AI輔助學習
關注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時間：2026-01-04
AI輔助學習的實例教程
會開發(fā)AI的AI：超網絡有望讓深度學習大眾化
超網絡（hypernetwork）可以加快訓練AI的過程。
編者按：在執(zhí)行特定類型任務，如圖像識別、語音識別等方面，AI已經可以與人類相媲美了，甚至有時候已經超越了人類。但這些AI事先必須經過訓練，而訓練是個既耗時又耗計算能力的過程，有上百萬甚至幾十億的參數(shù)需要優(yōu)化。但最近研究人員做出了能瞬時預測參數(shù)的超網絡。通過利用超網絡（hypernetwork），研究人員現(xiàn)在可以先下手為強，提前對人工神經網絡進行調優(yōu)，從而節(jié)省部分訓練時間和費用。文章來自編譯。譯者：boxi。
劃重點：
人工智能是一場數(shù)字游戲，訓練耗時耗力
超網絡可以在幾分之一秒內預測出新網絡的參數(shù)
超網絡的表現(xiàn)往往可以跟數(shù)千次 SGD 迭代的結果不相上下，有時甚至是更好
超網絡有望讓深度學習大眾化
人工智能在很大程度上是一場數(shù)字游戲。10 年前，深度神經網絡（一種學習識別數(shù)據(jù)模式的 AI 形式）之所以開始超越傳統(tǒng)算法，那是因為我們終于有了足夠的數(shù)據(jù)和處理能力，可以充分利用這種AI。
現(xiàn)如今的神經網絡對數(shù)據(jù)和處理能力更加渴望。訓練它們需要對表征參數(shù)的值進行仔細的調整，那些參數(shù)代表人工神經元之間連接的強度，有數(shù)百萬甚至數(shù)十億之巨。其目標是為它們找到接近理想的值，而這個過程叫做優(yōu)化，但訓練網絡達到這一點并不容易。 DeepMind研究科學家Petar Veli?kovi? 表示：“訓練可能需要數(shù)天、數(shù)周甚至數(shù)月之久”。
但這種情況可能很快就會改變。加拿大安大略省圭爾夫大學（University of Guelph）的Boris Knyazev和他的同事設計并訓練了一個“超網絡”——這有點像是凌駕于其他神經網絡之上的最高統(tǒng)治者——用它可以加快訓練的過程。
展開 <p>在AI浪潮滾滾而來的時代，是否常因各種高大上的數(shù)據(jù)科學術語而感到困惑？你并不孤單！</p><p><br></p><p>人工智能 （AI） 和機器學習等術語一直被提及，而且常常被混為一談，盡管它們并不相同。這兩個概念是<strong>現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學的核心</strong>，隨著企業(yè)對這些技術的使用，<strong>清楚了解這些基本概念將大有裨益。</strong></p><p><br></p><p><img src="https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/x0yLiaf5fF6yibYKGX2Id7WI7ibFMwjVzOibc7UpUl4xDj6WWbP41SCic7IeUu99dhObPc1Re5yQTUa6fdv9XxPvFSg/640?wx_fmt=png&from=appmsg"></p><p><br></p><p>本文中，我們將剖析 AI 和機器學習之間的區(qū)別，并深入探討數(shù)據(jù)科學術語，解釋這些概念之間的聯(lián)系，并分享如何利用它們跟上數(shù)據(jù)科學的發(fā)展趨勢。</p><p><br></p><p><strong>01、什么是 AI？</strong></p><p><br></p><p>AI 旨在賦予機器類似人類的學習、理解、決策和解決問題的能力。AI 可以用于一系列領域，包括計算機科學、工程、數(shù)據(jù)分析等。企業(yè)可以利用 AI 提高效率并推動客戶體驗、物流運營和其他行業(yè)特定應用等領域的創(chuàng)新。</p><p><br></p><p>AI 的核心是<strong>通過從大量數(shù)據(jù)集中尋找模式、進行預測，從而實現(xiàn)自動化、減少錯誤以及加快分析速度</strong>。
展開 Ansys已經跟NVIDIA合作發(fā)展出一套輔助工具，讓已經完成線路布局的芯片設計，在模擬環(huán)境中進行分析，看芯片會不會遇到EM相關問題，以判斷線路布局是否需要修改(圖4) 。
圖4 以機器學習為基礎的EM輔助系統(tǒng)
傳統(tǒng)上，當芯片開發(fā)團隊完成線路布局后，是用工程團隊所設定的條件去進行模擬，但因為模擬需要耗費相當長的時間，因此開發(fā)團隊設定的模擬情境很難涵蓋周延。但在ML的輔助之下，機器學習可以幫工程師注意到以前沒關注的盲點，從而在芯片還在設計階段就把可能出現(xiàn)的問題排除。
AI不是萬能設計最佳化還得靠人腦
雖然用機器學習或人工智能來設計芯片將是未來趨勢，而且有越來越多芯片設計開發(fā)的環(huán)節(jié)開始使用相關工具，但誠如張嘉鴻所言，機器學習只是眾多工具中的一種，不是所有問題的萬靈丹。因此，人在芯片設計的整個過程中，還是會扮演非常重要的角色，只是專注的工作跟現(xiàn)在不一樣。
明導國際(Mentor Graphic)執(zhí)行長Walden Rhines(圖5)就表示，人工智能是許多學運算科學的人都研究過的題目，在他還是個年輕工程師的時候，就有參與過類似的開發(fā)專案。看到現(xiàn)在人工智能的蓬勃發(fā)展，一方面有終于熬到出頭天的感慨，但另一方面還是得指出，神經網路(Neuro Network, NN)、機器學習這些人工智能技術，在應用上還是有其限制，不應該把AI神化。
圖5 明導國際執(zhí)行長Walden Rhines認為，機器學習在EDA領域的應用還在發(fā)展中，而且有些IC設計步驟所遭遇的問題未必適合用機器學習來解決。
以IC設計為例，用機器學習來做芯片繞線布局，其實是非常「粗放」的。雖然用這種方法可以加快芯片設計的速度，但很難做到面積、功耗或性能的最佳化。
展開 Ansys已經跟NVIDIA合作發(fā)展出一套輔助工具，讓已經完成線路布局的芯片設計，在模擬環(huán)境中進行分析，看芯片會不會遇到EM相關問題，以判斷線路布局是否需要修改(圖4) 。
圖4 以機器學習為基礎的EM輔助系統(tǒng)
傳統(tǒng)上，當芯片開發(fā)團隊完成線路布局后，是用工程團隊所設定的條件去進行模擬，但因為模擬需要耗費相當長的時間，因此開發(fā)團隊設定的模擬情境很難涵蓋周延。但在ML的輔助之下，機器學習可以幫工程師注意到以前沒關注的盲點，從而在芯片還在設計階段就把可能出現(xiàn)的問題排除。
AI不是萬能設計最佳化還得靠人腦
雖然用機器學習或人工智能來設計芯片將是未來趨勢，而且有越來越多芯片設計開發(fā)的環(huán)節(jié)開始使用相關工具，但誠如張嘉鴻所言，機器學習只是眾多工具中的一種，不是所有問題的萬靈丹。因此，人在芯片設計的整個過程中，還是會扮演非常重要的角色，只是專注的工作跟現(xiàn)在不一樣。
明導國際(Mentor Graphic)執(zhí)行長Walden Rhines(圖5)就表示，人工智能是許多學運算科學的人都研究過的題目，在他還是個年輕工程師的時候，就有參與過類似的開發(fā)專案。看到現(xiàn)在人工智能的蓬勃發(fā)展，一方面有終于熬到出頭天的感慨，但另一方面還是得指出，神經網路(Neuro Network, NN)、機器學習這些人工智能技術，在應用上還是有其限制，不應該把AI神化。
圖5 明導國際執(zhí)行長Walden Rhines認為，機器學習在EDA領域的應用還在發(fā)展中，而且有些IC設計步驟所遭遇的問題未必適合用機器學習來解決。
以IC設計為例，用機器學習來做芯片繞線布局，其實是非常「粗放」的。雖然用這種方法可以加快芯片設計的速度，但很難做到面積、功耗或性能的最佳化。
展開 南極熊導讀：機器學習現(xiàn)在是一個非常熱門的話題，ChatGPT 引起了不小的轟動。商業(yè)公司OpenAI 在其語言模型之上發(fā)布了聊天機器人，不僅可以進行人機對話甚至還可以用來寫論文，讓世界了解機器學習（通常稱為人工智能(AI)）的功能。毫無疑問，人工智能將是一個強大的工具，那么會對世界產生怎樣的影響？對此，我們無法確定。我們也無法準確知道人工智能將在什么時間范圍內滲透到我們的工作、日常生活和經濟中。隨著AIBuild 采用 ChatGPT，可以看到3D打印行業(yè)在今天可以真正利用這些工具。然而，AI 能為增材制造行業(yè)做些什么？它在短期內可能會做些什么？就目前已知的情況，下面將做出一些推論。
AI 開發(fā)人員的共同目標是制造能夠“思考”的機器，制造與人類或其他生物的思維過程相同或相近的機器。這些實體本身的想法可能與我們自己的非常不同，但在速度或能力上可能是相同的。在機器學習中，計算機程序使用規(guī)則（可能是用戶輸入和數(shù)據(jù)）對未來數(shù)據(jù)或結果進行分類、篩選或預測。當程序與人工神經網絡（動物大腦的模擬）結合時，人類可能發(fā)現(xiàn)沒有預料到或沒有時間弄清楚的學習模式。
△失敗的 3D 打印贏得了 Mojamoja 競賽。這張失敗的打印品是 Mojamoja 比賽的大贏家。
●設置預測數(shù)值
在桌面級材料擠出系統(tǒng)上，絲材的最佳工藝設置大多取決于經驗，有時取決于猜測。當機器制造商在優(yōu)化參數(shù)時，往往會根據(jù)自己的初始設置，通過反復試印和調整來實現(xiàn)，這需要很多的調試時間。用戶也通常試打幾個樣件，通過對比外觀等選擇工藝參數(shù)。
基于足夠的信息，這個過程可以通過人工智能實現(xiàn)自動化。如果有足夠的初始測試和結果，一家材料公司可以輸入其更改后的工藝參數(shù)，在許多機器上獲得對新絲材進行最佳設置的參數(shù)。通過將測試擴展到新系統(tǒng)，該公司可以獲得比其他絲材供應商更好的設置和打印結果。
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<p>在AI浪潮滾滾而來的時代，是否常因各種高大上的數(shù)據(jù)科學術語而感到困惑？你并不孤單！</p><p><br></p><p>人工智能 （AI） 和機器學習等術語一直被提及，而且常常被混為一談，盡管它們并不相同。這兩個概念是<strong>現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學的核心</strong>，隨著企業(yè)對這些技術的使用，<strong>清楚了解這些基本概念將大有裨益。</strong></p><p><br></p><p
分享一篇新鮮論文：2024年，西安理工大學西北旱區(qū)生態(tài)水利國家重點實驗室等單位在《Journal of Hydrology》發(fā)表論文《基于機器學習的華北流域水流歷時曲線與降水歷時曲線關聯(lián)關系》。
影響因子超過5哦！
先別困，我給你翻譯~
在水資源利用及減災防災中，河流的流量是重要數(shù)據(jù)，專業(yè)稱呼流量持續(xù)曲線（FDC）。
有的河流容易測量，設個水文站就能知道FDC。但總有一些河流生性叛逆
技術鄰平臺的問答模塊和學院模塊是兩個豐富的知識寶庫，如果加入智能算法，根據(jù)學員的提問，能夠自動回答問題，或推薦相關的解決視頻、案例，或排查問題的方向，或推薦相關的專家等，我覺得這會大大提升平臺的交互性和趣味性。
南極熊導讀：機器學習現(xiàn)在是一個非常熱門的話題，ChatGPT 引起了不小的轟動。商業(yè)公司OpenAI 在其語言模型之上發(fā)布了聊天機器人，不僅可以進行人機對話甚至還可以用來寫論文，讓世界了解機器學習（通常稱為人工智能(AI)）的功能。毫無疑問，人工智能將是一個強大的工具，那么會對世界產生怎樣的影響？對此，我們無法確定。我們也無法準確知道人工智能將在什么時間范圍內滲透到我們的工作、日常生活和經濟中。隨著
會開發(fā)AI的AI：超網絡有望讓深度學習大眾化
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編者按：在執(zhí)行特定類型任務，如圖像識別、語音識別等方面，AI已經可以與人類相媲美了，甚至有時候已經超越了人類。但這些AI事先必須經過訓練，而訓練是個既耗時又耗計算能力的過程，有上百萬甚至幾十億的參數(shù)需要優(yōu)化。但最近研究人員做出了能瞬時預測參數(shù)的超網絡。通過利用超網絡（hypernetwork
EDA大廠競相在自家產品中導入人工智能(AI)，試圖借此加快芯片設計/模擬的速度。美國國防部旗下的先進研究計劃署(DARPA)，也已設定「全自動芯片設計」的宏大目標，并廣邀硅智財(IP)跟工具業(yè)者參與這項挑戰(zhàn)性極高的研究計劃。此一目標不會很快實現(xiàn)，但趨勢如此，IC設計產業(yè)與相關從業(yè)人員，必須在這一天到來之前做好因應準備。
利用人工智能技術來加快芯片設計流程，是最近兩、三年來在EDA
近年來人工智能、機器學習的熱點不斷，而在這其中，從某種程度上，“機器學習”更學理的稱呼是“統(tǒng)計學習”（statistical learning）。
統(tǒng)計學習是概率論、統(tǒng)計學、信息論、計算理論、最優(yōu)化理論及計算機科學等多個領域的交叉學科，并且在發(fā)展中逐步形成獨自的理論體系與方法論。統(tǒng)計學習用于對數(shù)據(jù)進行預測與分析，特別是對未知新數(shù)據(jù)進行預測與分析。統(tǒng)計學習對未知數(shù)據(jù)的預測可以使計算機更加智能化
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現(xiàn)將思維導圖MindMaster引入到
無網格劃分仿真設計軟件midas MeshFree
30年前，加州大學伯克利分校的博士生楊林（Frank Lin）想研發(fā)出一種特制芯片，能夠加快人工智能（AI）的運算速度。
這個念頭開啟了他長達三十多年的研究生涯。
當年一些具有洞察力的想法如今變成了現(xiàn)實，與此同時，楊博士作為首席科學家創(chuàng)立的初創(chuàng)公司GTI野心勃勃，不斷發(fā)展，專注于打造與眾不同的AI芯片，以期在競爭日益激烈的芯片市場獨占鰲頭
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利用人工智能技術來加快芯片設計流程，是最近兩、三年來在EDA工具業(yè)界相當熱門的話題
