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有哪些做拎包入住的网站,wordpress恢复备份,wordpress简洁博客模板下载,wordpress文章自动截断作为一名软件工程师#xff0c;我们应该活到老学到老#xff0c;时刻与不断发展的框架、标准和范式保持同步。同时#xff0c;还要能活学活用#xff0c;在工作中使用最合适的工具#xff0c;以提高工作效率。随着机器学习在越来越多的应用程序中寻得了一席之地#xff0…作为一名软件工程师我们应该活到老学到老时刻与不断发展的框架、标准和范式保持同步。同时还要能活学活用在工作中使用最合适的工具以提高工作效率。随着机器学习在越来越多的应用程序中寻得了一席之地越来越多的程序员加入 AI 领域那么入行 AI 领域需要哪些技能呢?一、人工智能到底有多火?我相信大家之所以能来看这篇文章也间接说明了人工智能这几年的火爆。自从基于深度学习技术的算法 2012 年在 ImageNet 比赛中获得冠军以来深度学习先是席卷了整个学术界后又在工业界传播开来一瞬间各大企业如果没有 AI 部门都不好意思对外宣传了。BAT 中百度宣布“All In AI”,阿里建立了达摩院及 AI 实验室腾讯也在前不久会议上宣布“Ai In All”,并具有腾讯优图、AI Lab 和微信 AI 实验室。2017 年 7 月 20 日国务院发布《新一代人工智能发展规划》将人工智能上升为国家战略为中国人工智能产业做出战略部署对重点任务做出明确解析抢抓重大机遇构筑我国人工智能发展的先发优势。技术的发展往往遵循一个可预期的模式即先是萌芽然后炒作而后幻灭接着才是技术成熟后的稳步爬升最后到达应用高峰。研究分析机构 Gartner 每年都会推出这样一个分析新兴技术发展趋势的技术炒作周期报告。前段时间Gartner 发布了 2017 年的新兴技术炒作周期报告报告聚焦了前端、后端与平台发展的三大趋势提出了 AI 将无所不在(人工智能)体验将透明化和沉浸式(AR、VR)以及平台全面数字化(区块链)的观点建议企业架构师和对技术创新有追求的人员应该积极探索和关注这三大趋势从而了解掌握这三大趋势对自己公司和自己职业发展的未来影响。简单来说这三大趋势分别对应于括号中我备注的大家平时耳熟能详的词语。从曲线图可以看出物联网、虚拟助手、深度学习、机器学习、无人车、纳米电子、认知计算以及区块链正处在炒作的高峰。实际上 AR、VR 属于计算机视觉也可以归于人工智能范畴因此总体上来说未来人工智能将无处不在。Gartner 把深度学习、强化学习、常规人工智能、无人车、认知计算、无人机、会话式用户接口、机器学习、智能微尘、智能机器人、智能工作环境等均列为 AI 技术范畴。在人机大战等吸引眼球的活动助推下很多 AI 技术目前正处在炒作的高峰期。比如深度学习、机器学习、认知计算以及无人车等。对比 2016 年的炒作周期曲线可以发现有些太过超前的概念仍然不愠不火比如智能微尘。有些概念因为炒作过高已经迅速进入到了幻灭期比如商用无人机去年还处在触发期今年就已经接近幻灭期边缘了。相对而言正处在炒作高峰的深度学习和机器学习技术有望在 2 到 5 年内达到技术成熟和模式成熟。除了人工智能这么火之外对于软件工程师尤其是移动端开发工程师有一点我们更要关注那就是移动端深度学习逐渐成为新的深度学习研究趋势。未来会有越来越多的基于深度学习的移动端应用出现作为开发者的我们了解深度学习更有助于我们开发出优秀的应用同时提升自身能力积极抓住机会应对未来各种变化。二、什么是机器学习(Machine LearningML)?深度学习的基础是机器学习事实上深度学习只是机器学习的一个分支。因此我们要入门深度学习就要先了解一些机器学习的基础知识。机器学习最基本的做法是使用算法来解析数据、从中学习然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同机器学习是用大量的数据来“训练”通过各种算法从数据中学习如何完成任务。有人曾举过一个例子很形象生动当你使用手机的语音识别进行唤醒时有没有想过实现这一功能的全部内部流程呢?我们日常交互的大部分计算机程序都可以使用最基本的命令来实现但是基于机器学习的程序却没有那么简单想象下如何写一个程序来回应唤醒词例如“Okay,Google”“Siri”和“Alexa”。如果在一个只有你自己和代码编辑器的房间里仅使用最基本的指令编写这个程序你该怎么做?不妨思考一下……这个问题非常困难。你可能会想像下面的程序ifinput\_commandOkey,Google:run\_voice\_assistant()但实际上你能拿到的只有麦克风里采集到的原始语音信号可能是每秒 44,000 个样本点。怎样才能识别出语音内容?或者简单点判断这些信号中是否包含唤醒词。如果你被这个问题难住了不用担心。这就是我们为什么需要机器学习。虽然我们不知道怎么告诉机器去把语音信号转成对应的字符串但我们自己可以。换句话说就算你不清楚怎么编写程序好让机器识别出唤醒词“Alexa”你自己完全能够 识别出“Alexa”这个词。由此我们可以收集一个巨大的数据集(dataset)里面包含了大量语音信号以及每个语音型号是否 对应我们需要的唤醒词。使用机器学习的解决方式我们并非直接设计一个系统去准确地 辨别唤醒词而是写一个灵活的程序并带有大量的参数(parameters)。通过调整这些参数我们能够改变程序的行为。我们将这样的程序称为模型。总体上看我们的模型仅仅是一个机器通过某种方式将输入转换为输出。在上面的例子中这个模型的输入是一段语音信号它的输出则是一个回答{yes, no}告诉我们这段语音信号是否包含了唤醒词。如果我们选择了正确的模型必然有一组参数设定每当它听见“Alexa”时都能触发 yes 的回答;也会有另一组参数针对“Apricot”触发 yes。我们希望这个模型既可以辨别“Alexa”也可以辨别“Apricot”因为它们是类似的任务。这时候你大概能猜到了如果我们随机地设定这些参数模型可能无法辨别“Alexa”“Apricot”甚至任何英文单词。在而大多数的深度学习中学习就是指在训练过程中更新模型的行为(通过调整参数)。换言之我们需要用数据训练机器学习模型其过程通常如下初始化一个几乎什么也不能做的模型;抓一些有标注的数据集(例如音频段落及其是否为唤醒词的标注);修改模型使得它在抓取的数据集上能够更准确执行任务;重复以上步骤 2 和 3直到模型看起来不错。什么是机器学习算法从本质上讲机器学习采用了可以从数据中学习和预测数据的算法。这些算法通常来自于统计学从简单的回归算法到决策树等等。什么是机器学习模型一般来说它是指在训练机器学习算法后创建的模型构件。一旦有了一个经过训练的机器学习模型你就可以用它来根据新的输入进行预测。机器学习的目的是正确训练机器学习算法来创建这样的模型。机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA 序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。虽然深度学习技术的发展也促进了语音和文本领域的发展但变化最显著的还是属于计算机视觉领域。而且由于作者是做计算机视觉的因此这里也没法深入介绍语音和自然语言处理领域的过多细节就简要介绍下计算机视觉领域的技术发展和相关的应用后续的实验环节大部分也会是基于深度学习的图像应用为主。三、机器学习四要素针对识别唤醒语的任务我们将语音片段和标注(label)放在一起组成数据集。接着我们训练一个机器学习模型给定一段语音预测它的标注。这种给定样例预测标注的方式仅仅是机器学习的一种称为监督学习。深度学习包含很多不同的方法我们会在后面的章节讨论。成功的机器学习有四个要素数据、转换数据的模型、衡量模型好坏的损失函数和一个调整模型权重来最小化损失函数的算法。01.数据(Data)越多越好。事实上数据是深度学习复兴的核心因为复杂的非线性模型比其他机器学习需要更多的数据。02.模型(Models)通常我们拿到的数据和最终想要的结果相差甚远。例如想知道照片中的人是不是开心我们希望有一个模型能将成千上万的低级特征(像素值)转化为高度抽象的输出(开心程度)。选择正确模型并不简单不同的模型适合不同的数据集。在这本书中我们会主要聚焦于深度神经网络模型。这些模型包含了自上而下联结的数据多层连续变换因此称之为深度学习。在讨论深度神经网络之前我们也会讨论一些简单、浅显的模型。03.损失函数(Loss Functions)我们需要对比模型的输出和真实值之间的误差。损失函数可以衡量输出结果对比真实数据的好坏。例如我们训练了一个基于图片预测病人心率的模型。如果模型预测某个病人的心率是 100bpm而实际上仅有 60bpm这时候我们就需要某个方法来提点一下这个的模型了。类似的一个模型通过给电子邮件打分来预测是不是垃圾邮件我们同样需要某个方法判断模型的结果是否准确。典型的机器学习过程包括将损失函数最小化。通常模型包含很多参数。我们通过最小化损失函数来“学习”这些参数。可惜将损失降到最小并不能保证我们的模型在遇到(未见过的)测试数据时表现良好。由此我们需要跟踪两项数据训练误差(training error)这是模型在用于训练的数据集上的误差。类似于考试前我们在模拟试卷上拿到的分数。有一定的指向性但不一定保证真实考试分数。测试误差(test error)这是模型在没见过的新数据上的误差可能会跟训练误差很不一样(统计上称之为过拟合)。类似于考前模考次次拿高分但实际考起来却失误了。优化算法(Optimization Algorithms)最后我们需要算法来通盘考虑模型本身和损失函数对参数进行搜索从而逐渐最小化损失。最常见的神经网络优化使用梯度下降法作为优化算法。简单地说轻微地改动参数观察训练集的损失将如何移动。然后将参数向减小损失的方向调整。04.什么是深度学习?这是机器学习的一个子领域近年来表现出了很大的潜力。它涉及到大脑中神经元结构和功能的算法。Andrew Ng 曾用下图对比说明传统机器学习算法和深度学习算法的特点。从图中可以看出随着数据的增多到达一定量后深度学习算法的表现会明显优于传统的机器学习算法。深度学习中最令人激动的特性之一是它在特征学习上的表现。该算法在从原始数据中检测特征方面表现地特别好。有一个很好的例子就是通过深度学习技术来识别汽车图片中的车轮。下图说明了典型机器学习与深度学习之间的区别在机器学习中特征选择部分一般需要人的先验知识的介入来设计好的特征提取方法比如人知道轮子一般是圆的一般出现在交通工具上有轮胎、轮毂等部件基于先验知识人可以选取适合提取轮子特征的方法再设计分类器以识别轮子。而深度学习通常由多个层组成。它们通常将更简单的模型组合在一起通过将数据从一层传递到另一层来构建更复杂的模型。通过大量数据的训练自动得到一个能识别轮子的模型不需要人工设计特征提取环节。这是深度学习随着数据量的增加而优于其他学习算法的主要原因之一。随着深度学习的发展为了方便算法人员训练模型调整参数等很多公司开源了优秀的深度学习框架到目前为止主要的深度学习框架如下图所示。目前工业界用的比较多的是 Caffe 和 TensorFlowCaffe 主要在计算机视觉上用的较多TensorFlow 由谷歌开源相关文档较好适用范围广基于 Python 语音入门简单建议新手入门可以选择 TensorFlow。但是这些只是深度学习的平台框架而已真正重要的还是学习好深度学习的理论有了理论各种平台都不是问题。四、TensorFlow 简介TensorFlow 是专门为机器学习而设计的快速数值计算 Python 库它由谷歌开源旨在让世界各地更多的研究人员和开发人员掌握深度学习。为了加速深度学习领域的发展2015 年 11 月 9 日Google 发布深度学习框架 TensorFlow 并宣布开源。在短短的一年时间内在 GitHub 上TensorFlow 就成为了最流行的深度学习项目。TensorFlow 在计算机视觉、语音识别、推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用。虽然 Tenforflow 开源时间刚满一年但是它正在以迅猛的速度渗入到我们的寻常生活中。它支持 Linux 平台Windows 平台Mac 平台甚至还宣称要发布相应的移动端平台。其次TensorFlow 提供了非常丰富的深度学习相关的 API可以说目前所有深度学习框架里提供的 API 最全的包括基本的向量矩阵计算、各种优化算法、各种卷积神经网络和循环神经网络基本单元的实现以及可视化的辅助工具等等。你可以按照官方的教程安装 TensorFlow安装好之后你就可以用它提供的多个 API 来训练机器学习模型了。具体的教程可以参考 TensorFlow 官网 http://www.tensorflow.org/不想看英文的也可以参考 TensorFlow 中文社区(http://www.tensorfly.cn/)。虽然 TensorFlow 是最受欢迎的机器学习库不过也有其他几个很棒的选择如 Torch(Facebook 使用)、Caffe(出自 Berkeley AI 研究所的深度学习框架)等等。其中 Caffe 是第一个在工业上得到广泛应用的开源深度学习框架也是第一代深度学习框架里最受欢迎的框架目前也有很多企业和科研人员在使用。五、学习路径一旦对基础知识有了一定的了解你应该知道自己对机器学习的哪些方面比较感兴趣你想在应用程序中使用机器学习还是想研究机器学习。下面是一些优秀的参考资料可以帮助你系统的学习。01.书籍深度学习技术发展迅速各种平台框架也迭代很快推荐相关的书籍其实不太好推荐。在这里我只推荐两本书第一本是《白话深度学习与 TensorFlow》这本书写的非常通俗易懂没有太多理论知识介绍基本是深度学习的基础知识和 TensorFlow 的相关例程适合没有深度学习基础想入门深度学习的人看。第二本是美国 IanGoodfellow 写的《Deep Learning》这本书有中文翻译版《深度学习》但是这本书基本是讲深度学习理论的没有基础的话很难看懂但是翻译者提供了 PDF 在 GitHub 上想看的可以去下载https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese02.网络资源对于新手入门个人觉得很多网上的手册、教程和博客都很不错。这篇文章主要面向零基础的想了解 DeepLearning 的人员太复杂专业的暂时就不推荐了以下是一些基础的入门资源。吴恩达的深度学习在线课程这是吴恩达成立 DeepLearning.ai 在线教育网站后的第一个课程网易云课堂引进了偏工程可以学习一下还有相关证书吴恩达给你的人工智能第一课http://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm。莫烦 Python这是一个在澳大利亚读博的中国人他会讲 Python 和深度学习的教程有视频。Python 基本是现在做深度学习的必会语言了喜欢的可以去这里学习。https://morvanzhou.github.io/about/台湾李宏毅教授的在线课程http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html还有一个 300 多页的 ppt比较系统也最通俗易懂的http://www.slideshare.net/tw_dsconf/ss-62245351。TensorFlow 中文社区http://www.tensorfly.cn想学习 caffe 框架的也可以参考徐其华的博客http://www.cnblogs.com/denny402/tag/caffe/“整个世界就是一个大数据问题” —— Andrew McAfee掌握机器学习就像是驯服一头野兽。但是如果你已经吃透它那么它就是你身边一个非常有价值的资源。暂时想到的就这么多愿大家一同进步……六、如何学习AI大模型我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】