• 我们是如何构建城市级AI+智慧城市系统 • 大规模深度学习实战系统的几点经验 l商汤科技联合创始人，架构师 lC++/Go/Rust/Ruby开发者 l多个开源项目贡献者 lNIPS国际会议论文作者 @chyh1990 2017.6 2016.3 2015.11 2014.6 2013.3 2011年中 2017.3 2016.3 2014.11 2013.12

加快训练 - 分布式训练系统 图像海量数据的积累 02 深度学习技术介绍 加快计算 - 深度学习算法加速 RPN SACC2017 技 术 发 展 应 用 突 破 1956 达特茅 斯会议 标志AI 诞生 1957 神经网络 Perceptr on被罗 森布拉特 发明 1980 2006 Hinton提出 “深度学习” 的神经网络 2013 深度学习算法在 语音和视觉识别

工智能算法。接下来我们将介绍人工智能、机器学习、深度学习的概念以及它们之间的联 系与区别。 1.1.1 人工智能 人工智能是让机器获得像人类一样具有思考和推理机制的智能技术，这一概念最早出 现在 1956 年召开的达特茅斯会议上。这是一项极具挑战性的任务，人类目前尚无法对人脑 的工作机制有全面、科学的认知，希望能制造达到人脑水平的智能机器无疑是难于上青 天。即使如此，在某个方面呈现出类似、接近甚至超越人类智能水平的机器被证明是可行 前，先来正式介绍对于常用的经典数据集，如何利用 PyTorch 生态链提供的工具便捷地加 载数据集。对于自定义的数据集的加载，将会在后续章节介绍。 PyTorch 发布至今，受到越来越多的开发者的青睐，甚至在很多国际会议论文中的使 用率已经远超 TensorFlow。使用的人越多，生态系统相应地越加完善，目前涌现出如 torchvision、torchtext、torchaudio、PyTorch Geometric

赖于实际的查询。在这里，他们依靠一个简单的相关性过滤来识别一组相关条目，然后根据PageRank对包含 查询条件的结果进行排序。如今，搜索引擎使用机器学习和用户行为模型来获取网页相关性得分，很多学术 会议也致力于这一主题。 推荐系统 另一类与搜索和排名相关的问题是推荐系统（recommender system），它的目标是向特定用户进行“个性化” 推荐。例如，对于电影推荐，科幻迷和喜剧爱好者的