Trí tuệ nhân tạo

Các Phép thử Turing là thử nghiệm đầu tiên của trí tuệ nhân tạo và bây giờ là một chút lỗi thời. Các Tổng Phép thử Turing nhằm mục đích trở thành một thử nghiệm hiện đại hơn mà đòi hỏi một hệ thống phức tạp hơn nhiều. Những kỹ …

35 turing-test  strong-ai  intelligent-agent  weak-ai 

Thư viện nào (TensorFlow hoặc Keras) bạn muốn giới thiệu cho cách tiếp cận đầu tiên để học sâu? Tôi là một sinh viên khoa học thần kinh lần đầu tiên thử nghiệm các phương pháp tính toán, nếu điều đó quan trọng.

35 deep-learning  tensorflow  keras  getting-started  software-evaluation 

Tôi đã nghe ý tưởng về sự kỳ dị của công nghệ, nó là gì và nó liên quan đến Trí tuệ nhân tạo như thế nào? Đây có phải là điểm lý thuyết mà máy móc Trí tuệ nhân tạo đã phát triển đến mức chúng phát triển và …

32 philosophy  definitions  agi  superintelligence  singularity 

Tôi vừa hoàn thành chương trình thạc sĩ Khoa học dữ liệu 1 năm nơi chúng tôi được dạy R. Tôi thấy rằng Python phổ biến hơn và có cộng đồng lớn hơn trong AI. Có đáng để ai đó ở vị trí của tôi chuyển sang Python và nếu …

31 python  comparison  r 

Tôi đã nghe trước đây từ các nhà khoa học máy tính và từ các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực AI rằng Lisp là một ngôn ngữ tốt để nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo. Điều này vẫn còn áp dụng, với sự phổ biến của …

30 neural-networks  machine-learning  deep-learning  research  programming-languages 

Tôi đang cố gắng tìm một số nghiên cứu hiện có về cách chọn số lượng các lớp ẩn và kích thước của các lớp RNN dựa trên LSTM. Có một bài báo mà vấn đề này đang được nghiên cứu, tức là, nên sử dụng bao nhiêu ô nhớ? …

28 neural-networks  machine-learning  research  recurrent-neural-networks  lstm 

Khi bạn viết thuật toán của mình, làm thế nào để bạn biết bạn cần bao nhiêu nơ-ron mỗi lớp? Có bất kỳ phương pháp để tìm số lượng tối ưu của chúng, hoặc đó là một quy tắc của ngón tay cái?

28 deep-network  search  neurons 

Hiểu biết của tôi là lớp tích chập của mạng nơ ron tích chập có bốn chiều: input_channels, filter_height, filter_ rắc, number_of_filters. Hơn nữa, theo hiểu biết của tôi, mỗi bộ lọc mới chỉ bị chia nhỏ trên TẤT CẢ các input_channels (hoặc bản đồ tính năng / kích hoạt …

28 deep-learning  convolutional-neural-networks  image-recognition 

Sự khác biệt giữa học tập củng cố dựa trên mô hình và mô hình là gì? Dường như với tôi, bất kỳ người học không có mô hình nào, học qua thử và sai, đều có thể được quy định là dựa trên mô hình. Trong trường hợp đó, …

28 reinforcement-learning  comparison  model-based  model-free 

Đến ngày hôm nay tôi - với tư cách là một cư sĩ AI - bị bối rối bởi những cải tiến đã hứa và đạt được của dịch thuật tự động. Ấn tượng của tôi là: vẫn còn một con đường rất, rất xa để đi. Hoặc có những …

27 natural-language-processing  machine-translation 

Bài viết Những hạn chế của việc học sâu trong cài đặt đối thủ khám phá cách các mạng thần kinh có thể bị hỏng bởi kẻ tấn công có thể thao túng tập dữ liệu mà mạng nơ-ron huấn luyện. Các tác giả thử nghiệm một mạng lưới thần …

27 neural-networks  deep-learning  philosophy  generative-adversarial-networks  ai-safety 

Học tự giám sát trong học máy là gì? Nó khác với học có giám sát như thế nào?

27 machine-learning  comparison  supervised-learning  self-supervised-learning 

Làm thế nào một mạng lưới thần kinh có tính từ "sâu" thực sự phân biệt với các mạng tương tự khác?

25 neural-networks  machine-learning  deep-network  terminology  comparison 

Tôi biết rằng các mạng thần kinh có thể không được thiết kế để làm điều đó, tuy nhiên, theo giả thuyết, liệu có thể đào tạo mạng lưới thần kinh sâu (hoặc tương tự) để giải các phương trình toán học? Vì vậy, đưa ra 3 đầu vào: số …

24 neural-networks  math 

Các lý thuyết hiện tại về sự phát triển của một AI có ý thức là gì? Có ai thậm chí đang cố gắng phát triển một AI có ý thức? Có thể ý thức là một hiện tượng mới nổi, nghĩa là, một khi chúng ta đặt đủ độ …

24 philosophy  theory  artificial-consciousness