第一章 深度学习发展概述

一、学习目标

1.了解深度学习的发展历程

2.认识深度学习的基本概念和算法

3.学习深度学习的主要应用

二、深度学习的发展

发展一图:

其中,最主要的节点为:

M-P模型:其模拟了一个神经元的工作过程;

Hopfield模型:最初的卷积神经网络;

反向传播算法:解决了线性不可分问题,使得模型能够收敛。

RNN和LSTM:NLP上的两大重要模型。

Transformer:提出注意力机制,相当于在RNN类的模型中加入了卷积因素,为大模型提供了基础。

ChatGPT:现象级的语言大模型。

三、深度学习基本概念

1.三者概念

人工智能是指所有的人工技术制造出来的智能体。

机器学习是其中一种实现的技术,其特点在于让机器从数据中寻找规律和特征,然后使用规律对未知数据进行预测。

深度学习则是机器学习中的一种方法,其特点在于模拟人的神经结构设计了神经网络来进行学习。

2.经典算法与网络

四、应用

主要的应用有:视觉类、语音类、语言类、多模态。

1.视觉类

基础任务:

高级任务:

2.语音类
3.语言类

4.多模态类

五、总结

了解深度学习的历史、著名算法结构、应用。

相关推荐
Ronin-Lotus4 小时前
深度学习篇---剪裁&缩放
图像处理·人工智能·缩放·剪裁
cpsvps5 小时前
3D芯片香港集成:技术突破与产业机遇全景分析
人工智能·3d
国科安芯5 小时前
抗辐照芯片在低轨卫星星座CAN总线通讯及供电系统的应用探讨
运维·网络·人工智能·单片机·自动化
AKAMAI5 小时前
利用DataStream和TrafficPeak实现大数据可观察性
人工智能·云原生·云计算
Ai墨芯1116 小时前
深度学习水论文:特征提取
人工智能·深度学习
无名工程师6 小时前
神经网络知识讨论
人工智能·神经网络
nbsaas-boot6 小时前
AI时代,我们更需要自己的开发方式与平台
人工智能
SHIPKING3936 小时前
【机器学习&深度学习】LLamaFactory微调效果与vllm部署效果不一致如何解决
人工智能·深度学习·机器学习
闻道且行之6 小时前
Windows|CUDA和cuDNN下载和安装,默认安装在C盘和不安装在C盘的两种方法
windows·深度学习·cuda·cudnn
jonyleek7 小时前
如何搭建一套安全的,企业级本地AI专属知识库系统?从安装系统到构建知识体系,全流程!
人工智能·安全