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计算机视觉和模式识别，深度学习
2020-01-16
行业洞见 | 人工智能：正在促进工业领域发生变革
如今，人工智能一词无处不在，无论是流行文化，媒体还是工业企业中都有它的身影。PTC 概括地将人工智能定义为一门学科。该学科使用计算机科学和统计数据来创建与有机智能类似的能够进行感知，理解和操作的系统。目前有三个新兴技术领域与AI相互交织在一起，从而推动工业领域的数字化转型：计算机视觉，机器学习和创成式设计。
随着企业开始使用可将其数据投入使用的深度学习项目，他们必须保护这些数据，而数字孪生是成功的关键。在当今世界，数据为王。无论您从事什么业务，数据都是您最宝贵的资产。深度学习成功的最重要因素是拥有足够的正确种类的数据。深度学习使用神经网络来执行高级模式匹配。在
深度学习是人工智能的一个子集，它使用多层人工神经网络来执行一系列任务，从计算机视觉到自然语言处理。深度学习与传统机器学习系统的不同之处在于，它能够在分析大型数据集时进行自我学习和改进，因此能应用在许多不同的领域。语言障碍、自闭症和发育障碍可能会剥夺患有这类
目前，深度学习已经成为数据科学领域最热门的技能，我们可以利用大量的文章、课程等资源入门深度学习，但是想要拿下深度学习并不是一件简单的事，它有太多的应用程序，一个人无法在短时间内学到所有的内容，就算有人可以，那他也无法在短时间内达到精通的程度。今天，我们将和
基于目前人类在神经网络算法和机器深度学习取得的成就，很容易让人产生计算机科学只包含这两部分的错觉。毕竟神经网络算法在人脸识别、棋类和各类街机游戏竞技中的表现已经开始超越人类了。一种全新的算法甚至比深度学习和神经网络有更明显的优势：这种算法是基于创造人类大脑
上周在搜索关于深度学习分布式运行方式的资料时，无意间搜到了paddlepaddle，发现这个框架的分布式训练方案做的还挺不错的，想跟大家分享一下。下一次再介绍用PaddlePaddle做分布式训练的方案。其实之前也写过一篇用CNN识别手写数字集的文章，是用
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