《TensorFlow技術解析與實戰》——第1章　人工智能概述 1.8小結

本節書摘來自異步社區《TensorFlow技術解析與實戰》一書中的第1章，第1.8節，作者李嘉璿，更多章節內容可以訪問雲棲社區“異步社區”公眾號查看

本章主要介紹了人工智能、機器學習、深度學習的關係，以及深度學習的學習步驟，分析了這個領域的相關人群，以及這個領域的重要賽事。然後，全麵介紹了TensorFlow的作用、特性，並介紹了國內做人工智能的公司，講述了目前在產業界進行的探索，和提供給開發者的一些基礎平台。
　參考百度百科 “圖靈測試”。

　參考百度百科 “人工智能”。

　參考威斯康星大學麥迪遜分校一個ppt的第14頁：https://pages.cs.wisc.edu/～jerryzhu/pub/sslicml07.pdf。

　這裏，一些人擔心人工智能超越人類還會產生哲學和倫理問題。我認為做這種討論還為時尚早，嚴謹的數據基礎是要突破的主要方向。

　推薦讀者閱讀李航老師的《統計學習方法》，很快就能入門。

　參考百度百科 “異構數據庫”。

　參考論文《Deep Leaning with Dynamic Computation Graphs》：https://openreview.net/pdf?id=ryrGawqex。

　參考論文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》：https://www.cs.toronto.edu/～fritz/absps/imagenet.pdf。

　數據出自論文《Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification》：https://arxiv.org/abs/1502.01852。

　數據出自論文《Deep Residual Learning for Image Recognition》：https://arxiv.org/abs/1512.03385。

最後更新：2017-05-24 11:01:26