人工智能與神經網絡
近期T4G交流會共同探討了人工智能的基礎概念、發展歷程以及神經網路的原理與應用。李德俊先生以深入淺出的方式，從人工智能的基礎概念與發展歷程講起，詳細介紹了神經網路的原理與應用，並通過多個實際案例展示了人工智能技術的強大潛力與面臨的挑戰。
在分享過程中，李先生通過GPT大語言模型、Alphago圍棋程序以及自動駕駛技術——引出了人工智能技術在日常生活中的應用實例。他指出，這些產品背後的核心技術都是人工智能，而其發展離不開1956年的達特茅斯會議。
李先生進一步回顧了人工智能的發展歷程，重點介紹了符號主義和連接主義兩大流派。他詳細解釋了感知機的工作原理及其局限性，並提到科學家們通過引入隱藏層，提出了多層感知機（MLP）的概念，從而推動了神經網路的發展。他還通過TensorFlow框架搭建的神經網路模型，展示了手寫數字識別和貓狗圖像分類的demo，讓與會者直觀地感受到了神經網路的強大功能。
分享結束後，進入問答環節。與會者們積極提問，李先生一一解答。他詳細解釋了隱藏層層數的選擇、訓練數據量的確定、CNN中特徵提取器與隱藏層特徵提取的區別以及過擬合問題的解決方案等，現場氣氛熱烈。
通過李先生的精彩分享和與會者的積極參與，大家對人工智能的基礎概念、發展歷程以及神經網路的原理與應用有了更深入的了解。會議不僅展示了人工智能技術的強大潛力，也揭示了其面臨的挑戰與困境。
在未來的科技發展中，人工智能將繼續扮演重要的角色，而我們也將持續關注其在各個領域的應用與創新。本次交流會能夠激發更多人對人工智能的興趣，推動相關技術的進一步發展，讓人工智能更好地服務於人類社會。