從AI到deep learning影像辨識 | 我要找工作
![從AI到deep learning影像辨識](https://i.imgur.com/sLIY79K.jpg)
2019年11月18日—但也因為現今深度學習的快速發展,這些過去相當成熟的產品再次受到挑戰,更新更快的算法,更高的準確率,傳統的演算法可能會漸漸被深度學習的技術所取代。
![從AI到deep learning影像辨識](https://i.imgur.com/sLIY79K.jpg)
就順便把資料整理上來做一個紀錄
簡單介紹一下:從AI到deep learning影像辨識
近年來人工智慧 (Artificial Intelligence, AI) 發展非常迅速,給人們帶來許多意外驚喜。從2016年開始AI相關的技術廣泛應用於智慧控制、機器人、自動化控制、遺傳學、法學資訊、棋類遊戲、醫學領域以及語言圖像辨識領域,尤其在影像辨識、語言分析等方面,在許多的研究成果中,在單方面的能力展現已達到超越人類的水準。
但AI的發展並不是近期才開始,最早在1956年8月由被稱為人工智慧之父的約翰·麥卡錫(John McCarthy)所發起的達特矛斯夏季人工智慧研究計劃(Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence),對於AI有了初步的定義,該會議持續了一個月,進而催生後續人工智慧的發展。而AI的發展過程中,大致呈現了三個浪潮,如下圖: 資料來源:大和有話說
在第一次的AI潮流中,由於當時的電腦運算能力有限,且發展是在網際網路之前,雖然這個階段未能提出真正有效解決實用問題的方法,但也在此奠下未來人工智慧發展的基礎。第二階段的AI高峰,出現在電腦普及的時代,這時的電腦算力逐步提升,許多以”專家經驗”作為算法邏輯的專案系統(expert system)開始發展,但由於其僅能處理特定問題或是範圍非常有限,因此熱潮很快就消退了。
而近期由於電腦性能的大幅提升,甚至是易於大量矩陣運算的Graphics Processing Unit, GPU有了快速的發展,算力的大幅提升,讓機器學習(machine learning)的想法被大量提出,其中最受矚目的深度學習(deep learning)在此佔據了非常重要的角色,由於透過模仿人腦結構和功能的數學模型-類神經網路(neural network)有了相當成熟的發展,進而能透過非常大量的數據資料來學習...
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