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想要学习人工智能?但是《去哪里?》

我曾经为一家大型电脑制造商工作,这家公司认为自己是总部所在地的“大人物”。出于某种原因,那些穿着权威的内衣大步走在权力走廊上的人决定对当地媒体频道进行闪电战——包括报纸、广播和电视——以提醒普罗大众,我们是谁,我们做了什么。在活动的最后,权贵们(那些戴着最大假发的人)赞助了一项调查,并遗憾地发现,当被问及时,绝大多数当地居民的猜测都是该公司以生产油漆而闻名。让我告诉你,那天在行政指挥和控制食堂里,人们咬牙切齿,撕扯着衣服。

我提到这一点的原因是我刚刚与Johanna Pingel,产品经理MathWorks.在过去的几年中,在这个小流氓说话的组织一直在做的一切但是跳上跳下,挥舞着旗帜,并从屋顶喊的消息,他们有很棒的人工智能(AI)功能,帮助用户对开发和部署机器学习(ML),深度学习(DL),和强化学习(RL)设计。所以,你可以想象他们的沮丧,当他们的用户说这样的话,“我们喜欢你们的MATLAB和Simulink产品……只要它们支持创建人工智能应用程序。”(你能听到一个微弱的“arrggghhhhh”在风中飘荡吗?)

我很能理解他们的羞辱和屈辱。我的意思是,他们并没有试图保守任何秘密。例如,如果您访问MathWork的主页,您会立即看到“MATLAB用于人工智能”的图例,并伴有机器学习深度学习,加强学习按钮。还有一个生动的画面,一个机器人在学习走路时从膝盖上站起来。

机器人从膝盖上站起来,学习走路
(图片来源:MathWorks)

事实上,关于这个插图,我认为他们把事情搞错了。也就是说,如果我负责创建这个图形,我就会颠倒顺序,让跪着的机器人在左边,行走的机器人在右边。当然,这是因为我习惯从左到右阅读。此外,我熟悉的流程图和电路原理图的输入和输出往往从上到下,从左到右。当然,有一些语言使用从右到左的文字,包括阿拉伯语、阿拉姆语、阿塞拜疆语、迪维希语/马尔代夫语、希伯来语(另见)两分钟的Haggadah),Kurdish(Sorani),波斯/波斯语,而且 - 它不言而喻,但无论如何,我会说它 - 乌尔都语。它刚刚震惊了我想知道读写这些语言的人是否会选择选择,更喜欢他们的电路图再向左流动。

顺便说一句,这让我想起了一个真实的故事*,这个故事涉及20世纪70年代的一系列喜力(Heineken)广告(*并不是说我的故事都是假的,你懂的,但我在母亲的膝下就学会了不要让事实妨碍好故事)。这些广告意在从左到右观看,本质上是图画的,有三个面板。在左边,我们有一幅图像显示了一种悲伤的状态;在中间,我们看到了一张某人正在大口喝着一杯或一瓶喜力啤酒的照片;在右边,我们看到,现在一切都变成了它应该变成的样子。其中一则广告的主角是英国板球运动员弗雷德里克(弗莱德·西沃德·楚曼,1931-2006),他曾效力于约克郡板球俱乐部和英格兰板球队。(你也许还记得,我自己就是在约克郡出生和长大的。)不幸的是,弗雷德有一副不太完美的牙齿,英国牙医也没有改善它的状况。问题中的喜力广告左边是弗雷德露齿而笑;弗雷德在中间痛饮喜力啤酒; and Fred flaunting a full-on splendid smile on the right. Unfortunately, Heineken sales quickly plummeted in those countries whose citizens read the story from right to left, who understood the moral of the tale to be, “Start with a great smile — drink Heineken — and say goodbye to your teeth.”

但我担心我们跑题了……可能你没有线索(你可能是一个经理,保佑你的小棉袜),正如维基百科所总结的那样,MATLAB是由MathWorks开发的一种专有的多范式编程语言和数值计算环境。MATLAB允许矩阵操作、函数和数据的绘图、算法的实现、用户界面的创建,以及与用其他语言编写的程序的接口。同时,Simulink是一种基于matlab的多域动态系统建模、仿真和分析的图形化编程环境。它的主要界面是一个图形块绘图工具和一组可定制的块库。

所有这些的要点是,MathWorks的人员有一大堆工具,可以增强MATLAB和Simulink的能力,在数据准备、人工智能建模、仿真和测试,以及最终的部署四个主要领域拥抱人工智能。

对于工程师来说,除了人工智能的广泛定义外,还有很多事情需要考虑,更重要的是,如何实施它。 结果会因应用程序的不同而不同,但构建一个成功的人工智能系统需要导航整个工作流,关注的不仅仅是训练一个人工智能模型
(图像 - 和热情的长篇文章 - 来源:MathWorks)

例如,在数据准备的情况下,大学生通常提供漂亮,清洁的数据集(或数据集)。在我们生活的现实世界中,系统最终将不得不与凌乱的数据一起工作。关于训练系统,需要包含良好和坏数据的数据集,并需要工程师经常低估清洁和准备数据所需的时间量。是的,当然,MathWorks的人们有工具可以帮助我们在这项任务中,否则他们不会在第一个地方烦恼。

人工智能建模是一个有趣的领域。不同的工程师在听到“模型”这个词时会想到不同的东西。对一些人来说,这是一个3D机械CAD模型;对另一些人来说,它是模拟或数字仿真模型;等等。在人工智能的背景下,术语模型可能是指体现在人工神经网络(ANN)的算法。重要的是要认识到,人工智能不是整个系统——它必须适应一个系统,并与系统的其他部分合作。同样,人工智能模型也不是最终结果——它必须符合最终结果。当谈到人工智能建模时,你可能不会从头开始。相反,您通常将新项目建立在该领域的专家已经创建的模型上。 There’s a lot of jargon to wrap your brain around here; for example, Caffe and TensorFlow are frameworks and libraries that are used to develop and train AI/ML/DL/RL models. By comparison, AlexNet and GoogLeNet are AI models in the form of convolutional neural networks (CNNs). To be honest, this stuff makes my head spin, which is why you should be talking to the folks at MathWorks and not listening to me.

I think we can all agree that if there’s one thing the guys and gals at MathWorks — and their tools — are known for, it’s simulation and test, so let’s skip to the deployment phase, which is where the AI is deployed into the real world. What this really means is that the AI has to be transformed into a form suitable for use in an embedded device or an enterprise system, anywhere from the edge of the internet to mega-servers in the cloud. Furthermore, the targeted compute engine might be a general-purpose processor in the form of a CPU, MPU, MCU, or a graphical processing unit in the form of a GPU, or a field-programmable gate array (FPGA). Whatever the target, the folks from MathWorks have you covered because MATLAB can export C/C++ code for use with CPUs/MPUs/MCUs, CUDA code for use with Nvidia GPUs, and hardware description language (HDL) representations for use with FPGAs.

最后但并非最不重要的是,您可能会想到ML(机器学习),DL(深度学习)和RL(加固学习)之间的差异。我知道我是。我以为我知道,但我刚刚快速谷歌虽然没有人在寻找,但只发现我为rl看到的定义不是我记得事物的方式。幸运的是,Mathworks的人们提供免费,两小时的自我节奏的课程,他们承诺将澄清基础知识:

我不知道你是怎么想的,但我的印象是ML/DL和RL之间的区别在于一旦ML/DL模型被训练和部署,它们就会使用现有的知识,但不会学到更多。相比之下,我相信RL算法能够在现场继续学习,适应环境的任何变化。遗憾的是,这似乎不是谷歌返回的图片,这就是为什么你可能会期待在不远的将来看到我参加上述的强化学习匝道。你呢?你是否已经知道所有这些东西,或者你渴望了解更多,并加入我的人工智能浪潮?

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