深度学习与图像识别 课件 第一章 深度学习环境配置与入门(1)深度学习概述.pptx
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深度学习概述,人工智能定义,人工智能的发展历程,人工智能主要行业,人工智能、机器学习和深度学习关系,机器学习是人工智能的一个子集,深度学习又是机器学习的一个子集。
机器学习与深度学习都是需要大量数据支撑的,是大数据技术上的一个应用,同时深度学习还需要更高的运算能力支撑,如显卡GPU。
为机器赋予人的智能一种实现人工智能的方法,一种实现机器学习的技术,传统的机器学习与深度学习对比,数据输入,人工特征提取,权重学习,预测结果,传统的机器学习过程,数据输入,自动特征提取,深度学习过程,权重学习,预测结果,深度学习介绍,自2006年,深度学习(DeepLearning)已经成为机器学习研究中的一个新兴领域,通常也被叫做深层结构学习或分层学习。
其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模拟人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本,深度学习是无监督学习的一种。
人的视觉系统的信息处理是分级的,高层的特征是低层特征的组合,从低层到高层的特征表示越来越抽象,越来越能表现语义或者意图,抽象层面越高,存在的可能猜测就越少,就越利于分类。
人的视觉系统,人的视觉系统的信息处理是分级的,高层的特征是低层特征的组合,从低层到高层的特征表示越来越抽象,越来越能表现语义或者意图,抽象层面越高,存在的可能猜测就越少,就越利于分类。
深度学习基本原理,一个神经元通常具有多个树突,主要用来接受信息。
而轴突只有一条,轴突尾端有许多轴突末梢可以给其它多个神经元传递信息。
轴突末梢跟其它神经元的树突产生连接,从而传递信号。
这个连接的位置在生物学上叫做“突触”。
神经元,一个典型的神经元模型:
包含有3个输入,1个输出,以及2个计算功能。
中间的箭头线称为“连接”。
每个线上有一个“权值”。
连接是神经元中最重要的东西。
每一个连接上都有一个权重。
一个神经网络的训练算法就是让权重的值调整到最佳,以使得整个网络的预测效果最好。
使用a来表示输入,用w来表示权值。
多层神经网络(多层感知器),多层神经网络除了包含一个输入层,一个输出层以外,还增加了相应的中间层。
此时,中间层和输出层都是计算层。
成为这一次AI大发展(特别是“深度学习”的概念)广为世人所知的标志事件,深度学习事件,深度学习应用(人脸识别),深度学习应用(超分辨率),深度学习应用(物体检测),深度学习应用(风格转化),附录A:
主讲教师胡建华简介,主讲教师:
胡建华单位:
广东科学技术职业学院计算机工程与技术学院E-mail:
个人代码分享:
http:
/localhost/cache/8117056137005035/png/gdit-ai个人介绍:
http:
/localhost/cache/8117056137005035/png/jsj2022胡建华,男,1984年1月生,高级工程师,电子科技大学硕士学位,专任教师,珠海市青年优秀人才。
一、工作经历2010年毕业后分别在海思半导体有限公司(华为技术有限公司子公司)、珠海扬智科技有限公司、中星微电子有限公司从事程序开发工作,积累了丰富的图像视频算法、人工智能深度学习算法等方面经验。
2019年加入广东科学技术职业学院,主要从事人工智能相关技术研究与教学。
二、主要业绩教学:
先后讲授过的课程有图像识别应用技术、机器学习原理与应用、深度学习图像识别应用开发和智能物品开发应用基础、智能行为识别系统开发等专业课程。
科研项目:
2019年广东省教育厅青年创新人才(自然科学)类计划项目,项目主持;2021年广州市科技计划项目,项目主持。
主持3项横向项目:
代表项目停车管理系统车位检测算法开发项目国家标准:
参与国家标准公共安全视频监控数字视音频编解码技术要求(GB/T25724-2017)制定。
论文:
在国内外期刊上第一作者身份发表论文6篇(其中IEEE国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)第一作者或者通信作者3篇)。
专利与软件著作权:
第一发明人身份申请发明专利13件,软件著作权5件。
教材:
主编教材深度学习与图像识别三、个人荣誉1.个人获奖2017年5月被珠海市人民政府评为珠海市青年优秀人才(编号:
Q20160104)2021年全国工业和信息化技术技能大赛电子数据取证分析师(工业大数据算法)二等奖2.指导获奖获得国家级省级项目12项。
附录B:
深度学习与图像识别教材,主编:
胡建华,陈宗仁副主编:
韩天琪,郭建丁,杨忠明,魏晓艳西安电子科技大学出版社,2022年3月第1版ISBN:
978-7-5606-6338-8/TP定价:
29.00元,谢谢,
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