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2022-11-06 法律检索人工智能 法律检索 人工智能的意义

课程介绍课程来自【DeeEye】人工智能论文密集班（NLP）教学大纲数据学习指南课程更新时间表.g论文年度会员.txt论文【第九部分】基于字符“从0学习”的文本分类第一课：论文介绍.txt第三课：代码说明.txt第二课：论文精读.txt【第八部分】TextCNN第一课：论文介绍.txt第三课：代码说明.txt第二课：论文精读.txt【第七部分】略过思考第一课：论文介绍.txt第三课：代码精读.txt第二课：论文精读.txt【第六部】手套第一课：论文介绍.txt第二课：论文精读.txt【第五部分】变压器第一课：论文介绍.txt第三课：代码练习.txt第二课时间：论文精读.txt第二课：thei.txt精读【第四部分】机器翻译第一课：论文介绍.txt第三课：代码精读.txt第三课：代码精读.txt第二课时间：论文精读.txt第二课：thei.txt精读【第三部分】句子和文档的嵌入第一课：论文介绍.txt第三课：代码精读.txt第二课：论文精读.txt【第30部分】BERT--NAACL第一课时间.txt第二课时间.txt【第二部分】词向量第一课：论文介绍.txt第三课：代码精读.txt第二课时间：论文精读.txt第二课：thei.txt精读【Part29】一种新的深度语境化词表示【Part29】一种新的深度语境化词表示法描述.txt[第28部分]TCN（时间卷积网络）第一课时间.txt第二课时间.txt【第27话】变形金刚-XL第一课时间.txt第二课时间.txt【Part26】大规模语料库模型第一课时间.txt第二课时间.txt【第25部分】R-GCN第一课时间.txt第二课时间.txt【第24部分】SeqGAN第一课时间.txt第二课时间.txt【Part23】对话第一课时间.txt第二课时间.txt【Part22】双向关注描述.txt【第21部分】QANet第一课时间.txt第三课时间.txt第二课时间.txt【第20部分】端到端的记忆网络第一课时间.txt第三课时间.txt第二课时间.txt[第1部分]回顾：“深度学习”任务要求--第一课时.txt任务要求--第三课时.txt任务要求--二班课时.txt【第19部分】eq2eq论文精读.txt论文介绍.txt详细代码.txt【第18话】UMT论文精读.txt论文介绍.txt详细代码.txt【第17部分】谷歌神经网络描述.txt【Part16】基于卷积网络的eq2eq论文精读.txt论文介绍.txt详细代码.txt[第15部分]多层LSTM描述.txt【第14部分】E2ECRF论文精读.txt论文介绍.txt详细代码.txt【第13部分】PCNNATT论文精读.txt论文介绍.txt详细代码.txt【Part12】文档分类的分层注意力机制第一课：论文介绍.txt第三课：代码说明.txt第二课：论文精读.txt【第11部分】fattext第一课：论文介绍.txt第三课：代码说明.txt第二课：论文精读.txt【Part10】动态卷积网络和-gram思想用于句子分类第一课：论文介绍.txt第三课：代码说明.txt第二课：论文精读.txt开营仪式开学营-班主任.df杰森营地开幕式——PaerCla.df第9部分9-3.t9-2.t9-1.t第8部分textc8-3.t8-2.t8-1.t第7部分7-3.t7-2.t7-1.t第6部分手套6-2.t6-1.t第5部分变压器5-4.t5-3.t5-2.t5-1.t第4部分机器翻译4-5.t4-4.t4-3.t4-2.t4-1.t第23~28部分30-2.t30-1.t28-2.t28-1.t27-2.t27-1.t26-2.t26-1.t25-2.t25-1.t24-2.t24-1.t23-2.t23-1.t第18~21部分21-3.t21-2.t21-1.t20-3.t20-2.t20-1.t19-2.t19-1.t18-2.t18-1.t第16部分16-2.t16-1.t第13~14部分14-3.t14-2.t14-1.t13-3.t13-2.t13-1.t第12部分12-3.t12-2.t12-1.t第11部分11-5.t11-4.t11-3.t11-2.t11-1.t第10部分10-4.t10-3.t10-2.t10-1.t人工智能深度学习...

2023-02-09 论文第一课题第二课题什么意思 第一课议论文

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2023-02-09

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三课时.m4【深度之眼】.m413.第四篇论文RCNN-第二课.m4【深度之眼】.m412.第四篇论文RCNN-第一课时.m4【深度之眼】.m411.第三篇论文VGG-第三课时.m4【深度之眼】.m410。第三篇论文VGG-第二课.m4【深度之眼】.m41、第一篇论文《深度学习》——第一课时.m4【DeeEye】.m4第五个变形金刚5-4【深渊之眼】.t5-3【深渊之眼】.t5-2【深渊之眼】.t5-1【深渊之眼】.t第四期机器翻译、拼写课加微信F86883334-5【深渊之眼】.t4-4【深渊之眼】.t4-3【深渊之眼】.t4-2【深渊之眼】.t4-1【深渊之眼】.t第7部分7-3【深渊之眼】.t7-2【深渊之眼】.t7-1【深渊之眼】.t手套第六部，拼音课加微信F86883336-2【深渊之眼】.t6-1【深渊之眼】.t第九部分9-3【深渊之眼】.t9-2【深渊之眼】.t9-1【深渊之眼】.t第八个textc，拼写课加微信F86883338-3【深渊之眼】.t8-2【深渊之眼】.t8-1【深渊之眼】.t第23~28部分30-2【深渊之眼】.t30-1【深渊之眼】.t28-2【深渊之眼】.t28-1【深渊之眼】.t27-2【深渊之眼】.t27-1【深渊之眼】.t26-2【深渊之眼】.t26-1【深渊之眼】.t25-2【深渊之眼】.t25-1【深渊之眼】.t24-2【深渊之眼】.t24-1【深渊之眼】.t23-2【深渊之眼】.t23-1【深渊之眼】.t第18~21部分21-3【深渊之眼】.t21-2【深渊之眼】.t21-1【深渊之眼】.t20-3【深渊之眼】.t20-2【深渊之眼】.t20-1【深渊之眼】.t19-2【深渊之眼】.t19-1【深渊之眼】.t18-2【深渊之眼】.t18-1【深渊之眼】.t第16章，加微信F8688333进行班级拼写16-2【深渊之眼】.t16-1【深渊之眼】.t第13~14部分14-3【深渊之眼】.t14-2【深渊之眼】.t14-1【深渊之眼】.t13-3【深渊之眼】.t13-2【深渊之眼】.t13-1【深渊之眼】.t第12部分12-3【深渊之眼】.t12-2【深渊之眼】.t12-1【深渊之眼】.t第11章，加微信F8688333上课11-5【深渊之眼】.t11-4【深渊之眼】.t11-3【深渊之眼】.t11-2【深渊之眼】.t11-1【深渊之眼】.t第10部分10-4【深渊之眼】.t10-3【深渊之眼】.t10-2【深渊之眼】.t10-1【深渊之眼】.t第1-3部分9。第三篇论文VGG-第一课时.m4【深度之眼】.m48、第二篇论文AlexNet-3.2.m4[TheEyeofDeth].m47、第二篇论文AlexNet-3.1.m4[TheEyeofDeth].m46、第二篇论文AlexNet——第二课时2.2.m4【深度之眼】.m45、第二篇论文AlexNet——第二课时2.1.m4【深度之眼】.m44、第二篇论文AlexNet——第一课时.m4【深度之眼】.m42、第一篇论文《深度学习》——第二课.m4【DeeEye】.m411.第三篇论文VGG-第三课时.m4【深度之眼】.m410。第三篇论文VGG-第二课.m4【深度之眼】.m41、第一篇论文《深度学习》——第一课时.m4【DeeEye】.m4CV_1009_更新视频第4~10部分9-5【深渊之眼】.t9-4【深渊之眼】.t9-3【深渊之眼】.t9-2【深渊之眼】.t9-1【深渊之眼】.t8-2【深渊之眼】.t8-1【深渊之眼】.t7-5【深渊之眼】.t7-4【深渊之眼】.t7-3【深渊之眼】.t7-2【深渊之眼】.t7-1【深渊之眼】.t6-3【深渊之眼】.t6-2【深渊之眼】.t6-1【深渊之眼】.t5-3【深渊之眼】.t5-2【深渊之眼】.t5-1【深渊之眼】.t4-3【深渊之眼】.t4-2【深渊之眼】.t4-1【深渊之眼】.t10-4【深渊之眼】.t10-3【深渊之眼】.t10-2【深渊之眼】.t10-1【深渊之眼】.t第18~24部分24-3【深渊之眼】.t24-2【深渊之眼】.t24-1【深渊之眼】.t23-2【深渊之眼】.t23-1【深渊之眼】.t22-2【深渊之眼】.t22-1【深渊之眼】.t21-2【深渊之眼】.t21-1【深渊之眼】.t20-4【深渊之眼】.t20-3【深渊之眼】.t20-2【深渊之眼】.t20-1【深渊之眼】.t19-2【深渊之眼】.t19-1【深渊之眼】.t18-4【深渊之眼】.t18-3【深渊之眼】.t18-2【深渊之眼】.t18-1【深渊之眼】.t第11~17部分17-3【深渊之眼】.t17-2【深渊之眼】.t17-1【深渊之眼】.t16-2【深渊之眼】.t16-1【深渊之眼】.t15-3【深渊之眼】.t15-2【深渊之眼】.t15-1【深渊之眼】.t14-2【深渊之眼】.t14-1【深渊之眼】.t13-3【深渊之眼】.t13-2【深渊之眼】.t13-1【深渊之眼】.t12-4【深渊之眼】.t12-3【深渊之眼】.t12-2【深渊之眼】.t12-1【深渊之眼】.t11-5【深渊之眼】.t11-4【深渊之眼】.t11-3【深渊之眼】.t11-2【深渊之眼】.t11-1【深渊之眼】.t[20190911]CV-3【深海之眼】.m4[20190911]CV-2-2【深海之眼】.m4[20190911]CV-2-1【深海之眼】.m400.Playack_New00.txt的内容和g一样，看哪个更方便00.99%的问题在文档中得到解答播放说明【DeeEye】.txt播放说明（手机扫码）【DeeEye】.g人工智能深度学习...

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课程介绍课程来自于【深度之眼】人工智能Paer论文精读班（C方向）网盘截图课程大纲Paer班C方向资料汇总第一篇NatureDeeReiew.df第五篇d论文原文.dfd论文翻译版.dfSSD代码.rar第四篇rc.yR-CNN.df第三篇GGggggNet中文.docxggNet.df论文.zigg_cifar.zigg16.zi第七篇Faceet论文原文.dfCode.zi第六篇代码（GPU版本）MTCNN-Teorflow-mater.ziMTCNN.dfFaceNet+MTCNN.rar第二篇AlexetaerAlexNetAlexNet中文.docxAlexNet.df第三课作业.zi第二课作业.zifietue_alexet_with_teorflow.tar.gz代码资料.txt9.第三篇论文GGmdahmdah第一课时.m48.第二篇论文AlexNetmdahmdah第三课时3.2.m47.第二篇论文AlexNetmdahmdah第三课时3.1.m46.第二篇论文AlexNetmdahmdah第二课时2.2.m45.第二篇论文AlexNetmdahmdah第二课时2.1.m44.第二篇论文AlexNetmdahmdah第一课时.m430.第七篇论文Faceetmdahmdah第三课时3.2.m43.第一篇论文《Deelearig》mdah第三课时.m429.第七篇论文Faceetmdahmdah第三课时3.1.m428.第七篇论文Faceetmdahmdah第二课时.m427.第七篇论文Faceetmdahmdah第一课时.m426.第六篇论文词MTCNNmdahmdah第五课时.m425.第六篇论文MTCNNmdahmdah第四课时.m424.第六篇论文MTCNNmdahmdah第三课时.m423.第六篇论文词MTCNNmdahmdah第二课时.m422.第六篇论文词MTCNNmdahmdah第一课时.m421.第五篇论文SSDmdahmdah第三课时3.2.m420.第五篇论文SSDmdahmdah第三课时3.1.m42.第一篇论文《Deelearig》mdah第二课时.m419.第五篇论文SSDmdahmdah第二课时2.2.m418.第五篇论文SSDmdahmdah第二课时2.1.m417.第五篇论文SSDmdahmdah第一课时.m416.第四篇论文RCNNmdahmdah第五课时.m415.第四篇论文RCNNmdahmdah第四课时.m414.第四篇论文RCNNmdahmdah第三课时.m413.第四篇论文RCNNmdahmdah第二课时.m412.第四篇论文RCNNmdahmdah第一课时.m411.第三篇论文GGmdahmdah第三课时.m410.第三篇论文GGmdahmdah第二课时.m41.第一篇论文《Deelearig》mdah第一课时.m4...

2022-11-30

课程介绍课程来自上硅谷2021年版大数据高薪就业书附件：100套各大厂商真题，年薪45万的前辈就业笔记教学大纲3.视频60_医疗保健专访_Crotalk.avi59_采访保健_热点问题_采访技巧.avi58_iterviewhealthcare_hotquetio_uriedoit.avi57_医疗保健专访_热点问题_DataLake.avi56_采访医疗保健_热点问题_DataCeter.avi55_医疗保健专访_热点问题_数据治理.avi54_医疗保健专访_热点问题_数据质量.avi53_采访医疗保健_热点问题_元数据管理.avi52_医疗保健专访_生产经验_techology.avi51_医疗保健专访_生产经验_dailylife.avi50_医疗保健专访_生产经验_实际工作流程.avi49_iterviewhealthcare_roductioexeriece_tetrelated.avi48_大健康专访_生产经验_uie.avi47_采访大医疗_数据仓库分层_micellaeou.avi46_面试医疗保健_数据仓库分层_数据仓库建模.avi45_医疗保健面试_数据仓库结构_人员配置.avi44_医疗保健面试_数据仓库架构_总体设计方案.avi43_医疗保健面试_数据仓库架构_服务器选择.avi42_医疗保健面试_数据仓库架构_框架版本选择.avi41_医疗保健面试_数据仓库结构_数据仓库概念.avi40_采访医疗保健_数据仓库结构_提高自信心.avi39_采访大健康_Flik_other.avi38_医疗保健访谈_Flik_与Sark.avi的比较37_采访大健康_Flik_双流JOIN.avi36_采访大健康_Flik_CheckPoit.avi35_IterviewBigHealth_Flik_WidowamWatermark.avi34_采访大医疗_Flik_tateProgrammig.avi33_医疗保健专访_Flik_takumit.avi32_iterviewhealthcare_HBae_ecodaryidex.avi31_IterviewBigHealth_HBae_RowKeyDeig.avi30_IterviewBigHealth_HBae_DataProce.avi29_iterviewighealthcare_Sark_kerel.avi28_IterviewHealthCare_Sark_SQL_Streamig.avi27_IterviewBigHealth_Sark_core.avi26_IterviewHealth_Sark_GettigStarted.avi25_采访大健康_Azkaa.avi24_采访大健康_Sqoo.avi23_医疗保健访谈_Hive_Micellaeou.avi22_大医专访_Hive_Data向下倾斜.avi21_IterviewBigHealth_Hive_DataIcliatio.avi20_IterviewHealth_Hive_Otimizatio.avi19_iterviewhealthcare_Hive_fuctio.avi18_IterviewBigHealth_Hive_IteralTaleExteralTale_4y.avi17_采访保健_Hive_和MySQL.avi的区别16_IterviewBigHealth_HiveComoitio.avi15_医疗保健专访_Kafka_Micellaeou.avi14_采访健康_Kafka_Otimizatio.avi13_医疗保健访谈_Kafka_hagu_lot_reeated_acklog.avi12_IterviewHealthCare_Kafka_BaicIformatio.avi11_采访医疗保健_Flumeotimizatio.avi10_IterviewBigHealth_Flume三器.avi09_IterviewBigHealth_FlumeComoitio.avi08_Iterview_Zookeeer.avi07_采访大健康_Hadoo_Yar_Scheduler.avi06_IterviewHealth_Hadoo_Yar_WorkigMechaim.avi05_采访大健康_Hadoo_Shuffle.avi04_采访大健康_Hadoo_HDFS.avi03_医疗保健专访_Hadoo_Itroductio.avi02_IterviewBigHealth_hell.avi01_采访大健康_Liux.avi2.资料04_大厂面试真题100套上硅谷大数据科技企业真体V2.0.10.doc03_项目架构项目架构图.tx项目结构及知识点2.g02_A985应届毕业生45万年薪回顾笔记README.aet32_Phoeix.g31_MySQL.g30_Liux.g29_JVM.g28_JUC.g27_Caal.g26_Atla.g25_Scala数据结构与算法.g24_ScalaNote.g23_Kafka.g22_Zookeeer.g21_Kettle.g20_Azkaa.g19_Oozie.g17_Hive.g16_Flik.g15_Sark调优.g14_Sarkkerel.g13_SarkNote.g12_MaReduce.g11_Yar.g10_HDFS.g09_Sqoo.g08_Flume.g07_DataX.g06_ClickHoue.g05_HBae.g04_redi.g03_docker.g02_hell命令.g01_各大数据软件详细安装过程.g06_语言Scala数据结构和算法.xmidScalaNote.xmid05_数据处理层05_监控报警02_KafkaKafka.xmid01_动物园管理员动物园管理员理论文件.xmid04_任务调度03_水壶Kettle.xmid02_阿兹卡班阿兹卡班.xmid01_OozieOozie.xmid03_数据查询02_ImalaImala.xmid01_HiveHive句子训练集Chater5_DML数据操作.ql第4章_DDL数据定义.ql第7章_Fuctio.ql第6章_Query.qlChater9_EterrieTuig.ql第8章_压缩和存储.ql6.7常用查询函数.qlHive思考与实践190714v2.xmidhive常用函数.txt02_数据计算03_FlikFlik.xmid02_SarkSark内核分析.xmidSarkTuig.xmidSarkNote.xmid01_MaReduceMaReduce理论文件.xmid01_Datatore02_Yar纱线理论文件190713v1.xmid01_HDFSHDFS理论文件190713v2.xmidHDFShell常用命令fiihig.mdAtla.xmid04_访问层02_Sqooqoo一些常用命令和参数.mdSqoo理论及代码文件.xmid01_FlumeFlume理论及应用文件190615v1.xmidCaal.xmid03_数据源02_DataXDataX.xmid01_DataBae05_ClickHoueClickHoue.xmid04_HBaeHBae（NoSQL数据库）.xmid03_RediRedi.xmid02_Oracle关注尚硅谷教育公众号回复：java.txt01_MySQLMySQL和JDBC集成.df00_DockerDocker.xmid02_Framework核心Shell命令.xmidPhoeix.xmidMySQLAdvaced.xmidLiux.xmidJVM.xmidJUC.xmid01_程序集文件大数据软件安装190615v1.xmidREADME.md01_LeetCode数据库相关题库leetcode数据库问题1-123(20-08-14).md1.备注上硅谷大数据技术高频面试题8.0.9.docx200720上海专访HealthCare.txt大数据...

2023-02-09 xmind汇总 xmind节点

图书名称：《人工智能在医疗健康领域的应用》【作者】中国发展研究基金会作【页数】233【出版社】北京：中国发展出版社,2021.07【ISBN号】978-7-5177-1164-3【分类】人工智能-应用-医疗保健健康-研究【参考文献】中国发展研究基金会作.人工智能在医疗健康领域的应用.北京：中国发展出版社,2021.07.图书封面：图书目录：《人工智能在医疗健康领域的应用》内容提要：人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，在健康管理、医药研发等医疗健康领域发挥重要作用，并显示了巨大应用前景。全书探讨了面向医疗健康的人工智能的应用情况，围绕医疗健康领域人工智能的信息化基础建设、产业发展政策与策略、准入与监管、研发与推广、生态建设等议题开展深入综合研究，并在此基础上提出相关政策建议。《人工智能在医疗健康领域的应用》内容试读总报告面向医疗健康的人工智能应用研究①一、研究背景和意义健康是促进人的全面发展的必然要求，是经济社会发展的基础条件。实现国民健康长寿，是国家富强、民族振兴的重要标志，也是全国各族人民的共同愿望。党中央把人民身体健康放在优先发展的战略地位，全力推进健康中国建设，为实现中华民族伟大复兴的中国梦提供坚实的健康基础。作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，人工智能与“互联网+”、大数据成为促进创新发展新的“三驾马车”。伴随卫生信息化和医疗健康大数据的迅速发展，人工智能技术在疾病诊疗、健康管理、药物研发、精准医学等方面的作用凸显②。在人口快速老龄化和疾病模式转变的背景下，人工智能符合市场供给侧和需求侧均衡发展的要求。在供给侧，人工智能为医疗健康服务提供了快捷、优化①总报告作者为中国发展研究基金会邱月、马璐岩、于孟轲。②胡建平：《医疗健康人工智能发展框架与趋势分析》，《中国卫生信息管理杂志》，2018年第15期1人工智能在医疗健康领域的应用的途径，促进技术革新和医疗服务模式的转变：同时，人工智能将帮助形成同质、标准、易于延展、可控的服务体系，让民众享受高质量和高标准的诊疗服务，并改善医疗健康资源分布不均衡的问题，提高健康的公平性及可及性。在需求侧，医疗健康人工智能可在多个环节发挥作用，如医学影像、健康管理、疾病风险预测、虚拟助理、药物设计、临床诊疗、精神疾病、病理学和营养学等，助力疾病的监测、诊断、治疗和管理。因此人工智能可以应对因慢性非传染性疾病负担加重和老龄化程度加深带来的医疗健康需求变化人工智能的发展已经进入全新战略时代。国际上众多发达国家和地区围绕人工智能制定了发展战略与规划.医疗健康是各国人工智能战略规划重要的领域之一。近年来党中央、国务院以及相关部委从国家发展战略到行业政策，高度重视医疗健康领域人工智能的发展。如何加快医疗健康信息化建设，促进医疗健康人工智能产品的推广与应用，推动医疗健康人工智能产业发展等已经成为医疗健康领域人工智能发展的重大课题。为给我国医疗健康领域发展提供新的驱动力、开展人工智能在医疗健康领域的应用研究、构建促进医疗健康领域人工智能发展的支持性环境已是迫在眉睫在上述背景下，中国发展研究基金会于2019年成立“人工智能在医疗健康领域的应用研究”课题组，围绕在医疗健康领域人工智能的信息化基础建设、产业发展政策与策略、准入与监管、研发与推广研究、生态建设五个方面展开了深入综合研究。研究中，课题组不仅结合了政策文本、国际经验、既往研究，还通过访谈和实地调研，对人工智能发展的前沿企业进行了案例研究，获得了丰富的一手数据。总报告以专题研究和实地调研为基础，阐述人工智能在医疗健康领域的应用①张旭东、陈校云、舒婷等：《人工智能蓝皮书：中国医疗人工智能发展报告(2019)》，社会科学文献出版社，2019年版2总报告面向医疗健康的人工智能应用研究现状、困难和挑战，并通过国际比较和调查研究，探索总结我国医疗健康领域人工智能开发和应用的差距所在，指出未来发展方向，并对构建支持性政策环境给出可行建议。我们希望，这项研究的完成有利于推进人工智能在医疗健康领域的发展，为优化医疗资源配置、创新医疗服务模式、提升医疗服务水平、促进健康中国战略部署、全面落实深化医药卫生体制改革提供科学的依据和有价值的参考。二、我国人工智能在医疗健康领域取得的成就在政府政策、经济社会发展及健康需求的推动下，我国医疗健康人工智能快速发展，并取得了积极进展。(一)医疗健康人工智能政策体系初步形成，准人与监管政策取得一定突破自2015年以来，我国出台了一系列政策，对医疗健康领域人工智能的发展提出明确要求，就健康信息化、医疗大数据、智能健康管理等相关技术和产品提出具体规划，指出人工智能在医疗、健康及养老等方面的应用方向”。这一举措促进并推动了产业发展。《“十三五”国家科技创新规划》中，明确人工智能要在医疗等关键行业形成示范应用。2017年，“人工智能”首次被写入政府工作报告，成为国家重要战略。此后，《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018~2020年)》《国务院办公厅关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》《关于促进“互联网+社会服务”发展的意见》等文件的发布，使医疗健康人工智能政策体系初步形成，推动了人工智能研究和应用的①亿欧智库：《2017人工智能赋能医疗产业研究报告》。3总报告面向医疗健康的人工智能应用研究同时，政策层面不断规范与强化基础通信与互联网的信息安全管理。如，有关部门先后出台并修订了网络安全等级保护系列法规与实施办法，个人信息安全规范、信息安全管理体系，以及在互联网、物联网应用领域的一系列国家标准与管理法规，从政策、标准、规范等方面保障数据的合规应用与信息的安全管控。此外，有关部门也实施多项举措以改善数据质量、促进数据共享。第一，为解决数据“孤岛”、促进医疗健康数据的互联互通和共建共享，在国家卫健委指导下，实施了“1+5+X”医疗健康大数据应用发展的总体规划，即建设一个国家数据中心、五个区域中心，并结合各地实际情况，建设若干个应用发展中心。第二，中国食品药品检定研究院成立人工智能小组，并分别于2018年4月和6月完成了眼底图像标准检测数据集和肺部影像标准检测数据集的建设工作，助力人工智能的产品研发与审批。2020年8月，北京协和医院构建了糖尿病视网膜病变常规眼底彩色照相人工智能标准数据库，标志着医疗人工智能的第三方检验获得突破性进展。(三)医疗健康人工智能技术水平、科技产出快速增长我国医疗健康领域的人工智能科技产出快速增长。截至2018年，我国医疗健康人工智能领域的中文科技论文产出累计为20570篇，外文科技论文产出累计为44714篇，主要涉及生物医学工程、自动化技术、临床医学、肿瘤学、计算机软件、计算机应用、计算生物学等学科。依托高等院校、科研机构，我国医疗健康人工智能领域的技术力量不断提升。截至2018年，医疗健康人工智能领域相关专利3116项.其中发明专利2429项，实用新型专利687项2。①张旭东、陈校云、舒婷等：《人工智能蓝皮书：中国医疗人工智能发展报告(2019)》，社会科学文献出版社，2019年版②张旭东、陈校云、舒婷等：《人工智能蓝皮书：中国医疗人工智能发展报告(2019)》，社会科学文献出版社，2019年版5人工智能在医疗健康领域的应用(四)医疗健康人工智能产业快速发展，市场规模不断扩大在中央及各省市政策的促进和推动下，我国人工智能产业发展迅速。2019年，中国人工智能整体市场规模达到60亿美元。预计到2024年，中国人工智能软件及应用市场规模将达到127.5亿美元，复合增长率达39.0%①。依托中国医疗健康数据的数据量优势，医疗健康领域人工智能产业快速崛起。截至2019年7月，在中国市场活跃的医疗人工智能企业共有126家2，产品分布在医学影像、医疗辅助、疾病预测、健康管理、医院管理、药物研发、医学研究、医疗大数据八大应用场景中。近年来，医疗健康人工智能产业的市场规模不断扩大。2017年，医疗健康人工智能市场规模为136.5亿元，2018年市场规模达到210亿元，同比增长54%③。预计到2025年，人工智能应用市场总值将达到1270亿美元，其中医疗行业将占市场规模的五分之一④。从融资情况来看，2018年，参与融资的医疗人工智能企业中，有32.61%的企业累计融资金额在1亿元以上，相比2016年千万级的融资金额，融资金额快速增长⑤。专栏红杉中国在医疗健康人工智能领域的布局人工智能是推动产业结构转型和供给侧改革的重要力量。作为中国高科技产业发展的助推者，红杉资本中国基金（以下简称红杉中国）始终看好人工智①DoNew:《2019中国人T智能软件及应用市场规模达28.9亿美元》。②亿欧智库：《2019中国医疗人工智能市场研究报告》。③博裕金融：《中国AI医疗行业报告》。④互联网医疗健康产业联盟：《医疗人工智能技术与应用白皮书(2018)》。⑤张旭东、陈校云、舒婷等：《人工智能蓝皮书：中国医疗人工智能发展报告(2019)》，社会科学文献出版社，2019年版6···试读结束···...

2022-10-28

课程介绍课程来自光环北京AIE第28期-人工智能工程师直通车文件目录第0天开幕式20200423.m4第1天课程20200425.m4第2天课程20200510.m4第3天课程20200516.m4第4天课程20200517.m4结业项目启动会暨职业指导课.m4第5天课程20200530.m4第6天课程20200531.m4第7天课程20200606.m4第8天课程20200607.m4第9天课程20200620.m4第10天课程20200621.m4第11天课程20200704.m4第12天课程20200705.m4第13天课程20200711.m4第14天课程20200712.m4第15天课程20200718.m4第16天课程20200719.m4第17天课程20200801.m4第18天课程20200802.m4第19天课程20200808.m4第20天课程20200809.m421.22不可用第21天课程20200815.m4第22天课程20200816.m4人工智能...

2023-02-09 光环人工智能赛琳娜 光环人工智能的名字

图书名称：《高效研发硅谷研发效能方法与实践》【作者】葛俊【页数】292【出版社】北京：机械工业出版社,2021.12【ISBN号】978-7-111-69817-3【价格】89.00【分类】软件开发-研究【参考文献】葛俊.高效研发硅谷研发效能方法与实践.北京：机械工业出版社,2021.12.图书封面：图书目录：《高效研发硅谷研发效能方法与实践》内容提要：内容介绍本书以Faceook（Meta）等硅谷企业的研发经验为背景，结合作者17年的研发经验，讲解了如何实现个人和团队的高效研发。全书主要从以下5个方面对硅谷的高效研发方法进行了总结，提供了非常系统的指导原则和实践指南。（1）研发效能综述主要了讲解研发效能的定义、模型，以及研发效能度量的正确方法。希望借此帮助读者梳理出研发效能的主脉络，构建一幅清晰的知识图谱。（2）个人高效研发实践主要讲解如何提高个人研发效能，具体涉及深度工作、Git、命令行、VIM、工具环境集成等内容，旨在帮助读者提高技术的专精程度和持续成长。（3）研发流程优化主要讲解研发流程优化的基本目标和原则、代码优化、分支管理、DevO、团队协同等，希望帮助读者深入理解研发过程中的关键流程，以及流程优化的基本原则，从而能够针对自己的实际情况，找到合适的工程实践，让软件开发的整个流程更加顺畅、高效。（4）团队高效研发实践主要讲解团队高效研发实践过程中各关键步骤的高效工程方法，内容涉及研发环境搭建、代码审查、合理处理技术债、开源利弊分析、测试等，同时对研发流程及工程方法的趋势进行解读，希望帮助读者掌握这些具体工程方法的正确使用。（5）管理和文化系统分析了硅谷研发团队的管理和文化，尤其是Faceook的工程师文化，并根据作者在国内公司的具体落地经验，给出推荐的文化引入和建设方法。《高效研发硅谷研发效能方法与实践》内容试读■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■图■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■◆第一部分6d■■■■■■■■■■■■■■■■■■研发效能综述■第1章高效学习、实践方法论■第2章研发效能定义及模型■第3章效能度量谜题:本书的第一部分是研发效能综述，主要从以下几个方面对研发效能进行全局介绍：●■如何高效学习和实践方法论:■研发效能模型■研发效能度量■圆■■■■■■■■■■■■■■■■■■■程■◆■■■■■■■■圆■■■■■■■第1章Chaier/”专中甲中中4号9行04卡04中49404404华小年高效学习、实践方法论在正式介绍本书内容之前，我们首先对如何高效学习、实践方法论进行一些讨论。本书将讲述大量用于提高软件研发效能的方法，希望能够帮助读者真正把它们应用到自己的工作中去，为团队、公司和个人创造更大的价值。所以，高效学习和实践方法论是高效阅读本书的基础。在软件研发史上，最不缺的就是方法论。以开发方法为例，从敏捷到精益再到看板，层出不穷。但是，这些方法的实施效果却常常不理想。敏捷是一个典型例子。无论是在硅谷还是在国内，绝大部分实施敏捷开发的团队收到的效果并不理想，导致大家对这个概念争议很大，Scrum有时甚至成了贬义词。相比之下，Faceook、Google等高效能公司并没有强调使用Scrum、看板等工具，研发效能却很高。这是不是说敏捷开发这个方法论本身有问题呢？事实上，虽然Faceook、Google等公司没有明确提及敏捷开发这一方法论，或者说没有严格使用Scum等框架，但它们在开发流程中却实实在在应用了敏捷开发方法论的精髓比如Faceook的著名口号“MoveFatAdBreakThig(快速行动，破除陈规)”就包含很强的敏捷意味。敏捷在这些公司的高效研发中具有非常重要的作用。这也恰恰说明一个问题：方法论实施效果不好，往往是因为使用者没有正确使用。那么，应该如何高效学习、实践方法论呢？首先推荐黄金圈原则。1.1使用黄金圈原则在学习方法论的时候，我推荐使用美国著名作家、企业顾问西蒙·斯涅克(SimoSiek)总结的Why-How-What黄金圈原则，运用该原则包含的结构性思考方法学习方法论4第一部分研发效能综述的思想、原则，并最终选择或者定制适合自己的具体实践方法。Why-How-What黄金圈原则包括三个同心圆（参见图1-1）：最里面的圆是Why,是这个方法论的目标，也即最终要解决的问题：中间的圆是How,指的是这个方法论的原则、指导思想；最外层的圆是What,指的是这个方法论的具体实践。这三个圆从内向外展开，是一个从抽象到具体、从通用到定制的过程。抽象+具体口目标有很强的通用性，基本不会有歧义。比如，通用十定制敏捷的目标就是快速应对变化。How口原则的通用性则差一些，有些原则并非放之四海What而皆准。比如，敏捷中有一条原则一“面对面交谈是最好的沟通方式”就不一定适合所有图1-1Why-How-What黄金圈原则团队。口具体实践的通用性就更差了，很少有实践可以完全照搬。在使用一个方法论的时候，一定要从内向外看，时刻确保该方法论切合实际情况，满足具体需求。我们必须首先深入理解这个方法论的目标和原则，然后根据原则因地制宜地选择具体实践。在真实工作场景中，我们往往还需要在已有实践上根据自己团队或者个人的实际情况做些修改才能达到效果，否则将事倍功半。还是以很容易出现问题的Scrum为例。敏捷的目标是快速应对变化，而Scrum就是用来服务这个目标的。但是，很多团队在使用Scrum的时候，严格照搬Scrum的具体方法，而严格照搬本身就已经违背了敏捷的目标。与之形成鲜明对比的是，Faceook的众多团队严格使用Scrum的很少，而是一直在大力优化管理、开发等流程来快速应对变化，以最快速度找到并满足用户的最新需求。具体来说，他们很早就引入了AB测试、灰度发布、每周定时全量代码部署等实践。这些都是和敏捷方法论相吻合的，也是Faceook业务成功的关键技术支撑。1.2如何有效落地实践了解了方法论的目标和原则，选定了具体实践之后，就到了落地实践的时候了。以我看到的情况而言，很多公司在这一步并不顺利：推行一些高效实践的效果并不好，员工的态度有反弹，有的时候还会产生比较大的负面效果，比如产能下降、内部矛盾激化、离职率升高等。这里举一个具体的案例。国内某一线互联网大厂的一个团队推行全栈开发模式实践，减少测试人员并让开发人员自测。这种做法在硅谷非常常见，如Faceook、Google、Sotify等高效能公司都在用，并取得了很好的效果。但是该团队在推行了几个月之后，效第1章高效学习、实践方法论5果却不好。最大的负面效果是开发人员工作负担增大，负面情绪比较大。有个开发人员的原话是：“开发人员写单测就够痛苦的了，现在还要写接口测试和UI测试，请问这样的模式是否合理？是否可持续？”经过深人了解，我发现核心问题在于该团队从上到下强制推行开发自测的方法，而且在减少测试人员的同时并没有添加任何开发人力，使得每一个开发人员的工作量在短期内大幅度增加，团队成员自然会产生负面情绪。更具体一些，这次落地实践不成功有以下三点原因。1)全栈的开发模式是从全局上节省时间。比如原先需要15个开发人员、10个测试人员，转型之后，完成相同工作量只需要18个开发人员、2个测试人员。总体减少5个人，但开发人数有所增加。显而易见，这次实践并没有考虑人员数量这方面。2)引人效能实践，短期一定会有一个适应的过程，需要耐心和时间。这是正常的现象，而这个团队并没有设立合理的心理预期。3)测试框架不好、流程不畅导致编写测试耗时增加，这进一步增加了开发人员的负担。针对这些情况，该团队引入了以下解决办法。1)让一部分测试人员转型，招聘更多开发人员，以调节不同角色的比例。2)转型期预留一些过渡时间，避免出现在业务交付量不变、开发人员数量不变的同时突然增加太多效能相关工作的情况」3)在框架、流程、工具等方面投入人力物力，帮助开发人员更高效地自测。采取这些措施之后，落地过程比原先顺畅了很多。开发人员渐渐体会到开发自测对产品质量、对个人把控全局的益处，越来越喜欢这种做法。几个月以后，开发自测这一高效实践顺利落地，在提高产品质量的同时降低了总人力的投入。通过这个例子可以看到，落地高效研发实践时，简单粗暴地应用是不行的，需要运用一定的技巧。通常来讲，可以参考以下步骤和方法。从全局出发寻找并解决最主要瓶颈首先要从全局出发，找到系统的最主要瓶颈，并集中精力解决这个瓶颈，再寻找并解决下一个瓶颈。要从全局人手，避免一上来就扎到某个竖井中去。非重点的局部优化即使有效，对整体效能的提升也有限。另外，在解决瓶颈问题的过程中，应该收集数据并将其作为检验改进是否有效的参考标准。采用从试点到全局的顺序进行推广可以采用试点的方式进行推广。在高效实践落地的过程中，我们常常需要寻找合适的实践，还需要对这个实践做一些调整和定制。在这个摸索的过程中，先在小范围内试点，第一个好处是，发现问题比较容易调整，能够较快找到合适的实践。试点的第二个好处是能够降低风险。如果一上来就在整个公司进行推广，那么在寻找最佳实践的过程中走的弯路，整个公司都要体验，这样会造成巨大的浪费。而如果采用试6第一部分研发效能综述点的方式，则可以先在小范围内进行摸索，在找到合适的实施方式之后再推广到全公司。虽然试点团队不能完全代表全公司，在将通过试点得到的实践推广到公司范围时常常需要做些调整，但是试点的实践还是可以大大减少这个摸索过程中产生的浪费。试点的第三个好处是试点团队在适应新的实践之后，可以作为“教练”去帮助其他团队进行推广。有这样一个拥有成功经验的种子团队，实践推广起来会顺畅很多。自下而上与自上而下相结合落地研发效能实践与落地其他实践一样，如果能够同时得到管理层和基层研发人员的支持，推广起来就会顺畅很多。换句话说，自上而下与自下而上的推动结合起来最有效。在缺乏自上而下的支持的情况下，最有效的办法是让公司的决策层看到引入研发效能实践会对公司带来哪些好处，且这样的好处是决策层最关心的。举个例子，如果你用数据证明采用某个发布实践可以使公司服务的宕机时间减少80%，使公司成本降低5%，那么你就比较容易得到决策层的支持。如果你只是口头阐述这个实践能够提高发布效率，说服力会大大降低。而在缺乏自下而上的支持的情况下，首先不要给基层研发人员太大压力，比如在引入新工作任务时要预留时间。其次要让大家看到个人的收益。比如，全栈的开发模式不仅可以让大家在开发过程中不需要依赖测试人员，从而行动更快，更有掌控感，而且可以让大家对系统有更全面的了解，从而有利于自己的技术成长和职业发展。针对不同的实践找到这些收益，让研发人员了解并真正感受到，团队自然有了自下而上的动力。对引入新实践的阵痛有心理预期，有全局对策在引入新的实践时，需要看到除了改进点之外的其他需要调整的地方，因为实践的引人往往不是孤立的。只对一个具体实践进行调整，其他相关措施不能跟上的话，效果肯定不好。上面提到的引人全栈实践就是一个典型例子。全栈是一个实践的点，但是也需要采取增加开发人员等其他措施。每个具体实践会有特定的相关措施，但一般来说均包括以下几个方面。口人员结构调整：采取新的实践之后，人员的工作内容有所改动，我们需要对团队的人员结构进行调整。口计划调整：引入新的实践后，往往会在短期增加工作量，这就需要为这些工作量计算工作时间，进而调整工作计划。口绩效考评调整：采取新的实践之后，需要调整考评的关注点，从而在管理方面推动新的实践。口技术设施建设、框架建设：需要投入技术设施、框架等方面的建设来推动高效实践的落地。总的来说，推广实践的落地是一项充满挑战性的工作。尤其是在短期，在高效实践的效果还不是那么明显的时候，团队容易产生挫折感，甚至半途而废。不过，只要我们从长···试读结束···...

2022-10-25

图书名称：《人工智能中的模糊启发式搜索技术》【作者】王士同，陈剑夫编著【页数】180【出版社】北京：机械工业出版社,1993.06【ISBN号】7-111-03604-2【价格】$6.60【分类】人工智能-模糊集论-启发式搜索技术-应用模糊集论-启发式搜索技术-应用-人工智能启发式搜索技术-模糊集论-应用-人工智能【参考文献】王士同，陈剑夫编著.人工智能中的模糊启发式搜索技术.北京：机械工业出版社,1993.06.图书目录：《人工智能中的模糊启发式搜索技术》内容提要：本书内容包括:模糊集基本理论、问题求解的基本内容、普通图的启发式搜索算法、模糊普通图的启发式搜索技术、模糊与式图的启发式搜索算法及技术。《人工智能中的模糊启发式搜索技术》内容试读第一章模糊集合1.1模糊集的定义及其运算一些事物的全体叫做一个普通集合，°有时常称做集合。这些事物中每一个都称为这个集合的元素。普通集合是一种边界明确的集合，一个元素与一个集合之间只有完全属于或完全不属于两种关系，不存在中间状态。一个集合A可以用其特征函数来表示。这个函数μA定义于论域U上，但只取0,1值，即)=x∈A0x庄A但是，现实世界中存在许多边界不明确的分类。例如，“远大于1的实数”就是论城一一实数轴一上的一个没有明确边界的分类。例如，我们不能肯定5这个数是不是远大于1。显然，说5这个数对于“远大于1的实数”这个分类的隶属程度是0.2，比起肯定地说5属于或不属于这个分类要合理得多。这一修改意味着把普通集合特征函数的值域从{0,1}扩展到区间〔0,1)之中并因此产生了模糊集合这个新概念。定义1-1论域U中的一个模糊集合A由一个隶属函数μa(x):U→〔0,1〕所表征；隶属函数把区间〔0，I〕中的一个数μA(x)与U中每一个元素x对应起来，说明x对A的隶属程度。2例1-1令论域U是区间〔0,100)，U的元素x代表人的年龄。这时，老年人的概念可表达为U的一个模糊集合A,其隶属函数可定义为0≤x≤50A(x)三50从这个例子可以看到，年老这个词的意义可由年龄的论域中的一个模糊集合来表示。就论域的类型而言，模糊集有下列两种表示法：(】)设论域U是有限域，令U={x1,x2,…,xa),U上的任一模糊集A,其隶属函数μa(x:),i=1,2,…,,则此时A可表示成A=μa(x1)/x1+μa(x2)/x2++LA(x)/xa=∑A(z)/x1这里的符号2不再是数学和，μA(x:)/x:也不是分数，它只有符号意义，只表示x对模糊集A的隶属程度是4A(x:)。例1-2设U={a,,c,d),则模糊集A可以不含混地表示成A=0.2/a+0.1/+0.7/c+1/d(2)设论域U为无限域，此时U上的一个模糊集A将表示成A=μA(x)/x同样地，其中的了不再表示积分，它只有无穷逻辑和的意,义，而4A(x)/x的意义则和有限情况是一致的。···试读结束···...

2022-10-20

图书名称：《医学人工智能导论》【作者】唐子惠编著【丛书名】普通高等教育医学类创新课程三十五规划教材，全国高等医药院校教材【页数】494【出版社】上海：上海科学技术出版社,2020.04【ISBN号】978-7-5478-4812-8【价格】49.00【分类】人工智能-应用-医学-医学院校-教材【参考文献】唐子惠编著.医学人工智能导论.上海：上海科学技术出版社,2020.04.图书封面：图书目录：《医学人工智能导论》内容提要：医学人工智能是医学和人工智能的交叉领域，主要研究人工智能的医学基础，医学知识表示、获取和应用的科学。本书主要内容主要包括：医学人工智能的基础，医学知识表示，医学知识获取，医学知识应用四部分。医学人工智能的基础主要介绍医学人工智能的医学基础，医学人工智能的编程基础和数据科学基础；医学知识表示主要介绍知识表示及医学知识图谱；医学知识获取主要介绍机器学习，深度学习，推理方法，搜索策略和智能计算；医学知识应用涉及智能医学，医学自然语言处理，医学专家系统，医学图像处理和分析，医学机器人及智能体。本书重新定义和规范了医学人工智能，丰富了医学人工智能的内涵，推动学科发展；本书使医学生，医务工作人员以及人工智能相关领域人员了解医学人工智能的基本原理，初步学习和掌握医学人工智能的基本技术，理解医学人工智能的内涵，以便拓宽知识面，并为进一步学习和应用奠定基础，启发医学生对医学人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力；本书将进一步推动人工智能在医学的应用和发展《医学人工智能导论》内容试读第一章医学人工智能概论第一章医学人工智能概论导学1,掌握人工智能的基本概念；掌握医学人工智能的基本概念及其组成内容。2.熟悉人工智能的组成；熟悉人工智能三大学派的内容。3.了解医学人工智能的影响。人工智能是计算机科学、信息论、控制论、心理学、神经科学、语言学等多种学科交叉而发展起来的一门综合性新学科。人工智能扩展了人脑的功能，实现了人类智力活动的自动化。医学人工智能扩展了医疗卫生领域专业人员的专业技能和脑力劳动，提高医疗活动的效率，同时保障医疗活动的安全性和可靠性。医学研究本身也促进人工智能的发展。本章首先介绍人工智能的基本概念、发展简史及其主要研究内容和领域，然后介绍医学人工智能的概念以及研究内容和发展。第一节人工智能一、人工智能的概念人工智能是研究使计算机来模拟人类的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等)，是关于知识的科学。人工智能涉及计算机科学、神经科学、心理学、哲学和语言学等学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。至今人工智能还没有一个公认的精确定义。目前较专业的定义是：人工智能是关于知识的科学，研究知识表示、知识发现和知识应用的科学。智能是智力和能力的总称，一般认为智能是知识和智力的总和。知识是智能的基础，而智力是指获取和运用知识求解的能力。智能具有学习、记忆思维和感知能力，具有行为能力的特征。学习是人类的本能，通过与环境的相互作用，不断学习，进行知识积累，适应环境的变化。记忆和思维是人类大脑最重要的功能，也是人类智能的根本原因。记忆是人脑对经历过事物的识记、保持、再现或再认，是进行思维、想象等高级心理活动的基础。思维对记忆的信息进行处理，探索与发现事物的内部本质联系和规律性，是认识过程的高级阶段。思维通常分为逻辑思维、形象思维和灵感思维。截至目前，人工智能的发展已走过了近半个世纪的历程，虽然学术界对人工智能有各种各样的说法和定义，但就其本质而言，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人类智能的科学。医学人工智能导论人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，还要考虑形象思维、灵感思维，才能促进人工智能突破性的发展。数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，其与人工智能学科将互相促进从而更快地发展。人工智能是用人造的机器模拟人类智能，就目前人工智能而言，人造的机器通常是指计算机，人类智能主要是指人脑功能。人工智能是以实现人类智能为目标的一门学科，通过模拟的方法建立相应的模型，再以计人类智能计算机算机为工具，建立一种系统用以实现模型。这种计算机系统具有模拟人类智能的功能，如图1-1所示。模拟实现人工智能研究内容涉及的学科众多，人类智能有关学科包括神经科学和仿生学等；模拟方法则包括数模型学、统计学、数理逻辑学、心理学、优化、控制论等；计模拟和实现算机相关的内容包括互联网技术、软件工程、数据科图1-1人工智能概念示意图学、云计算、算法理论等。人工智能研究模拟人类智能的理论、方法及结构体系，建立智能模型用以模拟人类智能的各种功能。智能模型是一套理论框架，具体实现需要借助计算机这个载体，用计算机中的数据结构、算法所编写的程序在计算机平台上运行，从而实现模型的功能。二、人工智能的发展简史人工智能的发展历史可以分为三个主要阶段：萌芽期、形成期和发展期。人工智能的发展历程如图1-2所示。人工智能的概念是1956年在达特茅斯提出的，经历2次低谷，目前处于增长期。前30年，人工智能数学理论是以数理逻辑的表达和推理为主，后30年是以随机数学的统计学习、计算和建模为主1985年决策1956年达特1976年机器树模型和多1997年DeeBlue2010年大数据时茅斯会议提翻译等项目层人工神经1987年LISP战胜国际象棋世代开始及2046年出人工智能失败网络出现机市场失败界冠军AlhaG6出现1956-1976年1976-1982年1982-1987年1987-1997年1997-2010年2010年至今第一次繁荣期。第一次低谷期，第二次繁荣期，第二次低谷期。复苏期，计算增长期，计算确定人工智能算力不足，计基于规则推理。抽象推理的研性能大幅度提能力提高，大的概念和发展算复杂度高，专家系统和人究减少，基于高，互联网技数据，深度学逻辑表达和启常识与推理实工神经网络符号处理的模术的发展习技术应用，发式搜索现难度大型遭到质疑智能产品落地2数理罗辑：表达和推理随机数学：统计学习、计算、建模一图1-2人工智能发展历程第一章医学人工智能概论1.萌芽期这个阶段是指1956年以前。自古以来，人类就力图根据认识水平和当时的技术条件，企图用机器来代替人的部分脑力劳动，以提高征服自然的能力。早在公元前384一公元前322年，亚里士多德(Aritotle)在其著作中提出了形式逻辑的一些主要定律，他提出的三段论是演绎推理的基本依据。在我国，公元前900多年，也有歌舞机器人传说的记载，这说明古代人就有人工智能的幻想。12世纪末至13世纪初，西班牙的神学家和逻辑学家试图制造能解决各种问题的通用逻辑机。17世纪法国物理学家和数学家帕斯卡(B.Pacal)制成了世界上第一台会演算的机械加法器并获得实际应用。随后德国数学家和哲学家莱布尼茨(G.W.Leiiz)在这台加法器的基础上发展并制成了进行全部四则运算的计算器。他还提出了逻辑机的设计思想，即通过符号体系，对对象的特征进行推理，这种“万能符号”和“推理计算”的思想是现代化“思考”机器的萌芽，因而他曾被后人誉为数理逻辑的第一个奠基人。进人20世纪后，图灵(A.M.Turig)于1936年在《理想计算机》一文中提出了著名的图灵机模型；1950年他又在《计算机能思维吗？》一文中提出了机器能够思维的论述，可以说这些都是图灵为人工智能所做的杰出贡献。1946年美国科学家麦卡锡(J.W.McCarthy)等制成了世界上第一台电子数字计算机ENIAC。还有同一时代美国数学家维纳(N.Wieer)控制论的创立，美国数学家香农(C.E.Shao)信息论的创立，这一切都为人工智能学科的诞生做了理论和实验工具的巨大贡献。2.形成期这个阶段主要是指1956一1961年。1956年在美国达特茅斯学院(DartmouthCollege)的一次历史性的聚会被认为是人工智能学科正式诞生的标志。会议上经麦卡锡提议正式采用了“人工智能”这一术语，麦卡锡因此被称为人工智能之父。这是一次具有历史意义的重要会议，它标志着人工智能作为一门新兴的学科正式诞生。1957年纽威尔(A.Newell)和西蒙(H,Simo)等编制出一个称为逻辑理论机(thelogictheorymachie)的数学定理证明程序，当时该程序证明了罗素(B.A.W.Ruell)和怀特海(A.N.Whitehead)的《数学原理》一书第二章中的38个定理(1963年修订的程序在大机器上终于证完了该章中全部52个定理)。这种思维活动不仅解数学题时如此，解决其他问题时也大致如此。基于这一思想，他们于1960年又编制了能解十种类型不同课题的通用问题求解程序。另外，他们还发明了编程的表处理技术和国际象棋机。和这些工作有联系的纽威尔关于自适应象棋机的论文和西蒙关于问题求解以及决策过程中合理选择和环境影响的行为理论的论文，也是当时信息处理研究方面的巨大成就。后来他们的学生还做了许多工作，如人的口语学习和记忆的EPAM模型(1959年)、早期自然语言理解程序SAD-SAM等。此外，他们还对启发式求解方法进行了探讨。1956年BM小组的塞缪尔(Samuel)研究的具有自学习、自组织、自适应能力的西洋跳棋程序是有影响的工作，这个程序可以像一个优秀棋手那样，向前看几步来下棋。它还能学习棋谱，在分析大约175000幅不同棋局后，可猜测出书上所有推荐的走步，准确度达48%，这是机器模拟人类学习过程卓有成就的探索。1959年麦卡锡发明的表（符号）处理语言LISP成为人工智能程序设计的主要语言，至今仍被广泛采用。1958年麦卡锡建立的行动计划咨询系统以及1960年麦卡锡的论文《走向人工智能的步骤》，对人工智能的发展都起了积极的作用。1969年成立了国际人工智能联合会议(IteratioalJoitCofereceoArtificialItelligece)是人类人工智能发展史上的一个重要里程碑，标志着人工智能学科已经得到全世界范围的认可。33.发展期这个阶段主要是指1970年以后。20世纪70年代以来，人工智能的研究活动越来越受到重视，为了揭示智能的有关原理，研究者们相继对问题求解、博弈、定理证明、程序设计、机器视觉、自然语言理解等领域的课题进行了深入的研究。1972年法国马赛大学(MareilleUiverity)的科麦瑞尔(A.Comerauer)提出逻辑程序设计语言PROLOG美国斯坦福大学医学人工智能导论(StafordUiverity)的肖特利夫(E.H.Shortliffe)等从1972年开始研究用于诊治传染病的专家系统MYCN。l977年美国斯坦福大学(StafordUiverity)的费根鲍姆(E.A.Feigeaum)提出了知识工程(kowledgeegieerig)的研究方向，引发了专家系统和知识库系统更深入的研究和开发工作。此外，智能机器人、自然语言理解和自动程序设计等课题，也是这一时期较集中的研究课题，也取得不少成果。20世纪80年代中期开始，经历了10多年的低潮之后，有关人工神经元网络的研究取得了突破性的进展。1982年生物物理学家霍普菲尔德(Hofield)提出了一种新的全互联的神经元网络模型，被称为Hofield模型。利用该模型的能量单调下降特性，可用于求解优化问题的近似计算。1985年霍普菲尔德利用这种模型成功地求解了“旅行商(TSP)”问题。1986年美国心理学家罗森布拉特(F.Roelatt)提出了反向传播(ackroagatio,BP)学习算法，解决了多层人工神经元网络的学习问题，成为广泛应用的神经元网络学习算法。此后，提出了很多新的神经元网络模型，并被广泛地应用于模式识别、故障诊断、预测和智能控制等多个领域。1997年5月，IBM公司研制的“深蓝”(DeeBlue)计算机，以3.5：2.5的比分，首次在正式比赛中战胜了人类国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫(Kaarov),在世界范围内引起了轰动。这标志着在某些领域，经过努力，人工智能系统可以达到人类的最高水平。2011年，BM开发的人工智能程序“沃森”(Wato.)参加了一档智力问答节目并战胜了两位人类冠军。沃森存储了2亿页数据，能够将与问题相关的关键词从看似相关的答案中抽取出来。2016一2017年，由GoogleDeeMid开发的具有自我学习能力的人工智能围棋程序AlhaGo战胜围棋冠军。它能够搜集大量围棋对弈数据和名人棋谱，学习并模仿人类下棋。DeeMid已进军医疗保健等领域。2017年，AlhaGoZero(第四代AlhaGo)在无任何数据输入的情况下，开始自学围棋3日后便以l00:0横扫了先前版本的AlhaGo,学习40日后又战胜了在人类高手看来不可企及的第三代AlhaGo。美国是人工智能的发源地，随着人工智能的发展，世界各国有关学者相继加入这一行列。我国是从1978年才开始人工智能课题的研究，主要在定理证明、中文自然语言理解、机器人及专家系统方面设立课题，并取得一些初步成果。我国也先后成立中国人工智能学会、中国计算机学会等人工智能学术团体，开展这方面的学术交流。国家还着手兴建了与人工智能研究有关的国家重点实验室，这些都将促进我国人工智能的研究，为这一学科的发展做出贡献。三、人工智能的学派人工智能是关于知识的科学，而知识的基本单位是概念。概念一般有三个功能，即指物功能、指心功能、指名功能。概念的指物功能是指向客观世界的对象；指心功能是指向人类心智世界的对象：指名功能是指向认知世界或符号世界表示对象的符号名称。目前人工智能研究主要分为符号主义、连接主义和行为主义三大学派。符号主义是专注于实现人工智能指名功能，连接主义是专注于实现人工智能的指心功能，行为主义是专注于实现人工智能的指物功能。1.符号主义符号主义(ymolim)是一种基于逻辑推理的智能模拟方法，其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理。符号主义学派认为人工智能源于数学逻辑，计算机出现后，4又在计算机上实现了逻辑演绎系统。该学派认为人类认知和思维的基本单元是符号，而认知过程就是在符号表示上的一种运算。符号主义学派认为只要在符号计算上实现了相应功能，那么在现实世界上就实现了对应的功能，即在机器上是正确的，现实世界就是正确的。符号主义致力于用计算机的符号操作来模拟人的认知过程，其实质就是模拟人的左脑抽象逻辑思维，通过研究人类第一章医学人工智能概论认知系统的功能机制，用某种符号来描述人类的认知过程，并把这种符号输入能处理符号的计算机中，从而模拟人类的认知过程，实现人工智能。实际应用中，在定义智能时，英国数学家图灵做出了贡献，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的实验，那它就是智能的。图灵实验的本质就是让人在不看外形的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为时，这个机器就是智能的。然而，图灵测试将智能的表现完全限定在指名功能。实现符号主义面临三个问题：第一是概念组合爆炸问题，概念的组合是无穷的，常识难以穷尽，推理步骤可以无穷；第二是命题组合悖论问题（例如柯里悖论），两个合理的命题合起来会变成无法判断真假的句子；第三是经典概念在实际生活中很难得到，知识难以提取。2.连接主义连接主义(coectioim)是一种基于神经网络及网络间的连接机制与学习算法的智能模拟方法，其原理主要为神经网络和神经网络间的连接机制和学习算法。连接主义认为大脑是一切智能的基础，关注大脑神经元及其连接机制，从发现大脑结构及其处理信息的机制来揭示人类智能的本质，进而在机器上实现相应的模拟。连接主义学派从神经生理学和认知科学的研究成果出发，把人的智能归结为人脑高层活动的结果，强调智能活动是由大量简单的单元通过复杂的相互连接后并行运行的结果，其中人工神经网络就是其典型代表性技术。实现连接主义最大的问题是：人类大脑表示概念的机制，以及概念的具体表现形式、表示方法和组合方法等机制并不清楚。现在的人工神经网络和深度学习实际上与人类大脑真正运行的机制不同。3.行为主义行为主义(ehaviorim)是一种基于“感知-行动”的行为智能模拟方法。行为主义假设智能取决于感知和行动，不需要知识和推理，只需将智能行为表示出来，即只要能实现指物功能就可以具备智能。行为主义最早来源于20世纪初的一个心理学流派，认为行为是有机体用以适应环境变化的各种身体反应的组合，它的理论目标在于预见和控制行为。控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来，模拟人在控制过程中的智能行为和作用，对自寻优、自适应、自校正、自镇定、自组织和自学习等控制论系统的研究。实现行为主义最大的问题是：模拟人类行为技能相当困难。人工智能研究进程中的这三种假设和研究范式推动了人工智能的发展。就解决问题而言，符号主义有从定理机器证明、归结方法到非单调推理理论等一系列成就。而连接主义有归纳学习，行为主义有反馈控制模式及广义遗传算法等解题方法。人工智能三大学派假设之所以能够成立，其前提是指名、指心、指物功能等价。然而，概念的指名、指心、指物功能在现实世界中并不等价，故单独实现概念的一个功能并不能够保证具有智能。因此，现在的人工智能研究不再强调遵循人工智能单一学派，而是综合不同学派技术。例如，AlhaGo综合了三种学习方法：蒙特卡罗树搜索(符号主义)，深度学习（连接主义）和强化学习（行为主义）。然而，目前人工智能还有重大的缺陷，即人工智能使用的知识表示仍建立在经典概念的基础之上。经典概念的基本假设是指名、指心、指物功能等价。然而，该假设过于简单化，在现实世界中这三者并不等价。在基于经典概念的知识表示框架下，现在的机器表现有时极其“智障”，缺乏常识和理解力，严重缺乏处理突发状况的智能。5四、人工智能的研究内容人工智能的内容按照知识的关系可以分为知识表示、知识获取、知识应用。人工智能的显著特征是“知识”“学习”和“推理”，即具有模拟人类的思维能力和基于知识的科学。医学人工智能导论1.知识表示知识表示(kowledgerereetatio)是指把知识客体中的知识因子与知识关联起来，便于人们识别和理解知识。知识表示是知识组织的前提和基础，任何知识组织方法都要建立在知识表示的基础上。知识表示有主观知识表示和客观知识表示两种。知识表示就是对知识的一种描述，或者说是对知识的一组约定，一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构。某种意义上讲，表示可视为数据结构及其处理机制的综合：知识表示=数据结构十处理机制。知识表示的主要研究内容包括：概念表示，知识表示，知识图谱。2.知识获取知识获取(kowledgedicovery)是指在人工智能和知识工程系统中，机器如何获取知识的问题。知识获取指人们通过系统设计、程序编制和人机交互，使机器获取知识，同时机器还可以自动或半自动地获取知识。在系统调试和运行过程中，通过机器学习进行知识积累，或者通过机器感知直接从外部环境获取知识，对知识库进行增删、修改、扩充和更新。知识获取的主要研究内容包括：机器学习，深度学习，搜索技术，智能计算，推理方法。3.知识应用知识应用(kowledgealicatio)主要是指人工智能在现实世界各个领域的应用，包括医药、诊断、金融贸易、机器人控制、法律、科学发现等。知识应用的主要研究内容包括：自然语言处理，专家系统，计算机视觉，多智能体系统，机器人等。人工智能的广泛应用，将会推动人类社会的发展，人工智能是智能社会的核心。人类社会发展将经历原始社会、农业社会、工业社会、信息社会，进入智能社会（图1-3）。会发展阶段智能社会信息社会工业社会农业社会原始社会时间图1-3人类社会发展及智能社会现实世界是由事物以及事物之间的关系构成的，现实世界事物及其关系具有不确定性和非线性的特征。不确定性是指客观事物在发展与联系的过程中，存在无序的、或然的、未知的、近似的属性。不确定性因素的产生有主观因素，客观因素，以及两者交互影响。通常不确定性信息主要分为随机性、模糊性、不完全性、粗糙性和未确知性。不确定性知识包括：概率性知识，模糊性知识，经验性知识，不完全知识。基于不确定性知识的推理是人工智能研究的核心。不确定性推理是从不6确定性初始证据出发，运用不确定性知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却合理或近乎合理结论的思维过程。同时现实世界事物之间的关系是非线性的，人工智能的人工神经网络技术可以模拟和抽象事物之间的非线性关系。人工智能是研究现实世界的重要方法和工具，不确定性人工智能是人工智能研究的重点和难点。···试读结束···...

2022-10-15

图书名称：《人工智能机器学习与神经网络》【作者】刘峡壁，马霄虹，高一轩【页数】358【出版社】北京：国防工业出版社,2020.08【ISBN号】978-7-118-12120-9【分类】人工智能-人工神经网络-机器学习【参考文献】刘峡壁，马霄虹，高一轩.人工智能机器学习与神经网络.北京：国防工业出版社,2020.08.图书封面：图书目录：《人工智能机器学习与神经网络》内容提要：本书以人工智能实现算法为视角，系统阐述机器学习与人工神经网络这两个彼此紧密联系的人工智能实现途径中的主要问题与解决方法。对于机器学习，在深入理解机器学习任务与关键问题的基础上，探讨监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习这四大类归纳学习问题的本质特性及其解决方案，同时论述作为归纳学习基础的相似性计算问题及其解决方法。对于人工神经网络，按照其关键问题是网络拓扑结构与学习方法的认识，分为前馈网络与反馈网络这两大类网络结构，阐述主要计算模型及其学习方法。最后对机器学习与人工神经网络下一步的发展趋势进行了展望。《人工智能机器学习与神经网络》内容试读第1章绪论人工智能(ArtificialItelligece,AI)在政府的大力推动下，摇旗呐喊者众多。但人工智能目前所处的发展阶段及其发展的历史经验告诉我们：距离人类真正理解人类智能进而完成人工智能还有漫漫长路要走，而且高潮过后会有低点。AI自1956年成为一门独立学科以来，几经起伏，但始终向前，因为它承载着人类认识自身探索自身的梦想，正如刻在希腊帕台农神庙上的那句箴言：认识你自已(kowyourelf),这一过程永远不会停止。人工智能技术目前还主要停留在算法实现阶段，各种思想和方法最终都是通过计算手段，依托于计算平台来实现的，具体表现为计算平台上的人工智能算法程序。本书从算法的视角，阐述机器学习与人工神经网络这两个彼此紧密联系的人工智能技术分支中的问题、思路与方法，希冀在人类探索人工智能的过程中发一点微光，照亮自己前行的路，如能更因此惠及读者，则福莫大焉。1.1人工智能及其实现途径人工智能是对生物智能，特别是人类智能的模拟。目前，我们对生物智能本身还知之甚少。智能的本质究竟是什么？起源在哪里？对此，我们还缺乏基本的认识。我们只能看到智能的表现，看到人类或其他生物智能体身上区别于非智能体的能力，而看不到智能本身，就像柏拉图的“洞穴比喻”四，我们还只能在洞中观察智能投射在墙壁上的影子，而不知道洞穴外那个真正的智能的样子。终有一天，有人会蓦然回首，转身瞥见洞穴外的真象，到那时或许会推翻今天人们对人工智能的所有认识。1.1.1智能的外在表现与模拟目前，智能外在表现主要体现在以下能力上。(1)感知能力。感知能力是指人们通过视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉等感觉器官感知外部世界的能力，不仅获得相应信息，而且获得对于相应信息的理解，能够将所感知到的原始信息认知为相应的语义结果，如认知视觉信息中的物体2人工智能—机器学习与神经网络与场景、理解语言背后的含义等。(2)行为能力。行为能力是指人们在感知外界信息的基础上，运用语言、表情、肢体、动作等行动手段，对环境变化做出反应的能力，而通过行动，行动者亦使外界环境发生了相应变化，同时行动者可能从外界环境中获得某种收益或损失，如行走时摔倒、开车时撞人等。(3)推理能力。推理能力是指人们从所掌握的事实中获得适当结论的能力，从案件侦办、定理证明等典型推理问题中可获得对于这种能力的认识。(4)问题求解能力。问题求解能力是指人们针对特定问题找出解决方案的能力，如对于下棋，人们要解决问题的是如何赢棋，针对该问题的解决，寻求最佳的下棋应对策略。(5)学习能力。学习能力是指人们通过向经验学习、向老师学习、向书本学习等各种学习手段，使得自身某一方面的能力和水平或者综合素质越来越强的能力，最终目标是能够更好地完成任务和适应环境。(6)社交能力。社交能力是指人们通过群体协作来共同解决问题的能力。没有人能孤立的生活在世界上，人类的力量在于群体的力量，离开了人类社会，每个个体都是渺小的，难以战胜自然界中的各种困难。除了人类，其他生物亦往往是群体性的，甚至群体智慧的重要性要远远超过个体智慧，这在蚂蚁、蜜蜂、大雁等群居性动物中体现得尤为充分。(7)创造能力。创造能力是指人们能够创造出前所未有的思想或事物的能力。我们能够创作出美妙的乐曲、优美的诗篇，能够发明种种新奇的器物，能够发现这个世界中存在的种种定律、规则，能够提出启发或激励后人的种种思想·。这大概是智能的外在表现中最难以理解和实现的部分。基于我们还只能了解智能的外在表现这一事实，人工智能的发展主要是在模拟上述能力的过程中发展起来的，并衍生出了诸多分支学科，或者与诸多分支学科交叉在一起。对于感知能力的模拟，有计算机视觉、模式识别、自然语言理解等；对于行为能力的模拟，有机器人、自动控制等；对于推理能力的模拟，有自动定理证明、专家系统、知识工程等：对于问题求解能力的模拟，有机器博弈、游戏智能等；对于学习能力的模拟，有机器学习、数据挖掘、知识发现等；对于社交能力的模拟，有分布式人工智能、群智能等。在这些分支学科中各有特殊的问题待解决，有些不一定与智能直接相关，而只是智能的外围部件，比如与感知有关的各种传感器、与行为有关的各种效应器等。而人工智能本身则是讨论在模拟这些能力时所需要的与智能紧密相关的部分，尤其是偏重无形思考的部分，或者具象上类似软件的部分。这样逐渐发展出了六大人工智能实现途径：机器学习、人工神经网络、符号智能、行为智能、进化计算、群智能。这六大途径与智能的上第1章绪论3述外在表现之间的关系，可归纳为以下三类：(1)对智能外在表现的直接模拟，包括机器学习（学习能力）、群智能（社交能力)、行为智能（行为能力）；(2)提供模拟智能外在表现的基础支撑，包括人工神经网络（人脑结构）、进化计算（智能进化机制）；(3)基于现有计算机来模拟智能外在表现，如符号智能（基于计算机符号处理的特性)。本书涉及以上实现途径中的机器学习与人工神经网络，下面对二者做一简要介绍，作为本书内容的起点。关于其他途径，请读者参阅相关书籍2]。1.1.2机器学习学习是人类获取知识、增长智力的根本手段。人们从呱呱落地、一无所知的婴儿，成长为能解决各种问题乃至能创造新生事物的万物灵长，所依靠的正是强大的学习能力。因此，通过机器学习实现人工智能是一种自然的想法和一条必经的道路。可以设想一种婴儿机器(childmachie),该机器通过从自我经验中学习、从书本上学习、向老师学习、向他人学习等学习手段，像人一样逐渐成长，不断地增长其智力，直至能够很好地解决任务和适应环境。相信“婴儿机器”的设想最终是能够实现的，但就目前的现状而言，我们对人类学习机理、方法以及如何实现等问题的认识还处在非常初级的阶段，就连婴儿是如何从经验中进行学习的问题，也还知之甚少。事实上，赋予机器以学习能力是涉及人类智能本质的根本性问题，也是一个非常困难的问题，对这一问题的解决或许意味着真正的人工智能的到来。同时，这也是人工智能中一个难以绕开的问题，在人工智能的诸多分支中，由于对环境的不可预知、系统的过于复杂、数据量的过于庞大等因素，需要依靠机器学习技术来构建和优化系统。因此，随着人工智能各个分支的不断进步，机器学习技术的应用范围不断扩大，重要程度不断上升，相关研究将为“婴儿机器”设想的最终实现奠定理论与技术基础。就像人类在不同成长阶段会使用不同的学习手段一样，机器学习也有着与之类比的不同学习方法。首先是强化学习方法，一种机器根据自身行动所获得的收益和惩罚来学习最优行为策略的学习方法。这与人类婴幼儿时期的主要学习方法是类似的，在这一时期，人类理解能力还不够，只能从外界环境反馈中知道对错，比如获得奖励或者被训挨打等，从而优化自己的行为，趋利避害。其次是监督学习方法，类似于人类的求学阶段，通过老师在所讲授的课程，学生能建立起问题与问题答案之间的联系，从而学到老师希望学生学到的东西。机器的监督学习方法与此相同，这种问题与问题答案对应的数据称为标注数据。再次是4人工智能—机器学习与神经网络非监督学习方法，只有输入数据，没有与之对应的标准答案，也没有对与错的反馈需要机器自动从数据中获得有规律的知识，分为数据分布规律和数据关联规则两大类知识，其中第一类对应数据聚类问题，第二类对应关联规则挖掘问题。最后，还可将监督学习与非监督学习方法结合起来使用，先在少量标注数据上进行监督学习，再在大量未标注数据上进行非监督学习，相应方法称为半监督学习方法。目前对于机器学习的认识，集中在上述四种学习方法上。1.1.3人工神经网络人工神经网络是以对大脑结构的模拟为核心的人工智能实现途径，试图在模拟大脑结构的基础上再模拟其思考能力，因此是一种自下而上的实现方法，这与符号智能首先关注功能再考虑算法结构的自上而下实现方式正好相反。由于大脑是通过大量神经元连接而成，人工神经网络也是通过大量人工神经元相互连接而形成的网络，因此该实现途径也常被称为“连接主义”。人工神经网络既然是对大脑结构的模拟，因此第一个核心问题是网络结构问题，包括神经元如何构造、神经元之间如何连接、整体结构如何设计等。在这些问题上，人工神经元的形态目前基本固定，被认为是一个计算单元，是由一个整合函数与一个激活函数复合而成的计算函数。而在神经元连接与整体结构上，则存在较多的探索与变化，可分为前馈网络和反馈网络两种大的结构类型，前馈网络又可分为感知器、多层感知器、反向传播网络、深度网络、自组织映射网、径向基函数网络等具体形态，反馈网络又可分为稳定型反馈网络与时序型反馈网络两种子类。目前，深度网络大行其道，在很多应用中表现优异，几乎快成了人工神经网络乃至人工智能的代名词。但我们不应因此忽视其他网络类型，尤其是反馈网络，更不应忽视其他人工智能技术。事实上，深度网络虽然是人工智能发展史上的重要里程碑，但距离真正的人工大脑还相去甚远，只是人工智能发展过程中的一个特定阶段而已。单有结构，人工神经网络是不能表现出智能能力的。就像人类如果只有大脑，而不通过学习手段来武装自已的大脑，则不能解决任何问题一样，人工神经网络同样需要在结构基础上解决学习问题，这便是该项技术中的第二个核心问题，甚至比第一个问题更为重要，可以说结构是基础，而学习是灵魂。当然，结构的基础作用也不容小视，结构的好坏在很大程度上影响着学习效果，比如深度网络中的卷积神经网络正是通过结构的改进，使得传统的误差反向传播学习算法能够获得理想的深度学习效果。因此，网络结构及其学习是相辅相成和密不可分的，人工神经网络的发展既是网络结构的发展，也是学习方法的发展，或者二者的同步发展。人工神经网络的学习技术，本质上说是机器学习技术的一个分第1章绪论支，其学习方式同样可从监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习这四种方式来认识和研究，只不过需要针对人工神经网络的特殊性来设计特定的方法而已。此外，目前对于人工神经网络的学习，主要是指对于网络中神经元之间连接权值的学习，网络结构主要依靠人为经验设计。事实上，网络结构也是可以学习的，通过机器学习技术来获得更为理想的网络结构，实现网络结构的自动设计是可能的，但由于实现和计算复杂，且目前未见有效的学习成果，因此在网络结构上的学习尚未引起广泛的关注。而人类大脑的网络结构是否完全预先确定好来作为学习的基础，以及学习是否能改变大脑结构，这还有待更多研究去证实，其真相应是网络结构学习的思想基础。解决了网络结构问题及其学习问题，就能获得处理具体应用任务的人工神经网络模型。对于人工神经网络的认识和研究，应从这两个关键问题人手。1.2机器学习简史如前所述，机器学习与人工神经网络是紧密关联的，尤其从人工神经网络的角度，其与机器学习的发展密不可分，人工神经网络的进步离不开相应机器学习方法的进步，离开了机器学习，也就没有人工神经网络的发展。而机器学习与人工神经网络没有必然关系，机器学习方法可以是针对人工神经网络的，也可以是不针对人工神经网络的。本节介绍除人工神经网络学习以外的机器学习方法的发展，而将人工神经网络的学习归入人工神经网络部分，在第1.3节介绍。机器学习的研究从20世纪40年代开始，到20世纪80年代逐渐形成一条专门的人工智能实现途径，正如人工智能学科创始人之一麦卡锡(McCarthy)所说：“从20世纪40年代开始，机器学习的思路已被反复提出。最终，这一思路能得到实现。”[3]1955年，同为人工智能学科创始人之一的萨缪尔(Samuel)首次在计算机博弈问题中引入监督的记忆学习方法，在经典的极大极小博弈搜索算法中，通过记忆棋局状态对应的倒推值，提高了下棋程序的能力。此后，在计算机博弈中运用机器学习方法遂成为一种有效的技术和验证机器学习方法的常用手段，直至监督学习和强化学习方法在2016年引起轰动的AlhaGo围棋程序中的成功应用，推动了机器学习技术的普及。1957年，贝尔曼(Bellma)将马尔科夫决策过程(markovdeciioroce,MDP)引人强化学习，形成贝尔曼公式，成为强化学习的基础。1965年，绍德尔(Scudder)提出半监督的自学习方法，半监督学习概念开始形成。1967年，麦格理(MacQuarie)发明k-均值聚类方法，成为非监督聚类方法中的经典，时至今日仍是最主要的聚类算法之一。1977年，德普斯特6人工智能—机器学习与神经网络(Demter)提出期望-最大化算法(exectatio-maximizatio,EM)算法，成为重要的解决隐含变量问题的统计学习方法，得到了广泛的应用。同年，瓦普里克(Vaik)与斯特林(Steri)提出半监督学习中的转导支持向量机(traductiveSVM)方法，成为半监督学习中的重要手段。20世纪八九十年代是机器学习逐渐成长为一门独立人工智能分支的阶段，监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习四大类机器学习方法逐渐形成并得到了较大的发展。1986年，昆兰(Quila)针对决策树的监督学习，以信息熵为基础，提出了经典的ID3算法。1987年，考夫曼(Kaufma)与诺斯乌(Rou-eeuw)提出了k-中心点聚类方法，以弥补k-均值聚类方法不够鲁棒和易受初值影响的问题。1988年，萨顿(Sutto)提出了强化学习中重要的时序差分(timedifferece,TD)算法，成为一大类强化学习方法的基础。1992年，默茨(Mez)等人总结了半监督学习问题及相关方法，首次提出了半监督学习这个术语。同年，在强化学习领域，沃特金斯(Watki)提出了经典的Q-学习算法，而威廉姆斯(William)则提出了基于梯度的策略优化算法REINFORCE,成为以后AlhaGo中所采用的强化学习方法的基础。1994年，鲁梅尼(Rummery)提出了Sara强化学习算法。同年，阿格拉沃尔(Agrawal)与斯利坎特(Skrikat)发明了Ariori算法，成为关联规则挖掘中的经典算法，至今仍得到广泛采用。1995年，瓦普里克(Vaik)的统计学习理论以及在该理论指导下所衍生的支持向量机(uortvectormachie,SVM)学习方法得以成熟，成为当时以及此后一段时期内应用最普及和地位最主流的监督学习思想，直到2006年其统治地位才逐渐被人工神经网络中的深度学习所取代。非监督学习在这一时期亦继续得到长足发展，一些经典的聚类算法和关联规则挖掘算法被提出。聚类方法方面，层次聚类、基于数据密度的聚类、统计聚类、基于空间网格的聚类等思想及其算法逐渐涌现。1995年，ChegYizog提出了著名的均值迁移算法，并应用于非监督聚类。1996年，TiaZhag提出了BIRCH层次聚类算法，具有递增聚类特性。1996年，伊斯特(Eter)提出了基于数据密度的经典聚类算法DBSCAN。切斯曼(Cheeema)与舒茨(Stutz)提出了AutoCla统计聚类算法。1997年，王(Wag),杨(Yag)与芒茨(Mutz)提出了基于空间网格的聚类算法STNG。1998年，古阿(Gua)提出了CURE层次聚类算法，通过采用多个代表数据点表示一个簇来更好地适应数据形状。1998年，海因伯格(Hieurg)与凯姆(Keim)提出了另一种经典的基于数据密度的聚类算法DENCLUE。赛科霍乐斯拉米(Sheikholelami)、查特吉(Chatterjee)与张(Zhag)提出了WaveCluter聚类算法。1999年，卡里皮斯(Karyi)发明了结合层次聚类思想与图聚类思想的聚类算法CHAMELEON。关联规则挖掘方面，巴···试读结束···...

2022-09-28 人工智能机器 神经网络是什么 人工智能机器 神经网络应用

图书名称：《股市掘金人工智能板块股票投资指南》【作者】股震子编著【页数】213【出版社】北京：中国宇航出版社,2022.01【ISBN号】978-7-5159-2005-4【分类】股票投资-指南【参考文献】股震子编著.股市掘金人工智能板块股票投资指南.北京：中国宇航出版社,2022.01.图书封面：人工智能板块股票投资指南》内容提要：人工智能代表了未来的方向，国内外科技巨头都在该领域进行了布局。本书主要对人工智能板块的投资逻辑、投资价值以及行业竞争现状、行业发展中存在的问题，进行了详尽的分析。并将人工智能板块分为基础层、技术层和应用层，针对不用层级的细分领域，对其竞争形势、投资逻辑以及各领域中的代表企业，都进行了详细的研究和分析。投资者可以按照书中给出的估值方法，结合市场行情对股票价格大致做出预判，从而挖掘出其中的绩优股，获取盈利。《股市掘金人工智能板块股票投资指南》内容试读职数理第一章投资人工智能板块，决胜未来人工智能(AI)一词最早在1956年的达特茅斯会议上提出。随着科技的发展，人们对人工智能的理解不断深入，人工智能的定义也在不断地更新。其中有一种定义被广泛接受，即人工智能就是与人类思考方式相似的计算机程序。从这一定义来看，人工智能的本质就是一个计算机程序，只是与人类思考方式相似。但也正因为是模仿人类的思考方式，才使得人工智能的研究还有很长的一段路要走，因为我们人类对自己的大脑以及思考方式的理解还在不断探索之中。总体来说，人工智能的发展是与神经网络技术（仿生人类大脑的工作方式)的发展密不可分的。随着大数据与云计算产业的发展，人工智能行业迎来了一波快速发展的黄金时期，越来越多的人工智能产品走进人们的生活。第一节人工智能，未来科技发展的新高点2017年7月20日，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能产业发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑我国人工智能产业发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。在这份发展规划中，将人工智能产业的发展提升至国家战略规划的高度，同时指出，人工智能产业将成为未来国际竞争的新焦-1-股市掘金：人工智能板块股票投资指南点，也会成为国民经济发展的新引擎。一、人工智能，科技竞争的主战场从整个科技发展的趋势来看，智能化已经是未来一段时间内科技发展的必然趋势。特别是随着云计算、大数据、物联网等行业的快速发展，智能化也为产业升级与换代赋予了新的动能。从万物互联到数据爆炸，都让原有的数据与信息处理方式不再适应未来发展的需要。与此同时，各类产业与互联网的结合日益紧密，让经济从宏观维度到微观各领域都产生了智能化新需求，催生了一大批新技术、新产业、新产品、新业态、新模式。这在一定程度上引发了经济结构的重大变革，深刻改变了人类的生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。换句话说，只有不断地培育和壮大人工智能产业，才能为我国经济注人新的动能。未来的竞争，更多地是科技竞争。最近几年爆发的中美贸易战，本质上也可以看成是一场科技战。人工智能作为未来科技发展的重要领域和方向，已经成为各国竞相争夺的主战场。从最近几年国内人工智能发展情况来看，尽管国内企业展现出了强大的竞争力和发展潜力，但必须同时意识到，国内人工智能企业与欧美等国企业之间还存在较大的差距，特别是一些涉及核心技术领域、高端芯片领域、高端传感器领域的差距更为明显。国内人工智能企业具有的优势一般在应用层面。基础层面竞争力的缺失，很可能成为限制我国人工智能企业进一步发展的一大障碍，这也是我国人工智能企业未来几年需要重点突破的方向。二、处于发展前沿的行业人工智能行业是目前最前沿的新兴行业。这个行业与其他新兴行业有一个很大的不同，该行业具有很强的融合和延伸能力，通过人工智能技术与其他产业的融合，可能会产生一些新的行业、新的企业。比如可穿戴装备、智能家居、无人驾驶等，都是人工智能技术与传统技术结合诞生的新领域。-2第一章投资人工智能板块，决胜未来未来，随着人工智能产业的不断发展，一些新的行业和领域还会产生，新兴的科技企业也会不断诞生。从投资市场来看，科创板在某种程度上就是为了满足这些新兴企业融资需求而设立的投资市场，寒武纪是其中一个比较典型的企业，如图1-1所示。日线（复）东起0M5:12830MA10:124.33发国h新重大事件】优自选恒取画金白更乡制185.021期163.94142.852021.1.26最高价180.79元121772021.5.10手：25902MAV0L5:1808603.20MAV0L10:1592067.00STANDV00最低价104.65元518623485017429图1-1寒武纪（688256)日K线走势图如图1-1所示，寒武纪是一家典型的从事AI芯片研发与设计的企业。从其主营业务就可以看出，这是一家与科学技术结合非常紧密的企业。该企业被称为全球智能芯片领域的先行者，其在国内芯片领域，特别是人工智能芯片领域具有重要的地位。不过，这些初创型科技企业尚处于投入期，其业绩水平与其他高成长企业或成熟企业无法相比，但是该股在科创板登陆后，投资者还是给予了很高的估值。2021年5月10日，该股股价触及阶段低点，但也有104.65元的高价。要知道，该股上一年度盈利数字还是负值，从中也可以看出市场投资者对其的认可。三、备受资金青睐的行业从短线来看，股价的涨跌都是由资金推动的。资金不会无缘无故地将一-3股市掘金：人工智能板块股票投资指南只股票的股价向上推升，他们会选择一些未来上升潜力较大，或者比较有故事的股票来操作，这样容易获得跟风资金的接盘。正因如此，一些题材较佳的股票才会被一轮又一轮地炒作。在众多炒作题材中，很多都来自人工智能板块。在政府大力推进人工智能产业发展的背景下，资金也比较热衷从中寻找合适的炒作题材，如可穿戴装备、无人机、无人驾驶、机器人、云计算、5G、芯片与传感器等。下面看一下埃斯顿的日K线走势图，如图1-2所示。日线复)疾预MAS:37.90MA1c:35.7乃E0h的鱼达t@a的色-e钟2021.6.9涨停2021.3.18涨停31.102021.6.18涨停20手：87072MAV0L5D990044.60MAV010:10318473.2STANDVOL02385516034图1-2埃斯顿(002747)日K线走势图如图1-2所示，埃斯顿是一家从事机器人运动控制系统解决方案的企业，也是国产机器人龙头企业之一。随着科技领域自主可控概念的热炒，作为掌握工业机器人核心技术的企业和国产机器人龙头，很容易获得市场资金的认可。2021年6月，该股股价在振荡上升过程中，曾经在几个交易日内两度收出涨停板，由此可见市场对其的青睐。-4-第一章投资人工智能板块，决胜未来第二节人工智能板块投资逻辑技术更新换代速度快，技术含量高，是人工智能板块的典型特点。人工智能板块内的企业多为新兴技术企业，且很多企业并未上市融资，或者刚刚上市，目前处于初创期，盈利基础并不稳固，这都为投资者选择投资标的增加了困难。一般来说，在人工智能板块内选择投资标的时，投资者应该遵循这样几个基本逻辑。一、核心技术攻关人工智能行业本身是一个技术含量极高的行业，特别是AI芯片、高端传感器、机器学习等领域，技术含量更高。从我国人工智能行业的实际发展情况来看，一些高端前沿技术的缺失，已经成为制约人工智能行业快速发展的一个瓶颈。未来数年，相关产业必然会强化核心技术的攻关力度，特别是AI芯片领域、高端传感器领域等。投资者可密切关注核心技术攻关的进展，一旦某家企业取得突破性进展，就会带动相关股票出现大幅上涨行情。比如，在整个AI芯片设计领域，P(知识产权，ItellectualProerty)核的设计被称为核心中的核心。谁能掌握P核，就可以坐收授权费用。从国际市场来看，ARM(英国ARM公司，AdvacedRISCMachie)、新思、铿腾排名行业前三。放眼国内企业，只有芯原股份的市场占比达到了行业前十名，且与前三名的份额相差极大。但是，这并不重要，毕竟国内市场仍是一个蓬勃发展的市场，随着中美科技竞争的深入，这类企业必然会获得更大的发展机遇。下面看一下芯原股份的日K线走势图，如图1-3所示。2020年8月，芯原股份在科创板上市后，经历了一波上升后进入振荡下跌行情。其实，新股上市后的第一波上升与回调，也可以看成是股票价值的一种回归。-5-股市掘金：人工智能板块股票投资指南日线（复）验UM5S:6M.11MM10:59.99发口九精重大事件：自达城顺题国翻日更多制180346.7112.7178.65色手：20825MAV0L5:2329213.80MAV0L10:2265552.30STANDV0:0318252021.5.11最低价51.00元2139110695@图1-3芯原股份(688521)日K线走势图2021年5月11日，该股最低价达到51元，其后股价出现了振荡盘整。到2021年6月份，该股股价整体上处于70元左右的位置。也许50多元的股价在科创板中并不算高，但截至2020年，芯原股份的每股收益仍为负值，这可以看出市场投资者对其内在价值的认可。二、细分领域龙头从整体上来看，人工智能板块中大多数细分领域目前尚处于培育期，很多企业的盈利能力并不强，但是大家都清楚，这些领域的发展前景是毋庸置疑的。投资者需要在这些盈利能力不强，却非常有发展前景的领域中，寻找未来的绩优股和龙头股。相对而言，细分领域的龙头，特别是具有垄断性优势的龙头，往往会比其他企业更早进入收获期，也更容易获得超额利润。因此，锁定发展潜力大的细分领域龙头，并在股价还不是很高的时候提前介入，不失为一种比较稳妥的投资策略。比如，科大讯飞股份有限公司是一家专业从事智能语音及语言技术研究、软件及芯片产品开发、语音信息服务及电子政务系统集成的国家级骨干软件-6-···试读结束···...

2022-07-10 编著图书的著作权归谁所有 编著图书里面的文章著作权归谁

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