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7-1 视觉处理
人工智能所研究的一个主要问题是：如何让系统具备“计划”和“决策能力”？从而使之完成特定的技术动作（例如：移动一个机器人通过某种特定环境）。这一问题便与计算机视觉问题息息相关。在...
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5-1 深度学习实战要点
初始化模型权重的方式可能会导致局部最小值。为了避免这种情况，可以随机初始化权重向量。用2-D表示损失面，如下所示：图5-1-4 2-D表示损失面红点是全局最小值，希望能够达到这一点。使用梯度下降方法，更新将如下所示：图5-1-5 理想梯度下降示意图...
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10-2 生命体模拟（2）
计算出群体中各个个体的选择概率后，为了选择交配个体，需要进行多轮选择。每一轮产生一个[0，1]之间均匀随机数，将该随机数作为选择指针来确定被选个体。个体被选后，可随机地组成交配对，以供后面的交叉操作。交叉在自然界生物进化过程中起核心作用的是生物遗传基因的重组(加上变异)。同样，...
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7-3 视觉处理入门技巧
但这本书比较注重实践，对理论的解释不多，理论部分不明白的可以在配套的冈萨雷斯的《数字图像处理（第二版）》这本书里查找，这本书主要是作为工具书使用，以后遇到相关术语知道去哪里查就好。 用OpenCV学习图像处理 OpenCV（Open Sourc...
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7-2 视觉处理基础知识（2）
高级处理到了这一步，数据往往具有很小的数量，例如图像中经先前处理被认为含有目标物体的部分。这时的处理包括：验证得到的数据是否符合前提要求；估测特定系数，比如目标的姿态，体积；对目标进行分类。高级处理有理解图像...
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3-1 机器学习的定义
机器学习在数据分析与挖掘领域中拥有无可取代的地位，2012年Hadoop进军机器学习领域就是一个很好的例子。 [2] 模式识别 模式识别起源于工程领域，而机器学习起源于计算机科学，这两个...
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1-3人工通用智能
AGI的发展脉络可以简单地用下图来说明，即遵循的步骤是：1. 深度学习解决分类，检测，识别问题，即目标特征到语义属性的离散映射关系，即感知。有了感知，机器就可以熟悉认识其周围的环境；2. 深度强化学习解决序列决策问题，即环境状态到智能体行为动作的连续耦合映射关系，即决策。有了决策，...
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1-2 人工智能狭义定义
常见举例：1. 人脸检测和识别。2. 泛图像识别 (延伸到视频）: 例如看看照片里都出现了什么物品，识别下logo之类的3. 语言识别：例如Siri和各种音箱的底层技术4. 聊天机器人：自然语言处理的应用 -- 首先分析意图，之后去数据库里面召回相关的对话5. 智能搜索 / 推荐6. 时间序列预测性问题：胜者为王。通过AI来预测股价等等7. 实体机器人相关应用应用前景未知的：1. 商用自动驾驶2. NLG3. 图像生成...
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第一章
人工智能简介
第二章
人工智能约定俗成的大分类：强弱人工智能
第三章
人工智能技术派的利器：机器学习
第四章
人工智能实战中那些绕不过去的基础模型
第五章
利器中的利器：深度学习的实战要点
第六章
人工智能实战热门应用之一：语音处理
第七章
人工智能实战热门应用之二：视觉处理
第八章
人工智能实战热门应用之三：自然语言处理
第九章
人工智能实战热门应用集合总成：专家系统
第十章
人工智能实战应用展望：生物体模拟
第十一章
智能体最高阶段：灵魂体的构建设想
第十二章
人工智能实战动手操刀：核心模型的工程化
第十三章
人工智能创业团队建设与投融资要点
第十四章
人工智能实战产业战略布局探讨
第十五章
人工智能实战参考资料
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