深度学习人工智能在无人驾驶上的应用 公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-
深度学习人工智能在无人驾驶上的应用 摘要⑹錾疃妊习的概念及深度学习人工智能在环境感知技术上的应用，详细阐述深度学习的工作原理以及其应用前景。 关键词人工智能无人驾驶环境感知技术深度学习 中图分类号：TP29 文献标识码：A 机器深度学习是近年来在人工智能领域的重大突破之一，它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉等领域都取得了不少成功。由于车辆行驶环境复杂，当前感知技术在检测与识别度方面无法满足无人驾驶发展需要，深度学习被证明在复杂环境感知方面有巨大优势。 视觉感知技术是无人驾驶的核心技术。 无人驾驶一般包括四个等级或者五个等级，不管哪个等级都会包含环境感知、规划决策和执行控制等三个方面。其中环境感知方式主要有视觉感知、毫米波雷达感知和激光雷达感知，其中的视觉感知是无人驾驶感知的最主要的方式。 中国的路况较为复杂，雨天、雾霾天以及下雪天。另外，像马车、吊车以及摩托车，还有摩托车拉猪、卡车拉树的现象在我们生活中经常遇到，这些场景对视觉是一个难题，提高这种复杂路况下的感知精度是无人驾驶研究的挑战。 1深度学习能够满足复杂路况下视觉感知的高精度需求 深度学习被认为是一种有效的解决方案，深度学习是模拟人的大脑，是近10年来人工智能取得一个较大的突破。深度学习在视觉感知中近几年应取得了较大的进展，相对于传统的计算机视觉，深度学习在视觉感知精度方面有比较大的优势。
特别是2011年以后，有报导指出深度学习如果算法和样本量足够的话，其准确率可以达到%以上，传统的视觉算法检测精度的极限在93%左右。而人的感知，也就是人能看到的准确率一般为95%，所以从这个方面看，深度学习在视觉感知方面是有优势的。 所谓深度学习，又名深度神经网络，相对于以前的神经网络来说是一种更多层和节点的神经网络机器学习算法，从这儿可以看出来，其实深度学习是一种机器学习，可以说是一种更智能的机器学习。深度学习主要类型一般包括5种类型，像CNN、RNN、LSTM、RBM和Autoencoder，其中我们主要的是用的CNN，CNN 另外一个名字叫卷积神经网络。卷积神经网络已经被证明在图像处理中有很好的效果。 其中，自学特征是深度学习的最大优势。例如智能驾驶需要识别狗，在以前的算法中如果要识别狗，对狗的特征要用程序来详细描述，深度学习这个地方如果采集到足够的样本，然后放在深度学习中训练，训练出来后的系统就可以识别这个狗。传统的计算机的视觉算法需要手工提取特征，很多时候需要专家的知识，算法的鲁棒性设计非常困难，很难保证鲁棒性，我们做视觉感知的时候就遇到很多困难。另外如果要保证这个稳定需要大量的调试，非常耗时。 深度学习一般包括四种类型的神经网络层，输入层、卷积层、池化层、输出层。网络的结构可以10层甚至上百层，一般层数越多检测精度会更精准。并且随着网络层数和节点数的增加，可以表达更细、更多的识别物的特征，这样的话可以为检测精度的提高打下基础。
各位昆虫大家好，欢迎收听金御良言，我是主播，严御坤。本节目由“问叶先生”冠名播出“问叶、寻茶、为您寻一杯好茶”。 最近有一档全国非常火的脑力类综艺节目刚刚结束，虽然节目已经成为过去式，但人工智能+脑科学的话题再一次被推上了至高点。没错这档节目就是最强大脑第三季。 人工智能大家可能不陌生，但脑科学可能大家对这个概念还比较模糊。那什么叫脑科学呢？从狭义维度讲，就是神经科学。从广义的维度讲，就是研究脑的结构和功能的科学，还包括认知神经科学等等。 所以今天我就跟大家分享一下，我近期一直在学习和关注的全新领域：人工智能和脑科学的话题，以及我个人的思考。 我们现在的中国已经进入内涵发展的阶段，从早期规模的发展到现在质量的进步，从有学上到上好学，从普及发展到提高，包括两会上我们提到的教育改革发展的话题，以及现在很多综艺节目也插上了中国传统文化的翅膀，例如：诗词大会、诗书中华、朗读者等等。 事实上关注过历史的中国人都知道，中国早在公元7世纪时就非常的发达，非常繁荣昌盛，那个时候全球70%的GDP来源于中国，那就是我们中国的唐朝。唐朝是人类历史上公认的三大文化中心，也是第一个世界文化中心。第一个是唐朝的长安、第二个是19世纪的巴黎和第三个是今天的纽约。所以在那时的唐朝，几乎人人都在写诗，上至太后下到船夫轿夫都写一首好诗，而且写得水平很高。中国古代在文学上非常著名的就是唐诗、宋词、元曲。《全唐诗》里面任何一首诗都超过乾隆皇帝写的那些自鸣得意的诗，所以唐朝是一个非常让
人羡慕的时代。后来中国的文化衰败是从明清两代开始，具体原因今天不细聊。之后更让中国文化衰败的一个时间点就是文革时期。看似仅仅只是短短的十年文革，却让我们中国出现了长达30年的文化断层。经过改革开放之后将近40年的努力，中国在习主席的领导下，再一次准备将中国的传统文化复兴起来，让中国重返世界舞台，成为最有影响力的国家。 我们中国自古就将就：天时、地利、人和。恰巧这个时候，人工智能时代来了，这个时代将赋予中国新的给予，更有利于我们的文化复兴，国民内涵的提升。 为什么这么说，原因有三：一、环境变了，就是地利。中国的教育在改革，中国新生代的孩子学习的品质和渠道越来越发达，越来越多元化，师资力量也大大提升； 二、环境的改变、体质的改变、学习的方式方法的改变，决定了人的改变。中国古代有四大发明，有唐诗宋词，为什么过去30年，大部分的发明创造不来源中国，大部分的文学创新不来源于中国，在2015年前中国连内地明星都不及香港、台湾。这都是基于环境、体质和方式方法的问题。这些问题一改变，我们发现：明星有了、文学家也会越来越多，未来还会有更多能够代表中国走向世界的科学家、艺术家、企业家等等等等。所以大家有没有发现，自从有了最强大脑这档栏目之后，脑科学的话题就越来越火了，现在有非常多的家长，他们已经不再让孩子去报补习班了，直接帮助孩子报开发大脑的课程，孩子大脑开发好了，学什么都不费劲儿，还需要去上补习班吗？
附件：“图神经网络与知识图谱”课程大纲 第一天19:00-21:00第一章：人工智能与深度学习基础 1.1卷积神经网络结构； 1.2池化； 1.3激活函数； 1.4反向传播； 1.5AlexNet、VGGNet、ResNet、GoogleLeNet等算法简介1.6决策树和随机森林 1.7卷积核与特征提取； 1.8卷积神经网络调参经验分享； 1.9Tf.keras核心高阶API； 1.10Tf.data输入模块； 第二天19:00-21:00第二章：深度学习发展热点 2.1生成对抗网络GAN； 2.2生成与判别； 2.3GAN对抗生成神经网络算法介绍； 2.4代码和案例实践： 图片生成、看图说话， 对抗生成神经网络调参经验分享2.5强化学习RL； 2.6强化学习基础、算法介绍 2.7实例： 基于增强学习的游戏学习 DQN的实现 第三天19:00-21:00第三章:图神经网络 3.1图神经网络(Graph Neural Network) 3.2不动点理论、模型学习、GNN与RNN、GNN的局限3.3门控图神经网络(Gated Graph Neural Network) 3.4状态更新、GNN与GGNN 3.5实例: 到达判断 语义解析 3.6图卷积 3.7图卷积框架 3.8实例: 掷骰子问题 第四章:图神经网络
第四天19:00-21:004.1空域卷积(Spatial Convolution) 4.2消息传递网络、图采样与聚合、图结构序列化 4.3频域卷积(Spectral Convolution) 4.4基础简介：图上的傅里叶变换 4.5频域卷积网络、切比雪夫网络 4.6图读出操作(ReadOut) 4.7基于统计的方法 4.8基于学习的方法： 采样加全连接、全局结点、可微池化、其他方法； 第五天19:00-21:00第五章:知识图谱 5.1知识图谱基础—知识表示与建模 5.2知识表示框架、数据模型设计方法 5.3金融企业数据主题域设计—企业风险知识图谱 5.4知识图谱核心技术：知识源数据的获取 5.5结构化数据的获取、非结构化数据的获取、将mysql数 据导出为图谱源数据 5.6案例实战： 股票吧信息爬取 使用爬虫获取企业法人等信息 获取企业风险知识图谱源数据 5.7知识图谱核心技术：知识抽取 5.8实体抽取技术、关系抽取技术、事件抽取技术 5.9案例实战： 使用hanlp抽取法人名称 企业名称等信息 使用TextRank算法完成知识抽取 使用句法依存算法关系抽取 基于模板完成事件抽取； 第六天19:00-21:00第六章:知识图谱 6.1知识图谱核心技术：知识融合 6.2知识融合概述，实体统一、实体消歧、知识合并6.3案例实战： 使用jieba完成公司名的实体统一 使用tf-idf完成实体消歧 6.4知识图谱核心技术：知识加工和存储 6.5知识加工概述，本体构建，知识推理 6.6知识存储常用数据库，图数据库neo4j 6.7实战操作：使用neo4j工具导入知识图谱 案例1：使用neo4j从零搭建简单的金融知识图谱案例2：基于金融知识图谱的问答机器人 案例3：基于法律领域的知识图谱
人工智能，机器学习和深度学习之间的差异是什么？ 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 人工智能+区块链的发展趋势及应用调研报告 如果你在科技领域，你经常会听到人工智能，机器学习，甚至是深度学习。怎样才可以在正确的时间正确的使用这些词？他们都是一样的意思吗？然而更多时候，人们总是混淆的使用它们。 人工智能，机器学习和深度学习都是属于一个领域的一个子集。但是人工智能是机器学习的首要范畴。机器学习是深度学习的首要范畴。 深度学习是机器学习的一个子集，机器学习是人工智能的一个子集 这个领域的兴起应该归功于深度学习。人工智能和机器学习这个领域近年来一直在解决一系列有趣的问题，比如从自动化的杂货店购买到自动驾驶汽车。
人工智能： 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心
人工智能 “人工智能”(Artificial Intelligence)简称AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是计算机科学的一个分支。是计算机科学技术的前沿科技领域。 人工智能虽然是计算机科学的一个分支，但它的研究却不仅涉及到计算机科学，而且还涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知(思维)科学、行为科学和数学以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。因此，人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。 在世界各地对人工智能的研究很早就开始了。但对人工智能的真正实现要从计算机的诞生开始算起，这时人类才有可能以机器实现人类的智能。AI这个英文单词最早是在1956年的一次会议上提出的，在此以后．因为一些科学家的努力使它得以发展。但人工智能的进展并不像我们期待的那样迅速，因为人工智能的基本理论还不完整．我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展，人工智能正在以它巨大的力量影响着人们的生活[1]。 一、人工智能涉及的技术或方法的基本功能、特点与适用对象 目前，人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。基本上有如下领域[2]： 1)问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2)逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而
深度学习人工智能在无人驾驶上的应用 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】
深度学习人工智能在无人驾驶上的应用 摘要⑹錾疃妊?习的概念及深度学习人工智能在环境感知技术上的应用，详细阐述深度学习的工作原理以及其应用前景。 关键词人工智能无人驾驶环境感知技术深度学习中图分类号：TP29 文献标识码：A 机器深度学习是近年来在人工智能领域的重大突破之一，它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉等领域都取得了不少成功。由于车辆行驶环境复杂，当前感知技术在检测与识别度方面无法满足无人驾驶发展需要，深度学习被证明在复杂环境感知方面有巨大优势。 视觉感知技术是无人驾驶的核心技术。 无人驾驶一般包括四个等级或者五个等级，不管哪个等级都会包含环境感知、规划决策和执行控制等三个方面。其中环境感知方式主要有视觉感知、毫米波雷达感知和激光雷达感知，其中的视觉感知是无人驾驶感知的最主要的方式。 中国的路况较为复杂，雨天、雾霾天以及下雪天。另外，像马车、吊车以及摩托车，还有摩托车拉猪、卡车拉树的现象在我们生活中经常遇到，这些场景对视觉是一个
难题，提高这种复杂路况下的感知精度是无人驾驶研究的挑战。 1深度学习能够满足复杂路况下视觉感知的高精度需求 深度学习被认为是一种有效的解决方案，深度学习是模拟人的大脑，是近10年来人工智能取得一个较大的突破。深度学习在视觉感知中近几年应取得了较大的进展，相对于传统的计算机视觉，深度学习在视觉感知精度方面有比较大的优势。 特别是2011年以后，有报导指出深度学习如果算法和样本量足够的话，其准确率可以达到%以上，传统的视觉算法检测精度的极限在93%左右。而人的感知，也就是人能看到的准确率一般为95%，所以从这个方面看，深度学习在视觉感知方面是有优势的。 所谓深度学习，又名深度神经网络，相对于以前的神经网络来说是一种更多层和节点的神经网络机器学习算法，从这儿可以看出来，其实深度学习是一种机器学习，可以说是一种更智能的机器学习。深度学习主要类型一般包括5种类型，像CNN、RNN、LSTM、RBM和Autoencoder，其中我们主要的是用的CNN，CNN另外一个名字叫卷积神经网络。卷积神经网络已经被证明在图像处理中有很好的效果。
2019年度人工智能与健康考试答案 一、单选题 1.1997年，Hochreiter&Schmidhuber提出（）。（ 2.0分） A.反向传播算法 B.深度学习 C.博弈论 D.长短期记忆模型 2.在大数据隐私保护生命周期模型中，大数据使用的风险是（）。（2.0分） A.被第三方偷窥或篡改 B.如何确保合适的数据及属性在合适的时间地点给合适的用户访问 C.匿名处理后经过数据挖掘仍可被分析出隐私 D.如何在发布时去掉用户隐私并保证数据可用 3.（）宣布启动了“先进制造伙伴计划”“人类连接组计划”“创新神经技术脑研究计划”。（2.0分） A.中国 B.日本 C.美国 D.德国
4.2005年，美国一份癌症统计报告表明：在所有死亡原因中，癌症占（）。（2.0分） A.1/4 B.1/3 C.2/3 D.3/4 5.癌症的治疗分为手术、放疗、化疗。据WTO统计，有（）的肿瘤患者需要接受放疗。（2.0分） A.18% B.22% C.45% D.70% 6.到（）年，几乎所有的算法都使用了深度学习的方法。（2.0分） A.2012 B.2014 C.2016 D.2018 7.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，健康是经济社会发展的（）。（2.0分） A.必然要求 B.基础条件
C.核心要义 D.根本目的 8.据《中国心血管病报告2017》（概要）显示，中国现有心血管病患（）。（2.0分） A.1300万人 B.1100万人 C.450万人 9.50年前，人工智能之父们说服了每一个人：“（）是智能的钥匙。”（2.0分） A.算法 B.逻辑 C.经验 D.学习 10.在（）年，AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石。（2.0分） A.2006 B.2012 C.2016 D.2017
当脑科学研究与未来机器人技术展望 近年来，发达国家纷纷发布各自的“脑计划”，而我国也早已对该研究进行布局，并发布了中国版“脑计划”。各国对于人脑的研究到底进展几何？脑科学研究又对于机器人技术的发展起到了何种关键作用？本文带你笃学一番。 现在，信息通信技术与生物学的融合已经到达了一定高度，所以让研究者们梦寐以求的、能够掌握人类大脑的愿景，有望成为现实。 方兴未艾的“脑计划” 2013年6月，美国白宫公布了“推进创新神经技术脑研究计划”；而在同年初，欧盟委员会也宣布“人脑工程”为欧盟未来10年的“新兴
旗舰技术项目”；紧接着，2014 年9月，日本科学省亦宣布了大脑研究计划的首席科学家和组织模式。 美国侧重于绘制脑图并试图弄清人脑结构，欧洲则侧重于使用计算机模拟人脑……发达国家纷纷投入巨资，并将各自的“脑计划”提升至战略高度，可见这项工作的意义非常重大。 美国“脑计划” 美国的“脑计划”名为“推进创新神经技术脑研究计划”（Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies，简称“BRAIN”），其进程有可能持续10年之久，以加速研发和应用新技术，使研究者看到脑的动态图景，显示各个脑细胞和复杂的神经回路如何以“思维的速度”相互作用。 “BRAIN”的脑模拟包含以下的研究内容：统计大脑细胞类型，建立大脑结构图，开发大规模神经网络记录技术，开发操作神经回路的工具，了解神经细胞与个体行为之间的联系，整合神经科学实验与理论、模型、统计学等，描述人类大脑成像技术的机制，为科学研究建立收集人类数据的机制，知识传播与培训等。 在欧洲的“人类脑计划”（Human Brain Project）和美国“脑计划”（BRAIN）中，大脑模拟是其重要的内容之一。 美国国家卫生研究院宣布，美国脑计划（BRAIN）将重点资助9个大脑研究领域（见图1）。这是美国相关政府科研机构首次公布“脑计划”的具体研究和实施细节。
众所周知，近几年人工智能的发展可以说是非常迅速，虽然人工智能的概念提出已经几十年了，但真正获得长足的发展还是近几年，而人工智能也吸引了一大批大学毕业生、高材生的加入。但想要进入这个行业并不简单，人工智能的核心是深度学习。因此，想要入行人工智能，我们首先需要做的就是对深度学习的了解和掌握，那么深度学习都有哪些方法呢？ 首先，小编认为，基础很重要，而深度学习或者说整个人工智能的学习基础都是数学知识。我们都知道，计算机之所以叫做计算机，就是因为它只是计算，计算机之于人工智能好比心脏之于人类，所以，人工智能说到底还是处理的数学问题，它是将生活中的问题转化成为计算机可以计算处理的数学问题，进而进行处理，因此，掌握数学知识对于学习人工智能和深度学习来说都是非常重要的一环。 其次，掌握一些基本算法和机器学习的理论。算法在人工智能中起的作用就是对问题进行计算，就像我们人类在感知到一些事物之后，我们的大脑会对其进行分析计算一样，人工智能就是通过算法的支持来对所感受的事物进行计算和分析并作出判断操作的，因此，算法是重中之重。 第三，编程语言的掌握，或者是Python语言的掌握。人工智能中，归根结底还是需要程序进行支持的，而程序的编写就需要用到计算机语言。人工智能中，有很多编程语言可供选择，但由于Python的优点和广泛的应用，现在基本上已经成为人工智能的第一选择，所以，掌握Python，我们才能进入到人工智能行业。
第四，自己动手搭建或者训练神经网络。我们都知道，在我们人类的大脑中，有着数以亿计 的神经元，这些神经元是我们日常思考和信息传递的重要媒介，正是因为这些神经元的存在，我们的大脑才能感知事物，并发出指令。同样的，人工智能也需要它们的“神经元”，在人工 智能中，我们管这些叫做神经网络，有了神经网络，人工智能才能算的上是智能，因此，神 经网络非常重要，如果想踏足人工智能行业，神经网络的搭建和训练，我们必须掌握。 人工智能发展的越来越迅速，这让更多的人选择这一行业，而这一行业对技术的要求并不低，因此我们需要学习和掌握的知识有很多，只有掌握了对应的方法，我们才能学的更迅速，从 而更快地入行。
2019 年度人工智能与健康考试答案 1.据清华原副校长施一公教授研究，中国每年有 265 万人死于（），占死亡人数的28% 。（ 2.0 分） A.癌症 B.心脑血管疾病 C.神经退行性疾病 D.交通事故 我的答案： A √答对 2.在 2017 年国务院印发的（）中规定了我国到2030 年人工智能发展三步走的部署和设想。（ 2.0 分） A.《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》 B.《关于积极推进“互联网 + ”行动的指导意见》 C.《“互联网 + ”人工智能三年行动实施方案》 D.《新一代人工智能发展规划》 我的答案： D √答对 3.在国际评判健康的标准中，空腹血糖值低于（）才是健康的。（ 2.0 分） A.90mg/dl B.95mg/dl C.100mg/dl
D.110mg/dl 我的答案： C √答对 4.生物特征识别技术不包括（）。（ 2.0 分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案： A √答对 5.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（ 2.0 分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案： C √答对 6.关于中国人工智能产业技术创新日益活跃,下列说法不正确的是（）。（2.0 分） A.语音识别、视觉识别技术达到世界领先水平 B.在脑科学等基础研究领域取得显著进展 C.人工智能领域的国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第一位 D.人工智能领域的国际科技论文引用量达到世界第一位 我的答案： C √答对
7.在大数据隐私保护生命周期模型中，大数据使用的风险是（）。（ 2.0 分） A.被第三方偷窥或篡改 B.如何确保合适的数据及属性在合适的时间地点给合适的用户访问 C.匿名处理后经过数据挖掘仍可被分析出隐私 D.如何在发布时去掉用户隐私并保证数据 可用我的答案： B √答对 8.如果一个人体检时发现乳腺癌 1 号基因发生突变，可以推断出（）。（ 2.0 分） A.这个人患乳腺癌的概率增加了 B.这个人已经患了乳腺癌 C.这个人一定会患乳腺癌 D.这个人很快会被检查出乳腺 癌我的答案： A √答对 9.最经典的西方健康研究——佛雷明翰研究开始于（）。（ 2.0 分） A.1948 年 B.1971 年 C.1989 年 D.2000 年 我的答案： A √答对 10.据 2005 年美国一份癌症统计报告表明，在男性的所有死亡原因中，排在第 二位的是（）。（ 2.0 分）
人工智能与未来 摘要：5盘人机围棋大战，让“人工智能”这个时髦词汇飞入寻常百姓家，伴随这股热潮，国内互联网公司种种基于人工智能技术的创新应用也不断涌现。最近这段时间，从智能客服、投资指导再到人脸识别，多项与人工智能技术紧密联系的新应用与新服务先后浮出水面。 什么是人工智能 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 其实，人工智能技术本身的火热已经持续了一段相当长的时间。一项不完全统计显示，2015年，我国投资人工智能的机构数量已经高达48家，投资额为14.2亿元，同比增长分别为71.4%、75.7%。预计2020年中国人工智能市场规模将达到91亿元。 不但以百度、腾讯、阿里巴巴为代表的互联网巨头已开始在人工智能上发力，上百家创业企业也开始渗透并构架起产业基础层、技术层、应用层，形成产业链模型。目前，中国人工智能领域已覆盖了工业机器人、服务机器人、智能硬件等硬件产品层，智能客服、商业智能等软件与服务层，视觉识别、机器学习等技术层，数据资源、计算平台等基础层。 但人工智能到底能做什么，又将怎样改变我们的生活？ 解放枯燥劳动的“双手” “利用人工智能技术，每一通电话，可以节约客服人员225秒的时间，以一个客服一天接听200通电话计算，人工智能可以为他节约3个小时。”网易七鱼产品总监段毓铮这样告诉记者。 4月12日，网易正式上线了自己的云客服产品“七鱼”，其中最重要的卖点之一就是取代传统客服的重复琐碎的枯燥劳动。“网易七鱼智能客服机器人可以同时响应百万级客户请求，大量的常见问题会被智能机器人准确解答，节省超过80%人工客服成本。”段毓铮如是说。 通过自我学习，完成对语音、视频、图片等非结构化数据的识别，从而“将鲜活的人从低效工作中解放出来”，的确是现阶段人工智能最主要的应用。
人工智能、机器学习、深度学习三者关系 人工智能：从概念提出到走向繁荣1956年，几个计算机科学家相聚在达特茅斯会议，提出了人工智能的概念，梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。其后，人工智能就一直萦绕于人们的脑海之中，并在科研实验室中慢慢孵化。之后的几十年，人工智能一直在两极反转，或被称作人类文明耀眼未来的预言，或被当成技术疯子的狂想扔到垃圾堆里。直到2012年之前，这两种声音还在同时存在。 2012年以后，得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现，人工智能开始大爆发。据领英近日发布的《全球AI领域人才报告》显示，截至2017年一季度，基于领英平台的全球AI（人工智能）领域技术人才数量超过190万，仅国内人工智能人才缺口达到500多万。 人工智能的研究领域也在不断扩大，图一展示了人工智能研究的各个分支，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。 但目前的科研工作都集中在弱人工智能这部分，并很有希望在近期取得重大突破，电影里的人工智能多半都是在描绘强人工智能，而这部分在目前的现实世界里难以真正实现（通常将人工智能分为弱人工智能和强人工智能，前者让机器具备观察和感知的能力，可以做到一定程度的理解和推理，而强人工智能让机器获得自适应能力，解决一些之前没有遇到过的问题）。 弱人工智能有希望取得突破，是如何实现的，智能又从何而来呢？这主要归功于一种实现人工智能的方法机器学习。 机器学习：一种实现人工智能的方法机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来训练，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。 举个简单的例子，当我们浏览网上商城时，经常会出现商品推荐的信息。这是商城根据你
薛贵，中国教育学会脑科学与教育分会副理事长，北京师范大学教授长江学者特聘教授 最近有一档全国非常火的脑力类综艺节目刚刚结束，虽然节目已经成为过去式，但人工智能+脑科学的话题再一次被推上了至高点。没错这档节目就是最强大脑第三季。 人工智能大家可能不陌生，但脑科学可能大家对这个概念还比较模糊。那什么叫脑科学呢？从狭义维度讲，就是神经科学。从广义的维度讲，就是研究脑的结构和功能的科学，还包括认知神经科学等等。 而且大家有没有发现，同样与脑科学有些关联文化和知识类的综艺节目，比如：朗读者、中国诗词大会、诗书中华等等。在2017年也突然横空出世。所以教育+脑科学的话题也被炒得沸沸扬扬。 所以今天我就跟大家分享一下，我近期一直在学习和关注的全新领域：人工智能、脑科学和中国教育的问题，以及我个人的思考。 首先我们来说一说脑科学+教育。 教育是社会面临的一个重大问题，无论国家、社会还是每一个家庭，都会思考这个问题。而互联网的技术支撑、脑科学可能是提高教育质量很有效的手段。 所以，脑科学是21世纪教育的必然趋势 我们现在的教育已经进入内涵发展的阶段，从早期规模的发展到现在质量的进步，从有学上到上好学，从普及发展到提高，包括两会上我们提到的教育改革发展的话题，其核心的任务就是要提高教学质量，以提高质量为核心注重教育的内涵发展，鼓励学校办出特色、办出水平，出名师、立风采。 中国教育学会脑科学与教育分会副理事长薛贵教授说过：教育质量的衡量标准就是能培养出全面发展以适应社会的需求的人才，这也是我们现在核心素养提出的一个很重要的背景。让每个人都能有平等享受教育的机会，坚持教育公平性和普惠性，除了需要国家政策层面上的支持以外，互联网的技术支撑、脑科学可能是提高教育质量很有效的手段。 所以，脑科学虽然看似离我们很远，但却是21世纪教育的必然趋势。从科学的角度看，21世纪已经进入一个脑科学的时代，像人工智能，大脑开发等已经离我们非常近了。看过最强大脑的朋友们，有没有发现现在很多孩子的大脑开发已经从学前开始，还记得心算兄弟吴仁竣、项天佑吗？还记得今年的酱油小弟，数读天才胡宇轩吗？还记得去年的全球脑王，超星星男孩陈志强吗？这些孩子正在改变中国的未来。
深度学习人工智能在无人驾驶上的应用 摘要? ⑹錾疃妊?习的概念及深度学习人工智能在环境感知技术上的应用，详细阐述深度学习的工作原理以及其应用前景。 关键词人工智能无人驾驶环境感知技术深度学习中图分类号：TP29 文献标识码：A 机器深度学习是近年来在人工智能领域的重大突破之一，它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉等领域都取得了不少成功。由于车辆行驶环境复杂，当前感知技术在检测与识别度方面无法满足无人驾驶发展需要，深度学习被证明在复杂环境感知方面有巨大优势。 视觉感知技术是无人驾驶的核心技术。无人驾驶一般包括四个等级或者五个等级，不管哪个等级都会包含环境感知、规划决策和执行控制等三个方面。其中环境感知方式主要有视觉感知、毫米波雷达感知和激光雷达感知，其中的视觉感知是无人驾驶感知的最主要的方式。 中国的路况较为复杂，雨天、雾霾天以及下雪天。另外，像马车、吊车以及摩托车，还有摩托车拉猪、卡车拉树的现象在我们生活中经常遇到，这些场景对视觉是一个难题，提高这种复杂路况下的感知精度是无人驾驶研究的挑战。 1深度学习能够满足复杂路况下视觉感知的高精度需求深度学习被认为是一种有效的解决方案，深度学习是模拟人的大脑，是近10 年来人工智能取得一个较大的突破。深度学习
在视觉感知中近几年应取得了较大的进展，相对于传统的计算机视觉，深度学习在视觉感知精度方面有比较大的优势。 特别是2011 年以后，有报导指出深度学习如果算法和样本量足够的话，其准确率可以达到99.9%以上，传统的视觉算法检测精度的极限在93%左右。而人的感知，也就是人能看到的准确率一般为95%，所以从这个方面看，深度学习在视觉感知方面是有优势的。 所谓深度学习，又名深度神经网络，相对于以前的神经网络来说是一种更多层和节点的神经网络机器学习算法，从这儿可以看出来，其实深度学习是一种机器学习，可以说是一种更智能的机器学习。深度学习主要类型一般包括5 种类型，像CNN RNN LSTM RBM和Autoencoder，其中我们主要的是用的CNN CNF另外一个名字叫卷积神经网络。卷积神经网络已经被证明在图像处理中有很好的效果。 其中，自学特征是深度学习的最大优势。例如智能驾驶需要识别狗，在以前的算法中如果要识别狗，对狗的特征要用程序来详细描述，深度学习这个地方如果采集到足够的样本，然后放在深度学习中训练，训练出来后的系统就可以识别这个狗。传统的计算机的视觉算法需要手工提取特征，很多时候需要专家的知识，算法的鲁棒性设计非常困难，很难保证鲁棒性，我们做视觉感知的时候就遇到很多困难。另外如果要保证这个稳定需要大量的调试，非常耗时。
2019.07 在人工智能技术逐步深入各领域应用环节的过程中,对于人工智能设备在视觉语音识别、自然语言处理、统计分析、数据挖掘、模式识别等功能实现方面的算法研究是人工智能技术研究的基本内容,也是深化人工智能在各领域运用的有效方式。而在当前多元主体参与的人工智能技术开发与应用中,人工智能深度学习算法也呈现出了多样化的趋势,即越来越多差异化明显的学习算法开始在人工智能领域得以尝试和应用,并且取得了良好的效果。事实上,人工智能深度学习算法是以人工智能功能需求为导向的算法开发与应用过程,鉴于此,对于深度学习算法的研究应当从具体的应用方面入手。 1人工智能的深度学习算法分类 人工智能的深度学习算法有很多种类型,并且一些 算法还可以再次延伸出新的算法。因此,对深度学习算法的把握宜从主要的算法入手。就目前人工智能的发展而言,较为常用的深度学习算法主要有以下几类。1.1监督式学习 监督式学习是由一组人工标记的数据推测出假设函 数的人工智能深度学习算法。在该学习方式中,大量训练样本构成样本集,每个训练样本包含输入值和期望输出值。监督式学习功能的实现主要在于通过深度学习算法构建一个模型,然后将模型产生的预测结果与最终数据处理的结果进行对比,根据两者的偏差对模型进行不断的优化调整,以提升模型预测结果的准确性。 图1是以针对房屋居住面积及其价格的人工智能深度学习算法应用流程。在该应用中,训练集通过学习算法的训练,求出一个关于房屋面积对价格的函数。当有 新的数据需要预测时,就给出的房屋面积代入假设模型之中,就可以给出相应的价格预测值。一般而言,监督式学习的算法经常应用在分类问题和回归问题之间。 1.2非监督式学习 非监督式学习是人工智能网络中不需要人工输入标 签的算法。非监督式学习的主要目的在于对原始的数据资料进行科学、标准分类,以便对数据资料的内部结构进行更清晰的把握。在非监督式学习中,数据的分类结果并不明确,换而言之,数据分类的结果是否正确无从得知。在人工智能发展中,非监督式学习主要适用于关联规则的学习以及聚类等。1.3半监督式学习 半监督式学习是介于监督式学习和非监督式学习之 间的一种深度学习算法。半监督式学习模型主要用来预测数据的类型,并且模型涉及的数据也比较多样化,既有被标识的数据,也有没有标识的数据。但要想达到预测的目标,就需要先学习和掌握学习数据的内在结构,作者简介：周晋(1981-),男,本科,工程师,研究方向:计算机科学与技术。收稿日期：2019-04-17 关于人工智能的深度学习算法 周晋 （天津市房地产市场管理服务中心，天津300000） 摘 要:随着人工智能产品和服务开发的不断深入，关于人工智能深度学习算法的研究与应用逐渐成为 人工智能发展中的基础性工作。从本质上讲，人工智能深度学习算法实际上是人工智能机器学习算法，即智能机器人通过相应的算法将搜集到的各种源数据进行处理，并按照最终输出指令做出相关的行为动作。据此可以看出，算法是影响人工智能效果的关键因素。在概括介绍几种常见的人工智能深度学习算法的基础上，就人工智能的深度学习算法应用进行分析，以深化人工智能深度学习算法的了解和研究。关键词:人工智能；深度学习算法；应用 图1监督式学习的流程 设置训练集 学习算法 房屋面积函数 预测房价 115
人工智能伦理学慕课题库 人工智能的历史 1.[多选题]对人工智能常见的误解有哪些() A.人工智能就是机器学习 B.机器学习只是人工智能中的一个方向 C.人工智能最近十年受到深度学习的驱动较多 D.人工智能就是深度学习 我的答案：AD 2.[判断题]哲学思维对于人工智能的重要性表现在,哲学所强调的批判性思维有助于认清人工智能发展中的问题。() 我的答案：对 3.[判断题]深度学习在人工智能领域的表现并不突出。() 我的答案：错 符号人工智能 1.[单选题]人工智能作为一门学科的建立时间是()。 年 年 年 年 我的答案：A 2.[单选题]人工智能与计算机学科的关系是()。 A.计算机学科的主要驱动力是人工智能研究 B.计算机是人工智能研究的一个领域 C.人工智能是计算机学科的一个分支 D.人工智能与计算机学科没有联系 我的答案：C 3.[单选题]计算机之父是()。 A.约翰·麦卡锡 B.艾伦·图灵 C.赫尔伯·西蒙 D.马文·明斯基
4.[判断题]符号AI是将人的思维通过逻辑语言制成流形图让计算机去执行。() 我的答案：对 5.[判断题]通用问题求解器需要寻找全局最优解。() 我的答案：错 人工神经网络 1.[单选题]()是现在新出现的人工智能的研究方向。 A.深度学习 B.人工神经元网络 C.贝叶斯网络 D.类脑人工智能 我的答案：D 2.[单选题]深度学习中的“深度”是指()。 A.计算机理解的深度 B.中间神经元网络的层次很多 C.计算机的求解更加精准 D.计算机对问题的处理更加灵活 我的答案：B 3.[多选题]人工神经元网络与深度学习的关系是()。 A.人工神经元网络是深度学习的前身 B.深度学习是人工神经元网络的一个分支 C.深度学习是人工神经元网络的一个发展 D.深度学习与人工神经元网络无关 我的答案：AC 4.[判断题]符号AI不是人工智能的正统。()
引入深度学习的人工智能类课程 摘要：深度学习是人工智能领域最近的惊人进展，从模型、算法，到大规模的应用都取得了令人瞩目的成果。文章提出在人工智能类课程中引入深度学习的初步内容和实施建议，同时分析其必要性和可行性。 关键词：人工智能；深度学习；教学建议 0 引言 传统的人工智能课程主要包括人工智能导论、模式分析、机器学习、数据挖掘等。这些课程由各个院校根据专业情况不同而选择，课程的内容也有较大差别，但是，基本上都涉及人工神经网络的内容。然而在人工神经网络的教学内容上，一般只讲解经典的多层感知器和反向传播算法，或再加入一些反馈网络的内容，这种教学内容设计的一个不足是忽视了人工智能领域的最新发展——深度学习，它是近几年人工智能领域最具影响力的研究主题，并在大规模语音识别、大规模图像检索等领域取得突破。 北京邮电大学计算机学院开设人工智能科学与技术的本科专业，笔者从事深度学习的研究工作，同时承担了本科生和研究生人工智能类课程的教学工作，因此产生了将深度学习内容引人人工智能类课程的想法。本文先介绍深度学习的背景，说明深度学习在人工智能发展中的地位，之后分析了将深度学习基本内容引入人工智能类课程的必要性和可行性，最后给出了一些实施建议供探讨。 1 深度学习背景 2006年，加拿大多伦多大学的GeoffreyHinton教授与Salakhutdinov博士在美国《科学》杂志发表了题为“Reducing the Dimensionality ofDatawith Neural Networks”的论文，该文提出一种学习多层神经网络的方法，并将这种具有多层结构的学习方法命名为深度学习（Deep Learning），而这成为深度学习研究的一个导火索，从此深度学习的研究与应用蓬勃发展起来。 深度学习在语音识别与生成、计算机视觉等应用领域取得了突出进展。近几年的国际机器学习大会（International Conference on MachineLearning，ICML）、神经信息处理大会（AnnualConference On Neural Information Processing Systems，NIPS）、计算机视觉大会（InternationalConference on Computer Vision，ICCV）、 声学语音与信号处理大会（International ConferenceOn Acoustics，Speech，and Signal Processing，ICASSP）、计算语言学大会（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.ACL）、计算机视觉与模式识别（InternationalConference on Computer Vision and P atternRecognition，CVPR）等都有不少相关的研究论文、会议教程和小组研讨会（Workshop）。美国国防高级研究计划（DARPA）也提出了关于深层学习的研究项目。此外，2013年6月《程
《人工智能》（李开复）读后感 本书内容框架如下： 1.关于人工智能的五种定义 2.人工智能发展的三个阶段 3.人工智能是否会威胁人类 4.人类将如何变革 5.AI行业的创业概况 6.AI时代下的教育和个人发展 一、关于人工智能的五种定义 首先，请抛开人工智能就是人形机器人的固有偏见。 人工智能目前作为一种技术手段，已经成为了不少应用的核心驱动力。 苹果的SIRI、微软的小冰是常见的人工智能助理。当用户与他们对话时，他们会通过事先积累好的人类对话库和互联网资料库中，查找最有可能匹配的回答。 今日头条、淘宝购物推荐，会根据你的浏览习惯、购物历史，学习你的爱好。所以用的越久，它就会越懂你。 人脸识别是目前应用最广泛的机器视觉技术，是人工智能大家庭中的重要分支。用刷脸的方式替代门禁卡，支付宝正在开发的刷脸支付也是依托于人脸识别技术。广义上的机器视觉还包括图像、视频中各种物体识别、场景识别、地点识别乃至语义理解。比如手机中的照片自动分类就是运用了场景识别的功能，还有清理重复照片的功能，也运用到了这个技术。此外，百度中的图片搜索、淘宝中的商品图片搜索，也运用到了人工智能技术。 我们现在用的美图秀秀中的一键P图软件、三生三世画风的一键美妆，都是运用到了人工智能技术。机器通过从大量经典画作中学习到的上色技法、笔触技法、干湿画法、上妆技巧等，来对原始图片进行处理。 搜索引擎根据问题给出最直接的答案，也与SIRI的运行原理相类似。 在机器翻译这一块儿上，通过对语言、语言学的学习，得出的翻译结果也具备较强的可读性。甚至可以通过中文与英文的翻译数据、英文与阿拉伯文的翻译数据，自动学习如何从中文翻译到阿拉伯文。 还有目前在商业化方面已经取得长足进展的自动驾驶技术。也是通过数百万里的驾驶里程学习，来完成车速调整、控制转向、避免碰撞等操作。当然，目前相对比较成熟的还是半自动驾驶技术。完全的无人驾驶或许还要等到十年之后。 还有我们经常在电影中看见的机器人行业。快递分拣机器人、无人飞机、工业机器人，都极大的提高了商业效率。但目前机器人还无法做到像人一样具备完整的思维。大家所期待的人形机器人，其实投资人也是不看好的。原因很简单，机器越像人，就越容易被拿来和真人比