深度學習訓練及推理計算
關注創建者：UltraLAB 創建時間：2020-04-20
深度學習訓練及推理計算的實例教程
人工智能隨著核心算法、計算能力的迅速提升，以及海量聯網數據的支持，在本世紀終于迎來了質的飛躍，人工智能將是未來應用最廣泛的技術之一，在市場經濟領域帶來更多的機遇與機會，在醫學領域可以大大加快診斷速度和準確性，在軍事領域人工智能武器將成為未來武器的王牌……
（一）了解深度學習算法
深度學習兩個主要過程：訓練（Training）和推理（Inference）。
概述
第 1 部分：深度學習：使用 Python 的初學者深度神經網絡
第一講宣傳片和亮點
第 2 講 簡介：講師和 Aisciences 簡介
第 3 講 課程材料和代碼的鏈接
第 4 講 深度學習基礎知識：需要解決的問題 第 1 部分
第 5 講 深度學習基礎知識：需要解決的問題 第 2 部分
第 6 講 深度學習基礎知識：需要解決的問題 第 3 部分
第 7 講 深度學習基礎知識：線性方程
第 8 講 深度學習基礎知識：線性方程矢量化
第 9 講：深度學習基礎知識：3D 特征空間
第 10 講 深度學習基礎：N 維空間
第 11 講 深度學習基礎：感知器理論
第 12 講 深度學習基礎知識：實現基本感知器
第 13 講 深度學習基礎知識：感知器的邏輯門
第 14 講 深度學習基礎知識：感知器訓練 第 1 部分
第 15 講 深度學習基礎知識：感知器訓練 第 2 部分
第 16 講 深度學習基礎知識：學習率
第 17 講 深度學習基礎知識：感知器訓練 第 3 部分
第 18 講 深度學習基礎：感知器算法
第19講深度學習基礎：覆蓋感知器算法（數據閱讀和可視化）
第 20 講 深度學習基礎：Coading Perceptron Algo （Perceptron Step）
第 21 講 深度學習基礎知識：Coading Perceptron Algo（訓練感知器）
第 22 講 深度學習基礎知識：Coading Perceptron Algo（可視化結果）
第 23 講 深度學習基礎：線性解問題
第 24 講 深度學習基礎知識：問題解決方案
第 25 講 深度學習基礎：誤差函數
第 26 講 深度學習基礎知識：離散誤差函數與連續誤差函數
第 27 講 深度學習基礎
展開 近年來，隨著科學家們不斷推動機器學習的邊界，訓練日益復雜的神經網絡模型所需的時間、能源和資金正在飛速增長。「模型能建，訓練太慢」成為困擾越來越多研究人員的一個頭疼問題。
最近，被稱為「模擬深度學習」的人工智能新領域有望以更少的能源實現更快的計算。
可編程電阻器是模擬深度學習的關鍵部分，就像晶體管是數字處理器的核心元素一樣。
通過在復雜的層中重復排列可編程電阻器，研究人員可以創建一個模擬人工神經元和突觸網絡，就像數字神經網絡一樣執行計算。這個網絡可以被訓練來實現復雜的人工智能任務，如圖像識別和自然語言處理。
模擬神經網絡的計算速度很大程度上取決于「人造突觸」的傳輸速度。
麻省理工學院的一個團隊要解決的就是這個環節。他們之前已經開發了一種人造模擬突觸，現在要做的是，搞個新材料，超越原來的老版本。
這次，他們在制造過程中利用了一種實用的無機材料，讓前文提到的可編程電阻器的運行速度達到了以前的版本的100萬倍，同時也實現了比人腦中的突觸快約100萬倍。
此外，這種材料還使電阻的能源效率極高。與早期版本的設備中使用的材料不同，新材料與硅制造技術兼容。這一變化使得在納米尺度上制造器件成為可能，并可能為整合到深度學習應用的商業計算硬件中鋪平道路。
這項研究論文已經發表在Science上。
展開 關于舉辦“深度學習驅動的流體力學計算與應用”實戰培訓會議的通知
一、背景：
在深度學習與流體力學深度融合的背景下，科研邊界不斷拓展，創新成果層出不窮。從物理模型融合到復雜流動模擬，從數據驅動研究到流場智能分析，深度學習正以前所未有的力量重塑流體力學領域。近期在Nature和Science雜志上發表的深度學習驅動的流體力學方面的論文主要集中以下幾個方面：
1、深度學習與物理模型的融合：構建物理增強的深度學習模型，將流體力學的控制方程、邊界條件等物理規則內嵌于模型中，以提高模型的準確性和物理一致性。
2、復雜流動現象的模擬與預測：深度學習被應用于模擬湍流、多相流等復雜流動現象，利用其強大的表征學習能力揭示傳統數值方法難以捕捉的流動復雜性。
3、數據驅動的流體動力學研究：深度學習可以從海量流體數據中挖掘流動的內在規律，為實際工程應用提供數據支持。
4、流場特征的自動識別與分析：深度學習架構能夠有效從流體數據中抽取關鍵特征，應用于流場預測、流動優化、流場可視化等多個領域，極大地提升了流體問題的分析效率和精度。
5、深度強化學習在流體控制中的應用：深度強化學習被應用于流體控制系統設計，如優化飛行器空氣動力學性能，展現了其在解決實際工程問題中的巨大潛力。
6、開源軟件與工具的發展：伴隨深度學習在流體力學研究中應用的普及，相關的開源軟件和工具為科研人員提供了便捷的平臺，簡化了深度學習模型的實現與應用過程，加速了研究成果的轉化。
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一、背景：
在深度學習與流體力學深度融合的背景下，科研邊界不斷拓展，創新成果層出不窮。從物理模型融合到復雜流動模擬，從數據驅動研究到流場智能分析，深度學習正以前所未有的力量重塑流體力學領域。近期在Nature和Science雜志上發表的深度學習驅動的流體力學方面的論文主要集中以下幾個方面：
1、深度學習與物理模型的融合：構建物理增強的深度學習模型，將流體力學的控制方程、邊界條件等物理規則內嵌于模型中，以提高模型的準確性和物理一致性。
2、復雜流動現象的模擬與預測：深度學習被應用于模擬湍流、多相流等復雜流動現象，利用其強大的表征學習能力揭示傳統數值方法難以捕捉的流動復雜性。
3、數據驅動的流體動力學研究：深度學習可以從海量流體數據中挖掘流動的內在規律，為實際工程應用提供數據支持。
4、流場特征的自動識別與分析：深度學習架構能夠有效從流體數據中抽取關鍵特征，應用于流場預測、流動優化、流場可視化等多個領域，極大地提升了流體問題的分析效率和精度。
5、深度強化學習在流體控制中的應用：深度強化學習被應用于流體控制系統設計，如優化飛行器空氣動力學性能，展現了其在解決實際工程問題中的巨大潛力。
6、開源軟件與工具的發展：伴隨深度學習在流體力學研究中應用的普及，相關的開源軟件和工具為科研人員提供了便捷的平臺，簡化了深度學習模型的實現與應用過程，加速了研究成果的轉化。
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MP4 |視頻：h264， 1920×1080 |音頻：AAC，44.1 KHz
語言：英語 |大小： 6.00 GB |時長： 14h 21m
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到什么 ? 機器學習的基礎知識。
? 神經網絡的基礎知識。
? 使用梯度下降算法訓練深度神經網絡
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一、背景：
在深度學習與流體力學深度融合的背景下，科研邊界不斷拓展，創新成果層出不窮。從物理模型融合到復雜流動模擬，從數據驅動研究到流場智能分析，深度學習正以前所未有的力量重塑流體力學領域。近期在Nature和Science雜志上發表的深度學習驅動的流體力學方面的論文主要集中以下幾個方面：
1、深度學習與物理模型的融合
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一、背景：
在深度學習與流體力學深度融合的背景下，科研邊界不斷拓展，創新成果層出不窮。從物理模型融合到復雜流動模擬，從數據驅動研究到流場智能分析，深度學習正以前所未有的力量重塑流體力學領域。近期在Nature和Science雜志上發表的深度學習驅動的流體力學方面的論文主要集中以下幾個方面：
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最近，被稱為「模擬深度學習」的人工智能新領域有望以更少的能源實現更快的計算。
可編程電阻器是模擬深度學習的關鍵部分，就像晶體管是數字處理器的核心元素一樣。
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（一）了解深度學習算法
深度學習兩個主要過程：訓練（Training）和推理（Inference）。其中：
訓練（Training）是將大量數據加載到機器中并分析數據以建立用于分類
