走进人工智能
前言：
深度学习通过训练深层神经网络模型，可以自动学习和提取数据的特征，包括更准确的图像识别、自然语言处理、医学诊断等方面的应用。
文章目录序言背景算法的创世纪技术支持应用领域程序员如何学总结序言深度学习是一种机器学习方法，其目标是通过模拟人脑神经网络的结构和功能，让机器能够从大量的数据中自动学习和提取特征，从而实现智能化的数据处理和决策。深度学习的核心思想是建立多层次的神经网络，通过层与层之间的连接和信息传递，对输入数据进行逐层的特征提取和抽象，最终实现对复杂任务的准确预测和分类。
背景深度学习的基本概念包括神经网络、前向传播、反向传播和深度学习框架等。神经网络模仿人脑神经系统中的结构和功能，由多个神经元连接组成。
起源和早期探索（1943-1956年）：深度学习的起源可以追溯到1943年，当时神经生理学家WarrenMcCulloch和逻辑学家WalterPitts合作提出了第一个人工神经元模型。随后，1956年举行的达特茅斯会议被视为人工智能领域的里程碑事件，启发了深度学习等领域的研究。
进入冬眠期（1960-1980年）：在20世纪60年代至80年代，深度学习进入了一个相对低谷的时期。由于当时计算能力的限制和缺乏有效的训练算法，深度神经网络的研究受到了限制，人工智能研究的重心转向了符号推理和专家系统等领域。
重新崛起（1980-2010年）：随着计算能力的提升和新的理论突破，深度学习在20世纪80年代和90年代重新崛起。其中，1986年，Rumelhart、Hinton和Williams提出的反向传播算法为深度学习的训练提供了一种有效的方法。此外，1998年，YannLeCun等人的工作展示了卷积神经网络在图像识别方面的潜力，为深度学习的应用提供了重要的突破。深度学习的复兴（2010年至今）：2010年以后，深度学习开始进入新的黄金时代。这得益于大规模数据集的可用性、计算能力的飞速提升以及新的神经网络架构的出现。其中，Hinton等人的工作在ImageNet竞赛中展示了深度卷积神经网络的卓越性能，引发了对深度学习的广泛关注。此后，深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了重大突破。
算法的创世纪深度学习是一种革命性的人工智能技术，为算法带来了巨大的革新，同时也开创了一个全新的时代。其强大的特征提取能力和端到端学习方法使得深度学习在图像识别、语音处理、自然语言处理等领域取得了惊人的成果。本文将详细讲解深度学习对算法带来的革新以及创世纪的过程。
深度学习的革新体现在表征学习与特征提取方面传统的机器学习方法通常需要人工设计和选择特征，但随着问题复杂性的增加，手工设计特征变得困难且耗时。而深度学习通过多层神经网络模型自动学习和提取数据的特征，无需依赖人工特征设计。这种自动化的特征提取能力使得深度学习在图像、语音和文本等领域表现出色，为算法的发展带来了巨大的推动力。深度学习引领了算法的创世纪过去，神经网络作为一种模拟人脑神经元连接的模型已经存在多年，但由于计算能力和数据规模的限制，神经网络的发展相对缓慢。然而，随着计算机硬件和大规模数据的可用性提升，深度学习算法在2006年至2012年期间取得了突破性进展。重要的里程碑包括深度信念网络（DBN）的提出和卷积神经网络（CNN）在图像识别竞赛中的惊人表现。这些里程碑推动了深度学习的快速发展，使其成为当今人工智能领域最具影响力的技术之一。深度学习的创世纪得益于硬件和软件的支持图形处理器（GPU）的发展为深度学习计算提供了强大的计算能力，使得大规模的神经网络训练成为可能。同时，深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的出现使得模型训练和部署更加简单和灵活。这些硬件和软件的进步为深度学习的广泛应用提供了基础，推动了其在各个领域的成功应用。技术支持深度学习作为一种强大的人工智能技术，背后依赖着多个关键技术支持，这些技术支持是深度学习能够取得巨大成功的基础。在本文中，笔者将详细讲解深度学习背后的技术支持，使读者更好地了解其原理和实现方式。
神经网络架构：神经网络是深度学习的核心组成部分。深度学习采用多层神经网络模型，其中包含输入层、多个隐藏层和输出层。这些层之间的神经元通过权重连接，并通过激活函数进行非线性变换。这种层级结构使得神经网络可以从数据中学习更高级别的特征和模式。反向传播算法：反向传播是深度学习中用于训练神经网络的核心算法。它通过计算损失函数对网络参数的梯度，并将梯度从输出层传播到输入层，从而更新网络的权重和偏置。反向传播算法实现了误差的反向传递和参数的优化，使得神经网络能够逐步调整自身以更好地拟合数据。优化算法：深度学习中的优化算法用于最小化损失函数并寻找最优的网络参数。常用的优化算法包括梯度下降、随机梯度下降（SGD）、Adam等。这些算法通过不断调整网络参数，使得神经网络在训练过程中逐渐逼近最优解。计算加速硬件`深度学习的训练和推理过程对计算资源的需求非常高。为了加快深度学习模型的训练速度，研究人员提出了各种计算加速硬件，如图形处理器（GPU）和专用的深度学习加速器（如TensorProcessingUnit）。这些硬件可以并行执行矩阵运算和张量操作，大幅提升深度学习的计算效率。
大规模数据集和云计算：深度学习模型通常需要大量的数据进行训练，而随着互联网的发展，我们可以轻松地收集和存储海量数据。大规模数据集为深度学习提供了更多的训练样本，使得模型能够更好地学习数据的分布特征。同时，云计算平台的出现为深度学习提供了强大的计算和存储资源，使得大规模模型的训练和部署变得更加可行和高效。
开源框架和工具：为了方便研究人员和开发者使用深度学习技术，许多开源的深度学习框架和工具被开发出来，如TensorFlow、PyTorch、Keras等。这些框架提供了丰富的函数库和API，简化了深度学习模型的构建、训练和部署过程。
应用领域作为一位笔者，我将详细阐述深度学习在几个实体应用领域的重要性和突破。深度学习作为一种强大的人工智能技术，以其出色的模式识别和特征提取能力，在各个行业中都发挥着重要作用。
医疗保健：深度学习在医疗保健领域具有巨大潜力。它可以用于医学影像分析，如肿瘤检测、疾病诊断和脑部扫描等。深度学习还可以用于生物信息学，分析大规模的基因组数据，帮助研究人员了解疾病的发病机制和个体化治疗。此外，深度学习还可以应用于医疗记录的自动化处理和医疗咨询系统的开发，提高医疗保健的效率和准确性。金融服务：深度学习在金融服务领域的应用越来越广泛。它可以用于信用评分和风险管理，通过分析大量的金融数据，帮助银行和金融机构识别潜在的欺诈行为和风险因素。深度学习还可以应用于股票市场的预测和交易策略的优化，帮助投资者做出更明智的投资决策。此外，深度学习在高频交易、智能客服和虚拟助理等金融应用中也发挥着重要作用。交通和智能交通：深度学习在交通领域有着广泛的应用。它可以用于交通流量预测和拥堵监测，帮助城市规划者优化交通流动和减少交通拥堵。深度学习还可以用于智能驾驶和自动驾驶技术，通过对传感器数据的实时分析，实现车辆的自主导航和智能决策。此外，深度学习还可以应用于智能交通信号控制和交通事故预测，提高交通安全性和效率。零售和电子商务：深度学习在零售和电子商务领域的应用也越来越重要。它可以用于商品推荐和个性化营销，通过分析用户的购买历史和行为模式，向用户提供个性化的推荐和购物建议。深度学习还可以应用于商品图像识别和视觉搜索，使用户可以通过图片搜索相关的商品。此外，深度学习还可以用于供应链管理和库存优化，帮助企业提高运营效率和客户满意度。媒体和娱乐：深度学习在媒体和娱乐领域有着广泛的应用。它可以用于视频内容分析和标记，实现自动视频标签和内容搜索。深度学习还可以应用于音乐生成和推荐，帮助用户发现新的音乐和艺术家。此外，深度学习还可以用于虚拟现实和增强现实技术，提供更沉浸式和交互式的娱乐体验。程序员如何学作为一个程序员，理解和应用深度学习技术需要坚实的基础知识、实践的经验和持续的学习。通过系统学习基础知识、参与实践项目和追踪最新技术，你将能够在深度学习领域取得更好的发展，并为实现各种创新和应用提供强有力的支持。
要理解和应用计算机视觉技术，你需要采取一系列有针对性的学习和实践步骤。下面我将分成三个自然段，为你详细讲解。
1.建立坚实的数学和统计基础：深度学习是建立在数学和统计学的基础上的。作为程序员，需要掌握线性代数、微积分和概率论等数学知识，并理解它们在深度学习中的应用。这将帮助理解深度学习的原理和算法，并能够更好地进行模型调整和优化。
你可以通过参加在线课程、阅读相关书籍和论文，以及参与深度学习社区来学习这些基础知识。建议学习一门编程语言，如Python，因为它在计算机视觉领域应用广泛，并且有许多优秀的开源库和工具可供使用。
2.深入学习深度学习的理论知识：学习深度学习的理论知识是必不可少的。可以通过阅读经典的深度学习教材和论文，掌握深度学习的基本概念、模型架构和训练算法。了解不同类型的神经网络（如卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络）以及它们的应用场景和特点。
此外，参与开源社区和团队合作也是提高实践能力的好方法。与其他深度学习开发者分享经验和交流，可以加速你的学习和成长。
3.·持续学习和实践：深度学习是一个快速发展的领域，不断更新的技术和算法需要保持学习的状态。定期阅读最新的研究成果和论文，关注深度学习领域的新兴技术和趋势。同时，通过不断实践和解决实际问题，提升自己的深度学习
实践项目和编程实验：深度学习的实践是提高技能的关键。可以选择一些经典的深度学习项目，如图像分类、目标检测或自然语言处理，尝试使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）实现这些项目。
总结作为读者，您可能会好奇深度学习在不同领域的应用。无论是医疗、金融、交通还是娱乐，深度学习都有着巨大的潜力。它能够帮助医生诊断疾病、帮助金融机构预测市场趋势、改善交通流量管理，并为我们提供更智能化的娱乐体验。随着技术的进一步发展，我们可以期待深度学习在更多领域中的应用，为我们的生活带来更多的便利和创新。
同时也带来了一些挑战和考验。作为读者，我们应该保持警觉，关注伦理和隐私的问题。深度学习需要大量的数据来训练模型，而这些数据可能包含个人隐私信息。因此，我们需要确保数据的安全性和隐私保护，并制定相应的法律和规范来规范深度学习的应用。
最后，我想鼓励各位读者积极参与到深度学习的学习和研究中来。深度学习是一个开放且不断发展的领域，每个人都可以为其发展做出贡献。无论您是学生、研究者还是行业专业人士，都可以通过学习深度学习的基本原理和实践技巧，掌握这项强大的技术，推动社会的进步和创新。
人工智能：拓展人类智慧的边界
制造智能机器是人类长久以来伟大的梦想。但时至今日，机器智能和人类智能之间还存在无法跨越的界限。年初至今，ChatGPT无疑是最火的话题之一，它所展现出的语言合成、图像生成、内容推荐等能力令人惊叹，甚至有人认为ChatGPT是通用人工智能的奇点，人类又站在了一个重要的“十字路口”。
2023年高考即将拉开帷幕，在近几年高校新增专业中，人工智能专业可谓妥妥的“爆款”。让我们跟随西安交通大学人工智能学院副院长魏平教授、中国科学院大学人工智能学院副院长肖俊教授，一起来了解这个“火爆”的专业。
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目录一、专业解析二、专业与就业三、报考指南 回顶部一、专业解析研制智能机器人工智能问世几十年，但对其定义仍然仁者见仁，智者见智。据中国科学院大学人工智能学院副院长肖俊教授介绍：“人工智能其实到现在并没有公认且统一的定义，但其目的和研究内容还是基本一致的，其目的是探索智能的本质，研制具有类人智能的智能机器，其研究内容是能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统。因此，人工智能专业也就是研究使机器模拟、延伸和扩展人的智能的学科和专业。”
“人工智能的目标是让机器拥有像人一样甚至超越人的智能，从而让机器为人类服务、造福人类和社会。”西安交通大学人工智能学院副院长魏平教授说：“人工智能专业是一门多学科交叉的新兴学科，深度融合自动化、计算机、电子信息、通信、数学统计等各专业领域的知识，旨在培养扎实掌握人工智能基础理论、基本方法和应用技术，未来能在我国人工智能科学与技术产业发展中发挥作用的优秀人才。”
智能科学与技术和人工智能肖俊教授介绍：“近年来人工智能技术取得了很大的进步，并已经逐渐形成了一门独立的交叉学科——智能科学与技术。”
智能科学技术本科教育的开端，可以追溯到2003年北京大学智能科学与技术专业的建立。在教育部公布的2022年版《普通高等学校本科专业目录》中，智能科学与技术专业为“特设”专业，放在计算机类专业之下，可授予理学和工学学位。
2018年，“人工智能”专业首次出现在教育部新增审批本科专业名单中，在新版《普通高等学校本科专业目录》中，人工智能专业放在电子信息类专业之下，授予工学学位。
人工智能专业和智能科学与技术专业有何区别？肖俊教授说：“从专业知识结构来看，两者基本是一样的，没有本质区别，只是说法不同。从学科的角度来讲，智能科学与技术是一级学科名称，人工智能可以看做是专业名称。”
人工智能专业教什么？人工智能专业的专业核心课程体系包括人工智能概论、认知科学、机器学习、模式识别、深度学习、知识工程、数据挖掘、物联网等系列课程。不同层次和类型的高校，人工智能专业培养体系也不尽相同。
以西安交通大学为例，本科阶段课程设置八大课程群，共包含37门课程，其中必修25门、选修12门。此外，还特设了“专业综合性实验”课程群，培养学生综合运用所学知识动手解决实际问题的能力。基础课程包含了数学分析、线性代数与解析几何、计算机科学与人工智能的数学基础、概率统计与随机过程、博弈论、信息论、大学物理、电子技术与系统、数字信号处理、现代控制工程，计算机相关的课程包含了计算机程序设计、数据结构与算法、计算机体系结构等，人工智能核心课程包含了计算机视觉与模式识别、自然语言处理、机器学习、强化学习与自然计算、机器人学等。
中国科学院大学人工智能专业的本科生，除常规的数理基础课程外，所学习的课程还包括数学与统计学基础（离散数学、人工智能的数学基础）、工程科学基础（电路分析基础、信号与系统、数字电路、自动控制原理）、计算机科学基础（理论计算机科学、数据结构与算法）、人工智能核心课（人工智能原理、模式识别与机器学习、认知神经科学、复杂系统决策智能）和人工智能伦理课等专业必修课；以及按不同方向划分的专业选修课，专业方向包括：人工智能基础、模式识别与机器感知、语言与知识处理、智能机器人以及人工智能交叉学科等；此外，还有人工智能科研实践课程。
回顶部二、专业与就业国以才兴“20世纪50年代初，图灵发表论文《计算机器与智能》并提出了图灵测试的概念，标志着人工智能的诞生。1956年达特茅斯会议第一次确立了名词‘人工智能’，自此人工智能很快成为一个新兴的研究领域。进入21世纪特别是2010年后，随着大数据、高算力、云计算以及神经网络等技术的巨大进步，人工智能进入了新的发展高潮。世界各国均高度重视人工智能的发展，陆续出台人工智能相关战略和政策，加快人工智能技术和产业发展。”西安交通大学人工智能学院副院长魏平教授这样为我们介绍人工智能专业的发展背景。
近年来，布局发展人工智能已经成为世界许多国家的共识与行动。中国高度重视人工智能的发展，习近平总书记在中共中央政治局第九次集体学习时强调，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。
2017年7月，国务院正式发布《新一代人工智能发展规划》，将我国人工智能技术与产业的发展上升为国家重大发展战略，提出要“完善人工智能教育体系”。2018年4月教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》,明确提出了设立人工智能专业、推动人工智能领域一级学科建设、建立人工智能学院以及完善人工智能领域人才培养体系等重要任务。
业以才立据人力资源和社会保障部统计，全球人工智能人才储备中，中国只占5%左右，人工智能人才缺口超过500万人，供求比例为1：10。人社部发布的《新职业——人工智能工程技术人员就业景气现状分析报告》中显示，人工智能企业可划分为基础层、技术层和应用层。基础层以AI芯片、计算机语言、算法架构等研发为主；技术层以计算机视觉、智能语言、自然语言处理等应用算法研发为主；应用层以AI技术集成与应用开发为主。
人工智能工程技术人员主要工作任务：
1.分析、研究人工智能算法、深度学习等技术并加以应用；
2.研究、开发、应用人工智能指令、算法；
3.规划、设计、开发基于人工智能算法的芯片；
4.研发、应用、优化语言识别、语义识别、图像识别、生物特征识别等人工智能技术；
5.设计、集成、管理、部署人工智能软硬件系统；
6.设计、开发人工智能系统解决方案。
上述分析报告指出，人工智能行业的高薪主要分布在京津、长三角、珠三角及部分内陆省会城市。北京、上海、深圳及杭州的薪水位列第一方阵，月薪在1.8万左右；苏州、南京、广州及厦门位列第二方阵，月薪在1.4万左右；其他沿海及内陆省会城市，如成都、重庆、长沙及济南等位于第三方阵，月薪在1.3万左右。热门职位中，深度学习算法工程师月薪可以达到2.2万，职位量方面，算法工程师需求遥遥领先。
回顶部三、报考指南生源呈现三大特点近年来，人工智能专业人才培养规模持续扩大，可谓妥妥的“爆款”。从生源情况看，人工智能专业报考呈现三个特征：一是录取分数线高，如浙江大学人工智能专业，近两年在浙江省的录取分数段排名都是在全省前300名左右；西安电子科技大学人工智能专业本科招生的计算机类新工科实验班，近两年在陕西省的录取平均分不低于610分。二是专业兴趣高，在近期北京举办的高招咨询会活动中，很多考生对人工智能专业的展现出了强烈的兴趣，学生最感兴趣的方向是机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。三是继续深造意愿强，大部分学生和家长都表示会在本科毕业后选择继续深造。
新增数量最多的专业之一2018年教育部批准设立人工智能本科专业。经过四轮增开，截止2023年共有499所高校（2018年审批首批35个本科专业点，2019年备案180个，2020年为130个，2021年和2022年分别备案95个和59个）经批准备案设置人工智能本科专业，为近年来新增开设数量最多的专业之一。
不完全统计，全国已有40多所高校成立了独立的人工智能学院。不同高校人工智能专业培养体系不尽相同。例如，依托所在高校计算机学院或数学学院派生发展起来的高校，侧重于架构和算法；依托自动化学院、电子信息学院或交叉组合的人工智能学院，侧重于智能控制和机器人、信息处理和模式识别等特色应用方向。很多高校结合自身学科建设的特色和基础开展人工智能专业的培养，实力较强的代表院校如清华大学、北京大学、中国科学院大学、南京大学、西安交通大学、浙江大学、哈尔滨工业大学、西安电子科技大学等。
各具特色的人工智能清华大学2019年成立人工智能学堂班（简称“智班”）并招生，与计算机科学与技术系、软件学院等诸多院系保持紧密合作，以广基础、重交叉的培养模式，深化学生对人工智能的理解。
北京大学2021年12月正式成立智能学院，通过整合原智能科学系、王选计算研究所和人工智能研究院的力量，将“智能科学与技术”纳入北京大学“双一流”建设学科。分别依托元培学院和信息学院，打造了“北大通班”、“北大智班”两个旗舰班。
中国科学院大学人工智能学院成立于2017年5月，是我国人工智能领域首个全面开展教学和科研工作的学院。人工智能本科专业依托中国科学院自动化研究所开展教学和培养工作，因此具有非常强的师资力量和非常好科研条件及环境，重在培养人工智能领域的科技领军人才。
南京大学于2018年成立人工智能学院，人工智能专业从计算机学科长期发展孕育，依托南京大学计算机软件新技术国家重点实验室，形成了一支以周志华教授为首的在人工智能领域具有国际影响力的优势团队，并结合南京大学文理工医学科形成交叉优势，开展人工智能本科专业人才培养。
西安交通大学人工智能专业由我国人工智能权威专家、中国工程院院士郑南宁教授于2017年领衔创办，2018年开始招生并于2019年获教育部首批“人工智能”本科新专业建设资格，2019年成立人工智能学院。专业依托人机混合增强智能全国重点实验室、视觉信息与应用国家工程研究中心、认知科学与工程国际研究中心等教学研究机构，秉承和发扬1986年在国内最早成立的人工智能专职研究机构“人工智能与机器人研究所”发展过程中形成的独特的科研和人才培养优势，开展人工智能专业人才培养工作。
哈尔滨工业大学人工智能专业凝聚了哈工大计算机学科人六十余年专业发展的结晶，于2019年由教育部批准建立，2021年黑龙江省教育厅批准为省级一流专业建设点。人工智能专业独具特色，服务国防、服务航天，并逐渐支撑了哈工大声、图、文、特色的计算机学科。
浙江大学设置工科实验班（竺可桢学院图灵班）人工智能专业，目前人工智能有认知机理、人工智能理论等5个培养方向。2018年建立教育部人工智能协同创新中心，2019年成立人工智能系并开始人工智能专业本科招生。
西安电子科技大学的人工智能专业是国家一流本科专业，主要方向为智能算法设计、类脑感知与计算等领域，培养“智能+信息处理”为特色的人工智能领域专业人才。
（排名不分先后，仅为介绍顺序）