人工智慧、機器學習、深度學習介紹

深度學習(Deep Learning) ... 深度學習特別應用於視覺辨識、語音識別、自然語言處理、生物醫學等領域，取得非常好的效果。

人腦的重量大約一公斤多，結構 ... Home 購買本書 Home/Uncategories/人工智慧、機器學習、深度學習介紹 人工智慧、機器學習、深度學習介紹 林大貴 6月15,2017 Edit 近年來人工智慧AI(ArtificialIntelligence)吸引大眾與媒體的目光，尤其AlphaGo成功的更加吸引了大量的關注，但其實AI早已進入你我的生活中，你的手機的語音助理、人臉識別、自動篩選有興趣的新聞、影音平台的每日推薦..等。

但是其實人工智慧才剛起步而已，未來人工智慧的應用，將會深入生活的每一個層面，也就是說未來是一個AI的時代。

人工智慧、機器學習、深度學習的關係: 人工智慧（ArtificialIntelligence） 「人工智慧」名詞最早開始於1950年代。

人工智慧的目標，希望能讓電腦像人類般思考與學習。

被視為工智慧之父的圖靈(AlanMathisonTuring)，提出了有名的「圖靈測試」(TuringTesting)：人類與機器透過電傳設備對話，如果人類無法根據這些對話過程，判斷對方是機器或人，就算通過圖靈測試，認定這台機器具有人工智慧。

1980年代約翰瑟爾(JohnSearle)，提出對「人工智慧」分類方式: 強人工智慧(StrongAI)：機器能具有與人類相同完整的認知能力。

  弱人工智慧(WeakAI):機器不需要具有與人類相同完整的認知能力，只要設計得看起來像具有智慧就即可。

機器學習（MachineLearning） 機器應用相當廣泛，例如：推薦引擎、定向廣告、需求預測、垃圾郵件過濾、醫學診斷、自然語言處理、搜索引擎、詐騙偵測、證券分析、視覺辨識、語音識別、手寫識別等等。

機器學習是人工智慧的分支，機器學習是透過演算法，使用大量資料進行訓練，訓練完成後會產生模型。

未來當有新的資料，我們可以使用訓練產生的模型進行預測。

機器學習可分為:監督式學習（SupervisedLearning）、非監督式學習（UnsupervisedLearning）、增強式學習（UnsupervisedLearning）。

  上圖可整理如下表格: 深度學習(DeepLearning) 深度學習又是機器學習的分支，深度學習是人工智慧中，成長最快的領域，深度學習模擬人類神經網絡的運作方式，常見的深度學習架構，如多層感知器(MultilayerPerceptron)、深度神經網路DNN(DeepNeuralNetwork)、卷積神經網路CNN(ConvolutionalNeuralNetwork)、遞迴神經網路RNN(RecurrentNeuralNetwork)。

深度學習特別應用於視覺辨識、語音識別、自然語言處理、生物醫學等領域，取得非常好的效果。

人腦的重量大約一公斤多，結構非常複雜，預估具有860億個神經元，以及超過100兆條的神經相連，形成的網絡比最先進的超級電腦還要強大。

但是因為人類神經網路太過複雜，為了方便以電腦模擬，將神經元分為多層次，來模擬神經網路。

通常會有1個輸入層、1個輸出層、隱藏層可以非常多層，所以稱為深度學習。

為何近年來人工智慧發展加速? 早在1960及1970年代，科學家就提出各式機器學習演算法。

然而受限於當時電腦的計算能力，及大量資料的取得不容易，機器學習一直都沒有很成功。

大數據BigData分散式儲存與運算 隨著全球設備、機器和系統的連接，產生了大量的數據。

再加上分散式儲存例如Hadoop、NoSQL等發展，提供了大量的資料，而且大量伺服器的平行運算功能例如Spark等，提供了龐大的運算能量。

大量資料與運算能力就像燃料，推動機器學習與深度學習加速發展。

GPU、TPU平行運算 GPU（graphicsprocessingunit）圖形處理器，原本用來處理畫面像素的運算，例如電玩畫面要的大量圖形運算。

CPU與GPU架構上有根本不同:CPU含有數顆核心，為循序處理進行最佳化，但是GPU可以達到，數千個小型而且高效率的核心，就可以發揮平行運算的強大功能。

深度學習以大量矩陣運算模擬神經元運作，矩陣運算的特性是，單一運算都很簡單，但是需要大量運算，特別適合平行運算。

GPU透過大量核心進行平行運算，可讓學習比CPU快10~75倍，讓資料訓練的時間，從數週縮短為數天。

而Google更在2016年宣布，研發人工智慧專屬晶片TPU（TensorProcessingUnit）平行運算，TPU是專為深度學習特定用途設計的特殊規格邏輯IC，用於深度學習訓練速度更快。

以上內容節錄自這本書，很適合DeepLearning深度學習入門初學者:   TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實務應用 http://tensorflowkeras.blogspot.tw/2017/06/blog-post.html 《購買本書限時特價專區》 博客來：http://www.books.com.tw/products/0010754327?loc=P_003_002   天瓏：https://www.tenlong.com.tw/products/9789864342167 pchome商店街：http://seller.pcstore.com.tw/S149783177/C1115172614.htm 蝦皮拍賣：https://goo.gl/mKzsqt  ShareonFacebook ShareonTwitter ShareonGooglePlus About 林大貴 Thisisashortdescriptionintheauthorblockabouttheauthor.Youedititbyenteringtextinthe"BiographicalInfo"fieldintheuseradminpanel. RELATEDPOSTS BloggerComment FacebookComment 1意見: jack的由來2018年5月9日下午5:40林老師你好，我是老師的本書忠實粉絲，目前這邊想請問老師，因學校教學需要，故想引用老師本書圖片，這邊也想請示老師許可，感謝林老師。

後續也會加註參考此書圖片與推廣此本書。

回覆刪除回覆回覆新增留言載入更多… 較新的文章 較舊的文章 首頁 訂閱： 張貼留言 ( Atom ) 購買本書 TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實務應用pchome商店街 機器學習(MachineLearning)介紹 由於機器學習技術的進步，應用相當廣泛，例如推薦引擎、定向廣告、需求預測、垃圾郵件過濾、醫學診斷、自然語言處理、搜索引擎、詐騙偵測、證券分析、視覺辨識、語音識別、手寫識別http://hadoopspark.blogspot.tw/2016/02/blog-post.html Facebook名片貼 PopularPosts 人工智慧、機器學習、深度學習介紹 近年來人工智慧AI(ArtificialIntelligence)吸引大眾與媒體的目光，尤其AlphaGo成功的更加吸引了大量的關注，但其實AI早已進入你我的生活中，你的手機的語音助理、人臉識別、自動篩選有興趣的新聞、影音平台的每日推薦..等。

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Google的很多產品，早就使用TensorFlow技術開發深度學習與機器學習功能，例如:Gmail過濾垃圾信、Google語音辨識、Google圖片辨識、Google翻譯..等。

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