图像识别图像识别是深度学习最成功的应用之一。深度学习在计算机视觉领域的突破发生在2012年，Hinton教授的研究小组利用卷积神经网络架构（AlexNet）大幅降低了ImageNet
数据都拿去训练了。 所以课程中，随机挑了一条训练数据来应用到模型里来使用。 这样是不好的，因为就像学习训练时将考试题都让你做过一遍，再让你考试就不公平了，类似于作弊了。 应该是考你运用学到的知识，来做没做过的题。 那比较好的做法呢，是有一些数据，把这些数据分一分， 大部分做训练、一小部分做验证、再分一小部分做测试。
物联网技术在工业领域的应用从大体上上讲确实是有助于实现智能制造，提高生产效率和降低成本。生产过程监控、设备维护、物料管理这些地方应该都可以加入物联网实现某种协同 ，大佬们有做过工业领域的物联网吗？ 这些协同应用对工业生产有没有产生巨大的影响和价值。
因此，云数据库是数据库技术的未来发展方向。云数据库应用在水利管理领域，能弥补基层水利管理中信息互通的短板，降低管理投入成本，优化管理结构。当今社会，数据库被广泛应用于生活的各个领域，服务于每个人的衣食住行，推动并见证着社会的文明与发展。随着信息时代的到来，信息技术高速发展，数据
灵相关的三次浪潮就是三个时代，三盘棋。分别是1962年的国际跳棋，1997年的国际象棋，以及2016年的围棋。从这个难易程度也可以看出，围棋是最强调系统性思维的，所以 AI想要战胜人类也是最难的。第一讲到这里就结束了，第二讲看了一点，其中关于人工智能机器学习概念，除了公式的定义之外，用类比的方法讲的非常的简单易懂
Networ）。AlexNet结合芯片GPU的功能和算法优势，大大超越了以前其他对ImageNet数据集中的图像进行分类的方法。它的出现再一次证明了神经网络的强大。此外，AlexNet是最早运用Dropout的算法之一，之后也成为了提高各类深度学习模型泛化能力的一项关键技术。AlexNet 所使用的架构，包含一系列卷积层、ReLU非线性（ReLU
采用“注意力”的编码器-解码器网络 深度学习最卓越的成就大多体现在与视觉相关的任务中，并且由卷积神经网络驱动。虽然NLP研究已使用LSTM网络和编码器-解码器架构在语言建模和翻译方面取得了一定成功，但该领域也是直到注意力机制的出现才开始取得令人瞩目的成就。在处理语言时，每个
对患者病历的快速而准确的记录。我们将使用深度学习模型，如长短时记忆网络（LSTM），以展示语音识别在医疗领域的实际应用。 技术原理 语音识别技术 语音识别技术在医疗领域的应用主要通过将医生的口头输入转化为文字，实现病历记录自动化。深度学习模型，尤其是循环神经网络（RNN）和转
数据不是收集的，是自己生成的，好吧~一个简单的例子学习用的没关系%matplotlib inline这个是为了让在jupyter在浏览器里能够显示图像。生成y=2x+1的随机数据，数据加背景噪声限值0.4生成等差数列,100个x_data=np.linspace(-1,1,100)y_data=2*x_data+1
n阶张量/n维数组流，表示张量数据流动/计算的过程。每一个张量有一个唯一的类型，运算的类型不匹配会报错，比如int和float32运算就不行，这个是比较严格的，可以先通过tf.cast()做类型转换常量定义的时候是可以按需求做类型自动转换、reshape的但是变量的定义中，类型还是根据初值来定的，而设定的需求类型并没有生效：v2=tf
2.5，学习率是0.01，那下一个尝试的点是距离前一个点2.5*0.01=0.0025的位置。（梯度是固定的，还是每走一步都会变的呢？）个人认为好的学习率，不应该是一个固定值，而应该是先大后小。也就是先大步快速的到达底部附近，再小步寻找最底部。学习率是学习开始之前就设置的，叫超参
y=wx+b里的w和b，也叫权重和偏差？在监督式学习中，机器学习算法通过以下方式构建模型：检查多个样本并尝试找出可最大限度的减少损失的模型。这一过程称为经验风险最小化损失函数有L1，L2。L1是绝对值，L2是均方误差MSE，那么2个场景做损失比较时会有L1一样，L2不一样的情况本来是
这个房价预测的例子基本就结束了，下面是用TensorBoard来将算法，和模型训练过程的一些信息进行可视化。可视化是一件有意见的工作，有助于信息的理解和推广。可视化在modelarts的老版的训练作业下，是收费的，但这个服务在新版的训练作业里已经没有了，也行是因为这个可视化服务的使用不
MNIST数据集来自于NIST 美国国家标准和技术研究所。 找学生和工作人员手写的。 规模：训练集55000，验证集5000，测试集10000。大小约10M。 数据集可以在网站上去下载，同时tf自己里面已经集成了这个数据集。 在notebook里试试： ```python %matplotlib
从人的角度来看，12个特征比1个特征要复杂了很多， 但对计算机来说，无所谓。 在tf里，12元的线性回归方程的实现，比1元的线性方程的实现，代码上也只是多了一点点复杂度而已。 这就是计算机的优势。 只是最后训练的结果，为什么都是nan，像老师说的，脸都黑了哦~ 这次先到这里，请听下回分解~
pandas用来处理文件很方便，shuffle就是洗牌，我们打牌，一局结束后需要洗牌后再开始下一局的 这里介绍了pandas库，处理常规大小的数据文件，会很方便，基于BSD协议的库。 可以自动转换为numpy的多维数组。 下面是代码 ```python %matplotlib notebook
及的出色结果。这也提升了研究人员扩展深度强化学习技术的信心，有望借鉴这个成果来解决包括围棋、Dota 2、Starcraft 2等等更复杂的任务。Atari游戏在之后也成为了强化学习研究的标准基准。早期的深度强化学习方法仅超过人类基本水平、学会7款游戏，但在后来几年时间里，基于这
及的出色结果。这也提升了研究人员扩展深度强化学习技术的信心，有望借鉴这个成果来解决包括围棋、Dota 2、Starcraft 2等等更复杂的任务。Atari游戏在之后也成为了强化学习研究的标准基准。早期的深度强化学习方法仅超过人类基本水平、学会7款游戏，但在后来几年时间里，基于这
未及的出色结果。这也提升了研究人员扩展深度强化学习技术的信心，有望借鉴这个成果来解决包括围棋、Dota 2、Starcraft 2等等更复杂的任务。Atari游戏在之后也成为了强化学习研究的标准基准。早期的深度强化学习方法仅超过人类基本水平、学会7款游戏，但在后来几年时间里，基于
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