科学技術の発展に伴い、AI技術は、ますますホットになってきた、そして最終的にはAIそれは何ですか？私は自分の理解についてお話しましょう。
AIの略人工知能（AI）、人工知能機械の私の理解では、学習によってであり、ヒトのスキルのいくつかの種類がAIである持っています。これは、簡単にこれらの言葉から見ることができ、
機械のAIコアはとても自然にそれは機械学習（機械学習、ML）は、人工知能のサブフィールドだけでなく、人工知能の中核である、機械学習につながる、自己学習が可能です。それはほとんどすべて（深い学習を含む）で最も影響力のある方法の世界に含まれます。機械学習理論が設計し、いくつかは、コンピュータが自動的に学習アルゴリズムを聞かせて分析することです。そして、学習の深さ、深い学習（ディープラーニング、DL）は、機械学習のサブクラスに属しています。それは、人間の脳の作品に触発され、学習プロセスの発現特性を解決するために、深いニューラルネットワークを使用することです。ニューラルネットワーク自体の深さは新しい概念ではない、ニューラルネットワーク構造の隠れ層の複数を含むことが理解されます。トレーニング効果DNNを改善するために、このような接続方法やニューロンの活性化関数としての側面上の人々が調整します。その目的は、作成、テキスト、画像などのデータを解釈する人間の脳のメカニズムを模倣ニューラルネットワークを学習分析するために、人間の脳をシミュレートするために、鳴りれます。
私は共有したい、この分野での画像認識で、我々が最初に必要な環境を3ピースをインストールする必要があり、pycharm
アナコンダ
pytorch学習フレームで、インストール後の最初の二つは、入力されたコマンドcmdに対応する公式ウェブサイトに完全なログです。