电脑主板上tpu是什么意思

TPU是一颗由华硕自主研发的控制芯片，通过这颗芯片玩家可以在不占用CPU性能的基础上对玩家的CPU通过硬件控制的方式进行超频。

EPU节能引擎,可检测目前的PC负载并实时智能调整功率，以此提供整体系统节能省电的功能。

EPU为组件提供自动相位切换（包括CPU、显卡、内存、芯片组、硬盘及系统风扇），可智能加速及超频以提供最适合的用电量，以此节省电力与成本。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

深度学习学什么？

深度学习主要学的有：神经网络、BP反向传播算法、TensorFlow深度学习工具等写作猫。

深度学习英文全称为：deeplearning，是机器学习的分支，主要是把人工神经网络当作构架，进而对数据进行表征学习的算法。

至今已有数种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

另外，“深度学习”已成为类似术语，或者说是神经网络的品牌重塑。通过多层处理，逐渐将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示后，用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。

由此可将深度学习理解为进行“特征学习”或“表示学习”。以往在机器学习用于现实任务时，描述样本的特征通常需由人类专家来设计，这成为“特征工程”（featureengineering）。

众所周知，特征的好坏对泛化性能有至关重要的影响，人类专家设计出好特征也并非易事；特征学习（表征学习）则通过机器学习技术自身来产生好特征，这使机器学习向“全自动数据分析”又前进了一步。

而深度学习的主要应用场景为：语音识别微软研究人员通过与hinton合作，首先将RBM和DBN引入到语音识别声学模型训练中，并且在大词汇量语音识别系统中获得巨大成功，使得语音识别的错误率相对减低30%。

但是，DNN还没有有效的并行快速算法，很多研究机构都是在利用大规模数据语料通过GPU平台提高DNN声学模型的训练效率。

在国际上，IBM、google等公司都快速进行了DNN语音识别的研究，并且速度飞快。国内方面，阿里巴巴，科大讯飞、百度、中科院自动化所等公司或研究单位，也在进行深度学习在语音识别上的研究。

自然语言处理等其他领域很多机构在开展研究，2013年TomasMikolov,KaiChen,GregCorrado,JeffreyDean发表论文EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace建立word2vector模型，与传统的词袋模型（bagofwords）相比，word2vector能够更好地表达语法信息。

深度学习在自然语言处理等领域主要应用于机器翻译以及语义挖掘等方面。

卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么

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深度学习，又名多层神经网络，DNN，由汉丁在2006年命名，其实就是多层神经网络，具体这段黑历史可以查阅资料卷积神经网络，CNN，是深度学习的一种方法，主要用来解决图像识别问题由严乐春提出，因为加入了卷积核而得名。

人工智能属于什么学科门类呢？

人工智能是属于工学门类电子信息类专业。人工智能是中国普通高等学校本科专业，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科。

同时是研究、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新的技术科学，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能专业相关研究方向，有很多的分支学科，包含模式识别与智能系统、计算机应用技术、智能科学与技术、信息与通信工程、计算机科学与技术、控制科学与工程、人工智能与信息处理、计算机应用技术、生物信息处理方向、计算机科学与技术超级计算方向等。

人工智能专业主要开设的课程有人工智能哲学基础与伦理、先进机器人控制、认知机器人、机器人规划与学习、仿生机器人、群体智能与自主系统、无人驾驶技术与系统实现、游戏设计与开发、计算机图形学、虚拟现实与增强现实、人工智能的现代方法I、问题表达与求解、人工智能的现代方法II等，该专业毕业生可从事机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计、智能控制、机器人学、语言和图像理解、遗传编程等工作。

培养目标：以培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才为目标，学习机器学习的理论和方法、深度学习框架、工具与实践平台、自然语言处理技术、语音处理与识别技术、视觉智能处理技术、国际人工智能专业领域最前沿的理论方法，培养人工智能专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉。

学习科目： 《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与伦理》、《先进机器人控制》、《认知机器人》、《机器人规划与学习》、《仿生机器人》、《群体智能与自主系统》《无人驾驶技术与系统实现》《游戏设计与开发》《计算机图形学》《虚拟现实与增强现实》、《人工智能的现代方法I》、《问题表达与求解》、《人工智能的现代方法II》、《机器学习、自然语言处理、计算机视觉等》。

对于本科专业的学习，如果有意从事人工智能方向的相关工作，可以尝试选择以下的相关专业：计算机科学与技术。

人工智能的工作既需要非常扎实和广泛的数学基础的同时也要求很高的实际操作能力，人工智能专业方向的如MachineLearning，ComputerVision，NaturalLanguageProcessing，DataMining等课程，在计算机科学与技术专业在高年级和研究生阶段都有对应的课程和研究方向。

数据科学与大数据技术。

既要掌握基础的程序设计语言，也要掌握大数据平台的运用，Numpy、Matplotlib、Pandas,SciPy和scikit-learn等科学计算与机械学习库的掌握，完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发，组织解决项目开发过程中的重大技术问题；负责深度神经网络技术平台的架构、开发方案的设计、应用与实现（包括机器学习、图像处理等的算法）。

就业方向实际应用：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。

考研方向计算机科学与技术、软件工程、人工智能等。

人工智能和深度学习是什么关系呀？

深度学习与AI、机器学习之间2113的学习可以从学习领域以及学习内容范围进行区分，简单的理解就是：AI 学习是一个大概念大方向，其次是机器学习，5261最后才是深度学习。

机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。具体的区别如下：人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。

它是研究、开4102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新的技术科学。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学1653、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

专门研究计算机怎样内模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

深度学习(DL,DeepLearning)是机器学习(ML,MachineLearning)领域中一个新的研究方向容，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI,ArtificialIntelligence)。

求介绍DNN深度神经网络的有关书籍

你好，我的工作主要就是研究DNN，RNN等神经网络。

书籍什么的好像真的比较少，CSDN上好像有分享，我平时用来查阅的书是《PatternRecognitionandMachineLearning》，这本书是将模式识别的，里面有神经网络的内容。

不过，现在有各种各样的帖子和博客在探讨DNN或是其他神经网络，其中有很多讲的深入浅出，非常适合初级和进阶学习，如：。当然CSDN上有无穷无尽的大牛，你自己探索一下便能很快入门。

此外，必读的当然是大神们的论文了，我帮你稍微罗列一下：1.Afastlearningalgorithmfordeepbeliefnets2.ExploringStrategiesforTrainingDeepNeuralNetworks3.LearningMultipleLayersofRepresentation4.Reducingthedimensionalityofdatawithneuralnetworks5.Torecognizeshapes,firstlearntogenerateimages6.DeepLearningTutorial7.DeepNeuralNetworksforAcousticModelinginSpeechRecognition8.DeepLearningforSignalandInformationProcessing9.GreedyLayer-WiseTrainingofDeepNetworks神经网络是近些年的研究热点，如果你有读英文书籍的决心，那相信这些英文论文肯定不在话下了。

祝你学习愉快。

人工智能，机器学习与深度学习是什么意思 20

人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、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新的技术科学。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。

机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

机器学习（MachineLearning）是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。

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