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那我们怎么运用人工智能去自动发现新知识呢？我们今天的机器学习、深度学习都在使用大数据，但当下深度学习面临的一个问题是我们无法解释正确答案是如何被找到的。这个问题可能在未来的5-10年内会得到解决，也是我们接下来的任务。
曾经，人工神经网络能做的事非常有限。复杂问题若要得出准确的结果，必须构建很多层的人工神经元，但神经元层数增加后，研究人员当时还未找到针对新增神经元有效的训练方法。在21世纪头10年的中期，深度学习这项重大的技术性突破终于到来，知名研究人员杰弗里·辛顿找到了有效训练人工神经网络中新增神经元层的方法。这就像是给旧的神经网络打了一针兴奋剂，使它们的能力倍增，可以执行更多、更复杂的工作，例如语音及物体识别。性能大增的人工神经网络现在有了新的名字“深度学习”开始把旧的系统远远甩在身后。多年来对神经网络根深蒂固的成见让人工智能的许多研究人员忽略了这个已经取得出色成果的“边缘群体”，但2012年杰弗里·辛顿的团队在一场国际计算机视觉竞赛中的胜出，让人工神经网络和深度学习重新回到聚光灯下。在边缘地带煎熬了数十年后，以深度学习的形式再次回到公众视野中的神经网络法不仅成功地让人工智能回暖，也第一次把人工智能真正地应用在现实世界中。研究人员、未来学家、科技公司CEO都开始讨论人工智能的巨大潜力：识别人类语言、翻译文件、识别图像、预测消费者行为、辨别欺诈行为、批准贷款、帮助机器人“看”，甚至开车。
专注于人工智能在线教育本类最新播报：好字声网站G圁 圂 适⑾⑿⒀⒁⒂⒃优R 圗 团K圉 圊 深度之眼做的是训练营，每个训练营都有一个专属的学习任务，时长三个月。学员通过加入训练营，学习公开的教学资源，比如吴恩达、李飞飞的视频课，或周志华老师的《机器学习》西瓜书，这些课程或书籍都有一个特点就是教你底层框架实现能力，还有算法的数学推导功底，不是简单的调参技巧。学员通过打卡小程序加入深度之眼，深度之眼通过知识星球、打卡小程序和社群为学员提供一系列服务。
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