人工智能、机器学习、深度学习、强化学习
人工智能、机器学习、深度学习和强化学习
“放眼”看世界,“机智”测大千。高视科技将各种先进的人工智能技术用于工业质检中,特别是近年来货源的深度学习和强化学习,在很多项目中高视科技都使用了这些技术。由下图可以看出:人工智能是一个很大的概念,机器学习是其中一个子集,而深度学习和强化学习又是机器学习的子集。
人工智能
人工智能(Artificial Intelligence)是一个最广泛的概念,人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。通常将人工智能分为弱人工智能和强人工智能:弱人工智能让机器具备观察和感知的能力,可以做到一定程度的理解和推理;而强人工智能让机器获得自适应能力,解决一些之前没有遇到的问题。
机器学习
机器学习(Machine Learning)是人工智能的分支,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,使之不断改善自身的性能。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同,机器学习是用大量的数据来“训练”,通过各种算法从数据中学习如何完成任务。
深度学习
深度学习(Deep Learning)是一种机器学习的方法,它利用深度神经网络(DNN)来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络大致理解为包含多个隐含层的神经网络结构。目前DNN演化出许多不同的网络拓扑结构,包括卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、长期短期记忆网络(LSTM)、生成对抗网络(GAN)等。
强化学习
强化学习(reinforcement Learning),又称再励学习或者评价学习,是机器自主探索环境状态,采取行为作用于环境并从环境中获得回报的过程。强化学习框架如下图所示。
强化学习是智能体以“试错”方式进行学习,通过与环境进行交互获得奖赏指导行为,目标是使智能体获得最大奖惩。不同于机器学习的监督学习和非监督学习,强化学习不要求预先给定任何数据,而是通过接收环境对动作的奖励(反馈)获得学习信息并更新模型参数。深度学习模型可以在强化学习中得到使用,形成深度强化学习。
从广泛意义的人工智能,到具体的深度学习和强化学习,先进的算法在工业检测领域得到越来越广泛的应用。工业质检设备必将由弱人工智能,走向具有自主决策和自我再学习的强人工智能。
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高视科技(苏州)股份有限公司是一家专业从事工业AI智能机器视觉应用系统解决方案研发的国家级高新技术企业,是行业领先的商用显示模组(OLED\MINILED\MICRO-LED\LCD等)、锂电池及新能源制程设备、半导体等领域全自动化AOI检测以及工业机器视觉应用系统与标准化开发平台供应商。为中国图像图形学会视觉检测分会会员单位、中国自动化学会战略合作单位、深圳市平板显示行业协会十佳优秀会员单位、广东省高成长企业、粤港澳大湾区人工智能30强企业。截至目前,公司已形成较为完善的工业AI智能机器视觉应用技术与产品体系,为工业行业提供AOI智能检测整体解决方案、标准化AI机器视觉深度学习开发平台、工业缺陷标准化数据库服务、嵌入式机器视觉模块化产品及终端自动化设备。
公司在北京、南京、苏州及惠州设立研发中心,拥有一支行业资深的专业研发团队,研发人员占比超过80%,为广东工业大学博士后创新实践基地、南昌大学工学硕士授予点及教育部厦门大学卓越工程师实习基地,具备较强的软硬件系统研发与产学研商业转化实力,为行业客户提供高水准产品与服务。
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