“大数据智能”版本间的差异
来自iCenter Wiki
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可编程逻辑阵列 FPGA / 通用图形处理器 GPGPU / 通用处理器 CPU 群集 | 可编程逻辑阵列 FPGA / 通用图形处理器 GPGPU / 通用处理器 CPU 群集 | ||
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# TensorFlow: A System for Large-Scale Machine Learning, OSDI 2016.[https://www.usenix.org/system/files/conference/osdi16/osdi16-abadi.pdf TensorFlow_OSDI2016_paper] [http://research.google.com/pubs/pub45381.html TensorFlow_paper] | # TensorFlow: A System for Large-Scale Machine Learning, OSDI 2016.[https://www.usenix.org/system/files/conference/osdi16/osdi16-abadi.pdf TensorFlow_OSDI2016_paper] [http://research.google.com/pubs/pub45381.html TensorFlow_paper] | ||
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2016年11月5日 (六) 10:27的版本
目录
人工智能定义
人工智能，是指计算机系统具备从听说读写到搜索、推理、决策和回答问题等类人智能的能力
感知、理解、决策
人工智能历史
过去经历了2次高潮与2次低谷
网络和云计算所支持的计算能力
基于大数据的机器学习的算法进步
阅读材料：
- The rebirth of neural networks-ISCA-2010 rebirth_NN
国际研究
Googel_Brain Jeff Dean Jeff Dean
Facebook_AI-Research (Yann LeCun)
OpenAI (Ilya Sutskever)
三个层面
实现的目标与功能分类
语音识别 机器视觉 智能问答
核心技术分类
特定算法 机器学习算法 深度神经网络
底层实现方案
可编程逻辑阵列 FPGA / 通用图形处理器 GPGPU / 通用处理器 CPU 群集
机器感知
语音识别
语音识别（Automatic Speech Recognition），简称ASR
Google Speech Processing from Mobile to Farfield, CHiME 2016. Google_Speech_Processing
计算机视觉
计算机视觉（Computer Vision），简称 CV
自然语言理解
自然语言理解（Natural Language Processing），简称NLP
机器学习
Machine Learning scikit-learn
- Jordan, M. I., and T. M. Mitchell. "Machine learning: Trends, perspectives, and prospects." Science 349, no. 6245 (2015): 255-260. Machine_learning_science_2015
深度神经网络
Deep Neural Networks，简称DNN
Stanford Deep Learning tutorials DL_tutorials
入门导读
- LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton. "Deep learning." Nature 521(7553), pp:436-444, 2015. Deep_Learning_Nature
- Jeff Dean, Large-Scale Deep Learning for Intelligent Computer Systems, WSDM 2016. WSDM_keynote
- Jeffrey Dean et al. "Large scale distributed deep networks." Advances in Neural Information Processing Systems. 2012.
- TensorFlow: A System for Large-Scale Machine Learning, OSDI 2016.TensorFlow_OSDI2016_paper TensorFlow_paper
