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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2022-11-30

资源介绍：资源大小：215MB设计师如何学习穿着和管理他们的自我形象？本课程将帮助您找到自己的设计风格，并找到匹配的衣服。会教你穿衣社交礼仪，尽量穿对衣服，避免不知不觉就穿错了。服装款式在客户眼中彰显自己的设计品味，为签订更多订单奠定基础。教学大纲01.形象管理-设计师的着装概念.m402.形象管理——设计师的社交礼仪.m403.图像管理-设计师的衣柜.m404.图像管理-如何创建设计师IP.m405.形象管理如何靠着装与设计师谈判.m4...

2022-10-29 形象管理 社交礼仪有哪些 形象管理 社交礼仪教案

资源介绍：课程来自设计上的《设计师需要知道的门窗知识解读》，资源大小：186MB，共5讲。本课程将带你了解当代建筑门窗的发展趋势，避免门窗的一些痛点和设计错误，如何在不同的空间正确选择门窗，并进行与建筑程序相匹配的门窗设计。门：通常由一个固定部分（门框）和一个或多个可开启部分（门扇）组成，其功能是允许和禁止进入。需要时，门的上部也有明亮的窗户。窗：通常由一个固定部分（窗框）和一个或多个可打开的部分（窗扇）组成，其作用是采光和通风。窗户上有时有明亮的窗户和通风窗。《中华人民共和国国家标准建筑门窗术语》有效阻断室外环境对室内环境的不利影响，在一定程度上引入有益的室外因素。哪些因素对室内有利？光线、清新的空气、风景、舒适的氛围widow的发展---天然洞穴--天然洞穴为古人提供了一个相对原始的家园。洞口长满草，形成一扇门，其主要功能是安全隐蔽的避难所。Widow：窗口的原型古人为了进出、通风和采光，在屋顶上打了一个洞，具有门窗双重功能，还可以当腊肉。因此，“窗”最初被称为“肉的主要功能：通风排烟，吸收阳光，但很难解决雨雪的侵袭。直茎窗+绫/纸汉唐时期是窗饰艺术的发展时期。出现了水平悬垂窗、直柄窗等新型门窗，是建筑门窗的一大进步。防风防雨功能，开合良好，实现地基之美。地位的象征明清时期的门窗富丽堂皇，高贵典雅。门窗上的元素具有丰富的文化内涵，雕刻精美，成为身份地位的象征。开始融入西方的玻璃清末，中国半殖民地半封建时期，窗户的雕刻风格开始增多，并开始与西方国家的玻璃相结合。网盘和视频截图教学大纲01.门窗——发展历程与建筑应用.m402.门窗——当代建筑需要什么样的门窗.m403门窗——室内空间如何正确选择门窗？.m404门窗施工与别墅门窗施工技术.m405门窗-门窗验收标准.m4...

2022-10-29 窗洞和门洞 门窗洞是什么

资源介绍：课程设计自设计师的空间设计思维哲学”视频课程9讲，资源大小：193MB本课程帮助设计师建立清晰坚实的框架作为设计自主的基础，支持空间设计作品的内容，打破空间设计的局限，激发每个人更个性化的空间体验。让我们对空间设计有更丰富的探索和实践。课程目的通过本课程深入了解设计中“空间”的概念知识，空间的历史让大家认识“空间”，获得“空间意识”通过把握“空间感”，理解空间的形态，逐步将“空间思维”作为设计思维，运用到自己的设计中去分析研究建筑大师的设计，运用更多元化的设计启发自己“空间设计”的概念，从而产生自己的批判意识，发展自己的原创设计创造力。课程目录01空间意识1-为什么你的设计没有空间感？02这个“空间”和这个“空间”03哲学命题：空间与存在04感知空间1/205空间的历史06大师的空间操纵1/2/3文件目录01.空间意识：为什么你的设计没有空间感.m402设计师应该明白什么是“空间”.m403.在空间哲学中，存在的空间是什么。m404.空间思维——空间是人与外界之间的一层薄膜.m405.视觉空间——眼睛捕捉到的空间视觉特征.m406.空间史——历史上人们对空间的理解与设计.m407.空间思维——向建筑师大师学习建筑思维.m408.空间历史-建筑不过是艺术.m409.空间思维——什么是大师的艺术世界.m4...

2022-10-29 空间设计思维与表达 思维与设计

课程介绍课程来自大鹏教育-PS综合案例推广班（视频+素材），从ldquo菜鸟rdquo到设计师再到金领设计师由校草老师授课，课程安排由易到难。讲解过程结合了PS常用的100个综合案例，结合讲座+实践练习，循序渐进，在短时间内培养和提高你的设计能力，满足不同基础学生的需求。课程表：第一周：熟练操作PS软件界面；第二周：掌握配色技巧；第3周：能够单独处理图像并设计自己的作品；第4周：完成综合项目设计。学习：1、抠图、修图、绘图、调色、文字排列、特效、合成方法；2、精通配色与校正、构图设计理论、图像批处理、手绘动画创意、绘画装饰、电影海报制作、排版设计技术、综合项目设计。课程大纲案例提升班素材1人物润饰+带练素材人像修图.jg冰块01.jg冰块.jg杯子.jegAG9X8577.JPG30939_908669_385998.jg2.jg15189054_203950916000_2.jg1.JPG01.JPG磨皮MAC版的点我！P-Portraiture2351..dmg64位的点我！Portraiture64.8f32位的点我！Portraiture.8fImageomicPlugiCoole.8li上课没听懂wi版安装步骤的小乖乖点这里.txtCHEN5884.JPG杯子01.jg2-1抠图+带练素材.zi3.艺术鹿素材.zi4-1黑天鹅（画笔）+带练素材(1).zi5绘图-光效制作+带练素材.zi6文字海报+带练素材.zi7-1火焰特效+带练素材.zi8-1透明质感字效+带练素材.zi9-1钢铁字效+带练素材.zi10-1.图标绘制+素材.zi11.色彩基础+带练素材.zi12色调调整1+带练素材.rar13.色调调整2+带练素材.rar14，双重曝光，素材.zi15-插画效果-素材.zi16.梦幻树屋+素材.zi17-1饮品合成案例+带练素材.zi18.PS案例提升汽车广告素材.zi案例提升班视频a第1节课人物润饰+带练.avi第2节课抠图+带练.avid第4节课黑天鹅（画笔）+带练.m4e第5节课绘图-光效制作+带练.m4c第3节课艺术鹿+带练(1).m4g第7节课火焰特效+带练.m4f第6节课文字海报+带练.m4k第11节课色彩基础+带练.m4i第9节课钢铁字效+带练.m4h第8节课透明质感字效+带练.m4j第10节课写实图标绘制+带练.m4l第12节课色调调整（1）+带练.m4m第13节课色调调整（2）+带练.m4第14节课双重曝光+带练.m4o第15节课插画效果+带练.m4r第18节课汽车合成案例+带练.m4第16节课梦幻树屋海报+带练.m4q第17节课饮品合成案例+带练.m4第19节课房地产合成案例+带练.m4t第20节课美食aer+带练（本期PS最后一节）.m4...

2022-12-18

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：《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

课程目录灏宁独家｜设计师转行课程信息流操作——京东在职总监自学1--开门见山｜信息流行业基本认知2--开门见山｜行业生态及角色类型详解3--开门见山｜代理模式详解4--海量投放｜活跃案例详解5--海量交付｜应用推广流程6--海量交付｜开户技巧7--来龙去脉｜程序化交易模式说明及案例8--来龙去脉｜精细化运营案例分析9--来龙去脉｜认知媒体与广告资源10--来龙去脉｜用户增长和运营的基本模型11--数据分析｜用户节点的关键因素12--数据分析｜指标拆解与制表分析13--数据分析｜转化漏斗分析14--腾讯平台｜实战经验拆解15--腾讯平台｜投放优化技巧16--腾讯平台｜资源及产品介绍17--字节跳动｜定向投放应用ltrgt18--字节跳动｜基本技术原理19--字节跳动｜海量引擎广告资源及相关产品20--字节跳动｜海量引擎投放平台介绍21--战略案例｜数据分析与冷启动策略22--战略案例｜腾讯和微博案例23--策略案例｜短视频与直播入门24--实战进阶引擎数量先进技术25--实战进阶｜运营效率大幅提升26--实战进阶｜腾讯运营效率提升27--实战进阶｜MKTAPI实战28--实战进阶RTA实战29--职场话题准备30--职场话题｜面试技巧31--职场话题｜晋升防御32--职场话题表点击穿相关下载点击下载...

2022-09-26

图书名称：《如何成为优秀的平面设计师平面设计从业指南》【作者】（英）尼尔·莱昂纳德著；赵墨儿译【页数】189【出版社】杭州：浙江摄影出版社,2019.01【ISBN号】978-7-5514-2197-3【价格】108.00【分类】平面设计【参考文献】（英）尼尔·莱昂纳德著；赵墨儿译.如何成为优秀的平面设计师平面设计从业指南.杭州：浙江摄影出版社,2019.01.图书封面：图书目录：《如何成为优秀的平面设计师平面设计从业指南》内容提要：对于每一位学习平面设计的学生来说，他们都面临着从学生转变为设计师的那一天。届时，他们需要一本指导书，来帮助他们做出这些选择：是为设计公司工作好，还是做自由设计师好?如何更好地呈现自己的作品?设计师的一天是怎样度过的?……本书就是他们所需要的指导书，它以详尽的流程介绍与项目规划，配合实例讲解，向即将或已经成为平面设计师的从业者们提供参考。《如何成为优秀的平面设计师平面设计从业指南》内容试读creativecareer如何成为优秀的平面设计师BecomigaSuccefulGrahicDeiger平面设计从业指南yNeilLeoard[英]尼尔·莱昂纳德著赵墨儿译写浙江摄影出版社BecomigaSuccefulGrahicDeiger浙江省版权局ByNeilLeoard著作权合同登记章图字：11一2017-279号TextaddeigcoyrightBloomuryPulihigPlc2016ThitralatioiulihedyarragemetwithBloomuryPulihigPlc.责任编辑：土嘉文SimlifiedChieeeditiocoyright2018ZhejiagPhotograhicPre文字编辑：陈一Allrightreerved.责任校对：朱晓波浙江摄影出版社拥有中文简体版专有出版权，盗版必究责任印制：汪立峰图书在版编目(CIP)数据如何成为优秀的平面设计师：平面设计从业指南/(英)尼尔·莱昂纳德(NeilLeoard)著：赵墨儿译杭州：浙江摄影出版社.20I9.1ISBN978-7-5514-2197-3I.①如…Ⅱ.①尼…②赵…Ⅲ.①平面设计N.①J511中国版本图书馆CP数据核字(2018)第124620号RUHECHENGWEIYOUXIUDEPINGMIANSHEJISHI如何成为优秀的平面设计师PINGMIANSHEJICONGYEZHINAN平面设计从业指南[英尼尔·莱昂纳德者赵墨儿译全国百佳图书出版单位浙江摄影出版社出版发行地址：杭州市体育场路347号邮编：310006网址：www.hoto.c.com制版：浙江新华图文制作有限公司印刷：浙江兴发印务有限公司开本：889mm×1194mm1/16印张：122019年1月第1版2019年1月第1次印刷ISBN978-7-5514-2197-3定价：108.00元0.1HoyloAtNight图0.1《Uloud》:一本为英国艺术家邓肯·希金斯(DucaHiggi】创作的艺术手册。工作室：dut网址：Www.du.t客户：邓肯·希金斯目录导语6第一章平面设计公司11了解平面设计12平面设计师在哪里工作？14必备技能16态度22增加自己的知识储备，始终保持领先水平24聚焦：莉萨·哈塞尔，IkygoodeamWEAREGOODNESS32第二章平面设计的专业领域35从学校到职场的过渡36你的客户/委托人38设计流程42为进入工作做好准备50聚焦：布鲁诺·马格、DaltoMaag.工作室56聚焦：杰米·萨金特，Crowd创意广告公司60第三章展现自我，获得关注63你的个人品牌64聚焦：杰茜卡·沃尔什，SagmeiteramWalh工作室7自我推广72个人作品集76建立人脉关系86聚焦：卡梅伦·桑德奇，BM软件产品设计师88聚焦：尼克·克莱门特，Gug创意设计大会发起人90第四章获得一份工作93选择正确的方向94聚焦：雅尼娜·瓦古尔，《UPPERCASE》杂志创始人110寻找工作岗位112面试技巧118第五章工作场所121传统设计机构122聚焦：巴黎ACM作工作室128设计工作室中的职位130聚焦：约书亚·奥格登，AKQA公司艺术总监140第六章成为自由设计师143自由职业144聚焦：杰茜卡·希什148聚焦：洛塔·涅米宁152聚焦：雷娜·汤姆和布赖恩·博耶156创建自己的工作室158聚焦：安妮·布拉西耶162聚焦：罗杰·普罗克特，ProctorSteveo工作室164道德伦理166活动169附录179技术提示180财务指南182合同指南185拓展阅读186致谢188导语如何成为一名优秀的平面设计师在接受了平面设计、视觉传达或插画方面的专业学成功是一件非常私人的事情，你是唯一一个能够确习后，你会自然而然地考虑进人专业工作领域，并成为定自己是否获得了成功的人。你需要为自已设置成功的位平面设计师。问题是，如何成为一名优秀的平面设标准，这样才能知道自己是否满足了要求。有时，成功计师呢？需要通过纵向对比的方式来衡量，有时则不然，比如创许多人认为，经过多年专业的平面设计学习，然后作了一幅让你自己感到骄傲的作品时，或是在客户签字继续在相关领域工作就可以称得上是成功了。或者在自认可了你的方案时，你就能体会到成功的滋味己喜欢的领域和环境中，与其他志趣相投的同伴一起工在所有创意艺术中，平面设计可能是最令人兴奋和作，这就是成功了。最具挑战性的工作了。当设计师处于职业巅峰的时候，在平面设计领域中，可以通过非常具体的标准来衡他们所能获得的回报是非常丰厚的量成功：例如从初级设计师晋升到高级设计师，或者赢平面设计是一个多元化和充满创造性的领域，它既得知名设计赛事的奖项。你可能希望成立自己的设计工属于创意产业，又涉足商业领域，还囊括了许多其他学作室，或是在首都一家有着宽敞的办公室的知名公司上科领域的内容班。学习新技能，解决一些与设计相关的困难和挑战，自从20世纪20年代“平面设计”这一概念被创造这些也可能让你获得成就和成功出来后（从“平面艺术”发展而来），这一学科不断发展每一位设计从业人员对于“成功的秘诀”都有不同最初，平面设计只是与纸张、文字和图像打交道，但随的建议和见解，他们也乐于分享自己的经验。但是你的着行业的迅速发展壮大，很快便将品牌包装、市场营销成功之路肯定与他们不同，因此，应该从他们的意见中和广告纳人其中。如今，平面设计师甚至会在一天内从提取想法和理念，而不是亦步亦趋地照搬确切的步骤。事动画、印刷和网络项目等各项工作本书囊括了设计领域中各个层级的从业人员的建议和见解，希望你能将他们所学到的经验教训运用到自己的现实工作中，从他们的所思所述中获益，内化成你自己的经验。图0.2一图0.3ArtDirectioamDeigAizoe是一家位于中东的奢侈品百货公司，擅长通过营销活动，将各个奢侈品牌的特质展现在黎巴嫩全国的报纸、杂志和广告牌上。工作室：SagmeiteramWalh工作室网站：www.agmeiterwalh.com客户：Aizoe6···试读结束···...

2022-09-15 平面设计epub 平面设计软件