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  • 第一次作业:深度学习基础

    一、视频学习

    1、什么是人工智能?

    •   1965年美国达特茅斯会议:“人工智能”概念诞生。
    • 人工智能(Artificial Intelligence):使一部机器像人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。  

    2、人工智能的三个层面

     

    3、逻辑演绎vs归纳总结

    4、知识工程vs机器学习

    5、机器学习的不能

    • 算法输出不稳定,容易被“攻击”
    • 模型复杂度高,难以纠错和调试
    • 模型层级复合程度高,参数不透明
    • 端到端训练方式对数据依赖性强,模型增量性差
    • 专注直观感知类问题,对开放性推理问题无能为力
    • 人类知识无法有效引入进行监督,机器偏见难以避免   

    6、感知器

    感知器

    7、神经元

    神经元

    8、激活函数举例

    激活函数

    9、梯度和梯度下降

    梯度

    梯度下降

    10、自编码器

    自编码器

    二、代码练习

    1、图像处理基本练习

    1.1下载并显示图像

    1.2读取并改变图像像素值

    1.3转换图像数据类型

    1.4显示图像直方图

    1.5图像分割

    1.6用canny算子进行边缘检测

    2、 pytorch 基础练习

    3 、螺旋数据分类

    4、 回归分析

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lixinhh/p/13376946.html
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