计算机视觉学习之路01-人工智能与计算机视觉简介
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人工智能与计算机视觉
人工智能简介
什么是人工智能？
人工智能即模仿人类认知机制的技术学科。
在人工智能体系中，其基础功能体现在对已知数据进行分析并识别潜在的趋势变化与数据间的关联性。
人工智能的三大要素
数据从本质上说就是信息的集合与资源的载体
数据 : 数据从本质上说就是信息的集合与资源的载体
算法 : 算法被交给计算机时不仅需要完成特定的任务还需要明确具体的执行步骤
算力 : 算力由高性能计算芯片构成
人工智能关系圈
人工智能涵盖 机器学习但不仅仅是它本身；在这一领域中还包括通过人工设定程序实现特定功能的其他技术手段以支持生成有限智能能力
此外深度学习 属于机器学习领域中的一种专门分支；它专注于通过多层非线性变换模型处理复杂数据以提取高级特征
人工智能具体分类
机器学习 ：作为应用人工智能的核心技术之一
深度学习 ：支撑着现代机器学习发展的关键技术
人工神经网络 ：构成机器学习算法的基础模型
神经网络-机器要怎么思考？
人造神经元
输入：x1,x2,x3
输出：output
简化模型：约定每种输入只有两种可能为1或0
所有输入都是1，表示各种条件都成立，输出就是1；
所有输入都是0，表示条件都不成立，输出就是0
【举例一】西瓜好坏？颜色：青绿；根蒂：蜷缩；敲声：浊想。---好瓜
【举例二】家庭春游？价格：高低；天气：好坏；家人：是否可同行
神经网络的逻辑架构
案例：
什么是深度学习？
传统的 neural networks 历史性地经历了多层次的发展。被定义为拥有多个 hidden layers 的架构的 neural networks 被称为深度 neural networks。通过研究基于 depth neural networks 的机器学习算法而形成了一种新的学习范式被称为深度学习。
计算机视觉
什么是计算机视觉？
最简明扼要地说：就是让计算机具备人类看见物体的能力，并且能够理解物体特征的过程，则可以认为这种能力称为计算机视觉
基于深度学习的计算机视觉
通过下图我们可以观察到计算机视觉并非是从一开始就依赖深度学习来解决的问题,而是一个持续进行尝试与探索的过程
采用了深度学习的计算机视觉在错误率方面的进步
计算机视觉的五大应用
- 图像分类
- 目标检测
- 目标跟踪
- 语义分割
- 实例分割
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