图像识别技术与应用第一课

一、深度学习应用工程师

• 熟练掌握机器学习相关的理论知识和实践技能
• 熟悉CNN等典型深度学习模型的使用场景和以及常见的物体检测与图像分类模型
• 熟悉python编程，熟悉PyTorch, TensorFlow等主流深度学习框架中的一种或多种
• 拥有扎实的数学和编程功力，并有良好的团队合作能力。

二、人类工业文明的演变

人类工业文明的发展历经机械化、电气化、信息化时代，如今已步入人工智能时代。

• 机械时代∶18世纪末，瓦特发明蒸汽机，工业设备开始发展。
• 电气化时代∶19世纪末，爱迪生发明电灯，电力的使用。
• 信息化时代∶20世纪50年代中期电子信息技术，自动化技术。
• 人工智能时代∶智能系统。

三、工业文明演进中的人工智能时代

      工业文明如今已步入人工智能时代。人工智能，简单来说，就是让机器拥有类似人类的智能。它不仅仅是一个概念，更是一门学科，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技术科学。

      在当今社会，人工智能已成为生活中不可分割的一部分，对人类生活方式也产生了巨大的转变，像智能控制系统，自主驾驶，人脸识别考勤，智能购物医疗试衣，背后都离不开它的支持。

四、机器学习

机器学习在日常生活中随处可见，比如语音识别系统，通过采集大量音频样本的数据集并标注，设计程序算法调整参数来构建模型。机器学习主要包含数据、模型、目标函数和优化算法这几个关键组件。

• 数据由样本组成，样本有时也叫做数据点或者数据实例，处理图像时，每张照片就是一个样本，像素数值构成其特征。
• 模型是调整参数后的程序，模型由错综复杂的神经网络构成，包含层层数据转换。
• 目标函数是定义模型的优劣程度的度量。
• 优化算法，它能够搜索出最佳函数，以最小化损失函数。

五、总结

人工智能已悄然融入生活各处，从智能家居到便捷支付，它带来的改变真切可感。机器学习作为人工智能的关键，在图像识别等众多领域发挥着核心作用，为技术发展筑牢根基。