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，...

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。

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...

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）。

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...

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，...

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...

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...

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...

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...