人工智能|HCIA-AI V3.0(一)——人工智能概览

本文涉及的产品
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
简介: 人工智能|HCIA-AI V3.0(一)——人工智能概览

一 AI、机器学习、深度学习的关系

人工智能:是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一-

门新的技术科学。

机器学习:专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。是人工智能的核心研究领域之一。

深度学习:源于人工神经网络的研究,多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。

二 AI的三个方面的应用

2.1 计算机视觉

计算机视觉是三个AI应用技术中最成熟的技术。计算机视觉研究的主题主要包括图像分类,目标检测、图像分割、目标跟踪、文字识别和人脸识别等。

2.2 语音处理

语音处理研究的主题主要包括语音识别、语音合成、语音唤醒、声纹识别、音频事件检测等。其

中最成熟的技术是语音识别,在安静室内、近场识别的前提下能达到96%的识别准确度。

2.3 自然语言处理

自然语言处理研究的主题主要包括机器翻译、文本挖掘和情感分析等。自然语言处理的技术难度

高,技术成熟度较低。因为语义的复杂度高,仅靠目前基于大数据、并行计算的深度学习很难达

到人类的理解层次。

三、争议

存在算法偏见,隐私问题等

四、未来展望

框架:更易用的开发框架

算法:性能更优,

体积更小的算法模型

算力:端-边-云全面发展的算力

数据:更完善的基础数据服务产业,更安全的数据共享

场景:不断突破的行业应用

更多的开发框架,Tensorflow更适用于工业,而Pytorch由于其易用性得到学术界的广泛认可。

性能更优

  • 计算机视觉领域,GAN已可生成人 眼不可分辨的高质量图像,GAN相关的算法开始在其他视觉相关的任务上应用,如语义分割、人脸识别、视频合成、无监督聚类等。
  • 自然语言处理领域,基于Transformer架构的预训练模型取得重大突破,相关模型如BERT、GPT、XLNet开始广泛应用于工业场景中。
  • 强化学习领域,DeepMind团队的AlphaStar在星际争霸游戏中打败人类顶尖选手。

压缩模型

低秩近似

网络剪枝

网络量化

知识蒸馏

紧凑网络设计

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