ProudKids少兒英語(yǔ)主要針對(duì)12周歲以下兒童，致力于為不同英語(yǔ)基礎(chǔ)的孩子打造優(yōu)秀學(xué)習(xí)效果的課程內(nèi)容、互動(dòng)體驗(yàn)和學(xué)習(xí)服務(wù)。首創(chuàng)三位一體教學(xué)法，歐美外教和中教結(jié)合的雙師模式。一周固定3節(jié)課，第一節(jié)是中教課，和孩子講解相關(guān)的知識(shí)點(diǎn)，課堂上消化吸收;第二節(jié)是外教課，外教和孩子充分互動(dòng)，讓孩子練得充實(shí)，第三節(jié)課是在前兩節(jié)課的基礎(chǔ)上，與外教一起對(duì)話， 塑造孩子的英語(yǔ)思維，每節(jié)課時(shí)間為25分鐘左右。四人制小班線上授課，固定老師、固定同伴、固定時(shí)間，滿足孩子個(gè)體、群體和老師之間的所有互動(dòng)機(jī)制,可選外教資源包括100+專職外教，1000+簽約外教，ProudKids學(xué)期課程的費(fèi)用為3192元，60節(jié)課;學(xué)年課程的費(fèi)用為6048元，120節(jié)課。相對(duì)于其他在線學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu)來說， ProudKids的價(jià)格是很便宜的，總的來說性價(jià)比非常高，具體情況歡迎到ProudKids在線少兒英語(yǔ)官網(wǎng)咨詢。

快訊，近日中科院大數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)管理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室發(fā)布了《2018年中國(guó)在線少兒英語(yǔ)教育白皮書》。目前，國(guó)內(nèi)少兒英語(yǔ)學(xué)習(xí)呈現(xiàn)低齡化趨勢(shì)。從城市分布上看，一線城市學(xué)員平均年齡普遍在6歲左右，二線城市學(xué)員平均年齡略有上浮，為6.5歲。調(diào)查還顯示，在線少兒英語(yǔ)市場(chǎng)的用戶擁有較強(qiáng)消費(fèi)能力，年收入在20萬(wàn)-100萬(wàn)區(qū)間的中產(chǎn)家庭占58%。絕大部分家長(zhǎng)表示每年會(huì)花費(fèi)1萬(wàn)元以上用于孩子的英語(yǔ)教育。

很多初學(xué)者在確定學(xué)習(xí)路線時(shí)都會(huì)有這樣的疑惑，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別到底在哪兒，應(yīng)該學(xué)習(xí)哪個(gè)?其實(shí)它們不是同一個(gè)層次的概念，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，深度學(xué)習(xí)是建立在多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的框架。想要深入理解深度學(xué)習(xí)，必須對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)構(gòu)和基本原理有清晰地認(rèn)識(shí)。80年代反向傳播算法讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聲名鵲起，但是到了90年代，SVM等機(jī)器學(xué)習(xí)算法地出現(xiàn)掩蓋了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)頭，直到2012年深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類挑戰(zhàn)賽上一舉奪魁才讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重新被廣大研究者重視?？梢哉f，是深度學(xué)習(xí)挽救了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

很多人可能會(huì)問：為什么要使用框架?我用Numpy照樣能實(shí)現(xiàn)多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。話雖沒錯(cuò)，但是手動(dòng)從底層開始一步一步構(gòu)建深度學(xué)習(xí)框架，不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且運(yùn)算效率不高，如果你希望使用GPU計(jì)算還需要編寫CUDA。而使用成熟的框架，我們不用浪費(fèi)大量的精力自己造輪子，像堆積木一樣就能構(gòu)建自己的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

機(jī)器學(xué)習(xí)廣泛使用信息理論來推導(dǎo)其算法方法背后的數(shù)學(xué)，例如，交叉熵被用作損失函數(shù)。然而，信息理論也告知了模型復(fù)雜性和過度擬合的概念; 在機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們希望使用“最小化描述長(zhǎng)度”的模型，即以最簡(jiǎn)潔的方式解釋數(shù)據(jù)的模型，這直接與數(shù)據(jù)壓縮的思想相關(guān)。David MacKay的經(jīng)典著作“信息理論，推理和學(xué)習(xí)算法”不僅可以為您提供有關(guān)信息理論的所有知識(shí)，還可以為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供不同的方法(第5章)。它在他的網(wǎng)站上以PDF格式提供。

有很多關(guān)于深度學(xué)習(xí)的課程，這樣一個(gè)快速移動(dòng)的領(lǐng)域不僅是新的快速連續(xù)出現(xiàn)，而是舊的開始變得有點(diǎn)過時(shí)。我將盡力保持此列表的最新狀態(tài)，并在新材料可用時(shí)添加該列表。Geoffrey Hinton關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)志性課程最近在Coursera上重新啟動(dòng)，盡管內(nèi)容尚未更新。然而，Hinton是一位才華橫溢的講師，這仍然是一個(gè)很好的起點(diǎn)。他還介紹了許多示例和實(shí)際應(yīng)用，如語(yǔ)音和對(duì)象識(shí)別，圖像分割和語(yǔ)言建模。

然而，質(zhì)量檢測(cè)單元，除了可測(cè)量的物理參數(shù)，特別是對(duì)于人的視覺，機(jī)器操作的完成，與所述外觀檢查裝置的光信息，整合單機(jī)操作和可視處理單元的操作人工智能應(yīng)用開發(fā)行業(yè)概念的光學(xué)檢測(cè)部門可能非常慢。人類視覺的缺失感AI，以及智能制造技術(shù)，全是最有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域以克服的光學(xué)檢測(cè)。

事實(shí)上，這是一個(gè)國(guó)際消費(fèi)電子產(chǎn)業(yè)，向主要原因?yàn)橹袊?guó)迅速轉(zhuǎn)變，不僅減少了在中國(guó)的勞動(dòng)力成本，在電子消費(fèi)產(chǎn)品的質(zhì)量管理領(lǐng)域，人類很少它不參與視覺，光學(xué)檢測(cè)鑒于準(zhǔn)確近年來部分。配備有觸摸顯示裝置，并且更具體的電子產(chǎn)品，是廣大熟練的員工的出現(xiàn)，為了支持幾十億年生產(chǎn)規(guī)模的數(shù)量，以便被檢測(cè)到，從某種意義上說，全球市場(chǎng)在這一點(diǎn)上，中國(guó)只有大量的需求。

蘋果的Face ID(人臉識(shí)別)就是一個(gè)很好的關(guān)于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)應(yīng)用案例。Face ID可以通過掃描臉部來訓(xùn)練算法。每次使用Face ID登錄時(shí)，TrueDepth攝像頭會(huì)捕獲數(shù)千個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，這些數(shù)據(jù)點(diǎn)被用于創(chuàng)建用戶臉部的深度圖，而手機(jī)的內(nèi)置神經(jīng)引擎將執(zhí)行預(yù)測(cè)模型以判斷您是否是您。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)也是一種自學(xué)習(xí)系統(tǒng)，但它主要是通過反復(fù)試驗(yàn)來學(xué)習(xí)的。通過有限次地執(zhí)行行動(dòng)以得到最大化獎(jiǎng)勵(lì)從而確定最佳答案，換句話說，它是通過實(shí)踐來學(xué)習(xí)，從實(shí)踐中找到最佳結(jié)果。這就好比我們小時(shí)候?qū)W騎自行車。剛開始學(xué)的時(shí)候我們經(jīng)常會(huì)摔倒，但隨著摔得次數(shù)多了，我們慢慢就掌握竅門了。這個(gè)學(xué)習(xí)的過程就是強(qiáng)化學(xué)習(xí)。當(dāng)計(jì)算機(jī)使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)時(shí)，它們會(huì)嘗試不同的行為，從反饋中學(xué)習(xí)該行為是否能夠得到更好的結(jié)果，然后將能得到好結(jié)果的行為記住，規(guī)范點(diǎn)說就是計(jì)算機(jī)在多次迭代中自主地重新修正算法，直到能做出正確的判斷為止。

其實(shí)早在去年的雙11，人工智能就已經(jīng)開始為商家們做設(shè)計(jì)，淘寶在去年雙11推出一個(gè)人工智能設(shè)計(jì)師，名字叫做——魯班，這位設(shè)計(jì)師為商家們是設(shè)計(jì)的上憶款海報(bào)。而人工智能現(xiàn)在也可以作畫。無(wú)論是油畫還是素面，人工智能可以在很快的時(shí)間內(nèi)完成。除了這些，中國(guó)地震網(wǎng)公眾號(hào)。里面的內(nèi)容大部分都是由人工智能機(jī)器人自己撰寫的....

所有的這些都是人工智能深度學(xué)習(xí)創(chuàng)造的結(jié)果。它們通過深度學(xué)習(xí)。記錄了幾乎所有的藝術(shù)家、科學(xué)家、文學(xué)家的作品。之后他們?cè)偻ㄟ^指令。來模仿這些作品完成自己的作品。

其實(shí)除了上述的這些。人工智能深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用非常廣泛。除了在生活層面，同時(shí)在醫(yī)學(xué)，軍事，工作等層面上，人工智能起著非常大的作用。而深度學(xué)習(xí)就是人工智能的根本。就好像我們?nèi)祟愐粯印Ｃ恳淮蔚倪M(jìn)步都離不開背后的學(xué)習(xí)。時(shí)至今日，人工智能深度學(xué)習(xí)的功能也越來越完善。社會(huì)進(jìn)步的腳步也在穩(wěn)步向前。而人工智能也在不斷地更新著我們的認(rèn)知。希望在未來。通過深度學(xué)習(xí)。人工智能會(huì)變得更加完善和優(yōu)秀!

隨著科技的不斷發(fā)展，人工智能和深度學(xué)習(xí)的這些概念也開始火了起來。世界網(wǎng)絡(luò)公司巨頭，如：谷歌、臉書及國(guó)內(nèi)的百度、阿里巴巴、騰訊等都紛紛的對(duì)外公開宣布了人工智能將作為他們的下一個(gè)戰(zhàn)略中心。在類似AlphaGo、無(wú)人駕駛汽車等最新技術(shù)的背后，深度學(xué)習(xí)是推動(dòng)這些技術(shù)發(fā)展的核心力量。

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的Tom Michael Mitchell教授在1977年出版的書籍Machine Learning中對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行過非常專業(yè)的定義，定義“如果一個(gè)程序可以在任務(wù)T上，隨著經(jīng)驗(yàn)E的增加，效果P也可以隨之增加，則稱這個(gè)程序可以從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)”。深度學(xué)習(xí)最經(jīng)典的案例，也是谷歌公司在授課時(shí)最常用的案例，垃圾郵件的分類問題。