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麒麟网娱乐平台:Ict AI白皮书:从技术学校到应用

作者:佚名
来源:http://www.ronusidun.com/

   人工智能的战略重要性不仅吸引了科技巨头和资本的疯狂投资,养活了大量初创企业,还赢得了各国的顶级支持。。 继去年7月发布“新一代人工智能发展计划”和谷歌和其他公司之间的持续竞争1月发布第一批国家人工智能开放式创新平台之后,工业和信息技术部周三宣布了开源软件框架正朝着统一和标准化的方向发展018年人工智能与实体经济深度融合的创新项目清单(涵盖106个项目一般来说,开源软件框架在模型库构建和调用功能方面有着非常共同的特点,但同时每个都有自己的特点。

   中国信息与通信研究所和中国人工智能产业发展协会关于人工智能发展(技术框架目前的的白皮书从产业发展的角度分析了技术的现状、问题和趋势,并对智能语音、语义理解、计算机视觉等相关应用进行了评估。。

图片来源:图像昆虫创意

   以下是智能内部参考分类提供的干货:

   人工智能技术学校

   让机器实现人类智能一直是人工智能学者的目标。 不同学术背景或应用领域的学者从不同的角度和方法以不同的方式探索智力。。 其中,象征主义、连接主义和行为主义是人工智能发展史上的三大技术流派。。

   象征主义

   象征主义,也称为逻辑主义,在人工智能的早期占主导地位。。

   这个学派认为人工智能起源于数学逻辑。 其实质是模拟人类抽象的逻辑思维,用符号来描述人类的认知过程软件框架是整个技术系统的核心,它实现了人工智能算法的封装、数据调用和计算资源的调度 早期的研究思想是通过基本的推理步骤寻求一个完整的解决方案,逻辑理论家和几何定理证明者出现了人工智能新算法企业软件框架的实现有两种形式:封闭源码和开放源码

   20世纪70年代出现了大量专家系统,将领域知识和逻辑推理结合起来,将人工智能应用到工程应用中2高级API逐渐占据主导地位 PC的出现和专家系统的高成本已经通过连接主义逐渐取代了符号学派在人工智能领域的主导地位该模型的集群并发计算已经成为业界研究的热点第一个原因是便携性问题

   联结主义

   连接主义,也称为仿生学派,目前占主导地位编译器解决软件和硬件自适应问题 该学派认为人工智能起源于仿生学,应该通过工程技术模拟人脑神经系统的结构和功能深度学习的两个表现规范第二个阵营是NeuralNetworkExchangeFormat ( NNEF ),一种由KhronosGroup领导的跨供应商神经网络文件格式

   连接主义可以追溯到麦卡洛克和皮茨在1943年建立的大脑模型芯片提供计算力保证 由于理论模型、生物原型和技术条件的限制,它在20世纪70年代陷入低谷总的来说,人工智能计算芯片的开发过程可以概括为如何有效解决存储和计算单元升级的两个问题,而成本问题作为舵手控制着最终的过程人工智能计算芯片分类

   直到Hopfield 1982年提出的Hopfield神经网络模型和Rummelhardt等人提出的反向传播算法源数据只能在收集和标记等处理后使用,标记的数据形成相应的数据集 1986年,神经网络的理论研究取得了突破另一方面,为了解决企业在建立自己的人工智能能力时在资金、技术、操作和维护管理方面的困难,人工智能企业以平台服务和软件API服务的形式提供了人工智能所需的计算资源、平台资源和基本应用能力与此同时,业界也开始探索深度学习在艺术创作、路径优化和生物信息学相关技术中的实现和应用,并取得了显著的成果

   2006年,连接主义领袖辛顿提出了一种深度学习算法,这大大提高了神经网络的能力一般来说,计算机视觉主要分为四个基本任务:图像分类、目标检测、目标跟踪和图像分割在政策指导、技术创新、资本追求和消费者需求的驱动下,基于深度学习的计算机视觉应用不断成熟,出现了三个热门应用方向:人脸识别、视频结构化和手势识别 2012年,使用深度学习技术的AlexNet模型在ImageNet竞赛中获得冠军。一方面,深度学习算法模型存在可靠性和不可解释性问题,因此存在无法控制结果的隐患

   行为主义

   随着AlphaGo的突破,行为主义,也称为进化论,近年来受到广泛关注此外,据推断,软件框架的质量参差不齐,这限制了业务的发展基于技术和工业的发展现状,ICOM总结了以下五个趋势:

   该学派认为人工智能起源于控制论,智能行为的基础是“感知-行动”的反应机制,因此智能不需要知识表示或推理同时,它也为深度学习模型的解释提供了一种方法,为深度学习alg的可靠性和不可解释性提供了理论工具。 智力只在与环境的互动中表现出来随后,与人工智能相关的大数据、云服务、芯片、算法产业和市场模式逐渐成熟 需要不同的行为模块来与环境交互,以生成复杂的行为。

   在人工智能的发展中,象征主义、连接主义和行为主义等流派不仅在各自的领域取得了成果,而且逐渐走向了相互借鉴和融合的道路 特别是,将连接主义技术引入行为主义意识形态,催生了深度强化学习技术,这已经成为AlphaGo战胜李诗时背后最重要的技术手段。

   深入研究变成了红色

   可以说,这一轮人工智能的发展是在大数据环境和计算能力大幅提高的基础上,通过深入学习推动的。

   深度学习被称为深度神经网络,它本质上是一种多层次的人工神经网络算法,即在结构上模拟人脑的运行机制。深度学习在许多领域都取得了突破。

   深度学习分为训练和推理。

   训练需要大量数据输入,并且训练复杂的深度神经网络模型。推理是指使用训练有素的模型和数据来判断“推断”各种结论。随着大数据时代的到来和各种更强大的计算设备如图形处理单元( GPU )的发展,深入学习可以充分利用大量数据(标记数据、弱标记数据或未标记数据)来自动学习抽象的知识表达,也就是说,将原始数据浓缩成一定的知识。

   基于深度学习的人工智能技术体系结构。

   目前,基于深度学习的人工智能算法主要通过计算机技术架构来实现

   深度学习算法被打包到软件框架中供开发者使用。。。

   为了提高算法实现的效率,它的编译器和底层硬件技术也得到了优化。深度学习技术系统概述。

   人工智能算法的设计逻辑可以从三个维度来概括:“要学习什么”(表示要完成的任务的功能模型)、“如何学习”(通过不断减少功能模型结果和实际结果之间的误差来达到学习目的)和“该做什么”(回归、分类和聚类这三项基本任务)

   人工智能中主要算法的分类。

   近年来,随着人工智能算法在许多领域的突破,相关算法的理论研究不断加强,出现了胶囊网络、发电对抗网络、转移学习等新算法

   也不断有人提出。。。

   以下是围绕问题的概述

   五个方面深入学习技术的现状和发展趋势 老大哥开源与生态建设。

   如前所述,软件框架是整个技术系统和算法工程实现的核心

   。目前,人工智能的基本算法已经变得更加成熟。主要制造商已经做出巨大努力来构建算法模型工具库,并将它们打包到软件框架中供开发者使用。。。

   少数企业,如苹果,选择封闭源码开发软件框架,以制造技术壁垒。目前,行业巨头基本上都是基于自己的技术系统培训和推理软件。 一个框架,以开源深度学习软件框架为核心,创建开发和使用生态核心

   人工智能开源平台的比较(引用招商证券。

   ) ) 麒麟网娱乐 )

   目前,该行业有两大类:深度学习和培训软件框架( TensorFlow、MXNet等)。)和推理软件框架( Caffe2go等)。) )。)。

   开源软件框架的技术发展 它具有以下特点: 1

   1。这些大公司将积极探索技术联盟,包括模型交换和模型迁移,以对抗谷歌。例如,Facebook和微软联合开发了一个可互换的人工智能软件框架解决方案。。。

   2。随着人工智能应用的爆炸,开发人员在不同平台上创建模型和部署模型的需求变得越来越强烈。各种软件框架之间的模型转移和交换技术的研究和开发已经成为焦点。。。

   3。以Keras为例,它是一个基于TensorFlow、茶诺、CNTK、MXNet和Gluon的高级开源神经网络库,由于其高级API易用性而被广泛使用。。。

   4。目前,人工智能网络对单个计算节点的计算能力要求太高,但是当前主流开源软件框架并没有实现模型分割的计算,随着应用场景的不断丰富,这个问题将继续引起关注,成为开源软件框架的下一个核心竞争点。编译器解决自适应问题。

   在实际工程应用中,人工智能算法可以在各种软件框架中实现,人工智能模型的培训和开发也可以有各种硬件选项,这给开发人员带来了巨大的挑战

   。。

   每个软件框架的底层实现技术是不同的,这使得很难转换在不同软件框架下开发的模型。其次,适应性问题,软件框架开发者和计算芯片制造商需要确保软件框架和底层计算芯片之间的良好适应性。 。。

   解决上述两个挑战的关键技术之一是深度神经网络模型编译器,它在传统编译器功能的基础上,扩展了深度学习网络模型计算的专用功能,以解决将深度学习模型部署到各种设备时可能存在的适应性和可移植性问题

   。。

   深度学习网络模型的规范分为两个阵营

   第一个阵营是OpenNeuralNetworkExchange ( ONNX ),这是一个代表深度学习模型的标准,可以在不同的软件框架之间进行转换。

   ONNX由微软和Facebook联合发布。目前,该系统支持的软件框架主要包括Caffe2、PyTorch、认知工具包和MXNet,而谷歌的TensorFlow不包括在内。。。

   它计划支持几乎所有人工智能软件框架的模型格式转换,包括Torch、Caffe、TensorFlow等。目前,已有30多家计算芯片企业参与其中。。。

   现有的深度神经网络需要更短的时间和更低的功耗来完成计算,这对深度学习计算芯片提出了更高的要求。

   首先,计算芯片和存储器之间的大量数据通信需求,包括大的高速缓存和存储器,以及计算单元和存储器之间的大数据交互带宽;第二是专用计算能力的提高,它解决了卷积、剩余网络、全连接和其他计算类型的大量计算需求,同时降低了功耗。。。

   。。

   在深度学习培训过程中,除了使用CPU或GPU (深度学习培训的首选)执行操作外,现场可编程门阵列( FPGA )和专用集成电路( ASIC )也发挥着重要作用

   然而,ASIC是用于终端推理的主要计算芯片。 基于深度学习的人工智能技术的核心在于通过计算找出数据中的规律,并利用这些规律来预测和决定具体的任务。。。

   业务类型主要包括数据收集、数据处理、数据存储和数据交易。人工智能数据集的参与者。

   目前,人工智能的基本数据类型主要包括语音语言(包括语音、文本、语言规则)、图像识别(包括自然物体、自然环境、人工物体、生物特征等)

   )和视频识别。从世界范围来看,数据服务提供商的总部主要位于美国、欧洲和其他发达国家。然而,其大多数数据处理人员分布在第三世界国家。中国的声音和图像资源企业处于停滞状态。 优化人工智能云场景的灵活性配置能力,以增强PCI-E拓扑和数量比的灵活性,增加适应各种软件框架的计算需求,支持人工智能模型的离线训练和在线推理。

   科幻小说登陆了,未来已经到来

   目前,随着深度学习算法在工程实现中效率的提高和成本的逐步降低,一些基本应用技术已经逐渐成熟,如智能语音、自然语言处理和计算机视觉等。 并形成了相应的工业化能力和各种成熟的商业登陆。

   。。智能语音。

   根据机器扮演的不同角色,它们被分为语音合成技术、语音识别技术、语音评估技术等。

   智能语音技术将成为未来人机交互的新方式,并将从多种应用形式成为未来人机交互的主要方式

   。。已经发布的智能语音技术应用包括智能扬声器(智能家庭设备的入口)、个人智能语音助理(个性化应用的集成)和API形式的智能语音服务,涵盖智能客户服务、教育/口头评估、医疗/电子病历、金融/商业管理、安全保护、法律、个人移动电话、自动驾驶和辅助驾驶、传统家用电器、智能家庭和其他应用。计算机视觉。

   目前,作为人工智能的基本应用技术,计算机视觉识别已经达到商业应用的水平,并被用于身份识别、医疗辅助诊断、自动驾驶等场景

   。。计算机视觉的三个热点。

  自然语言处理。

   自然语言处理( NLP )是一种研究人类语言计算机处理的技术

   这是机器理解和解释人类书写和说话方式的能力。

   这也是人工智能最初发展的起点,也是目前关注的焦点。

   自然语言处理的主要步骤包括分词、词汇分析、语法分析、语义分析等

   其应用方向主要包括文本分类和聚类、信息检索和过滤、信息提取、问答系统、机器翻译等。

   。

   展望人工智能的五大趋势。人工智能这个矿井还远没有被挖掘出来,还有很多问题有待解决。。。

   另一方面,当前的数据环境不够完善,存在流通不畅、数据质量不均衡和缺少关键数据集等问题。。。

   编译器缺乏统一的中间表示层标准,需要形成云和侧面AI芯片的市场模式

   。。

   迁移学习的研究和应用将成为一个重要的方向。 转移学习侧重于深度学习中的知识转移和参数转移的研究,这可以有效提高深度学习模型的可重用性。

   从终端侧计算芯片的角度来看,这些芯片将面临特定的要求,如功耗、延迟、计算能力、特定型号、使用场景等。,并将向不同的方向发展。

   行业巨头构建以服务平台为核心的生态链

   对于国内外云服务和人工智能巨头,如亚马逊、微软、阿里云、腾迅云、科大讯飞、师旷科技等企业,他们将与设备供应商、系统集成商和独立软件开发商合作,为政府和企业等垂直领域提供一站式服务,共同构建基于服务平台的生态系统。。。志东认为,企业数字化的最后一波浪潮为深度学习产业化提供了初步指导。

   随着智能语音、计算机视觉和自然语言理解等细分技术的发展,智能医疗、智能金融和智能汽车等AI+项目掀起了风险投资热潮。毫无疑问,人工智能泡沫确实存在,但是人工智能的黎明一定会到来。

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