人工智能是未來交互重要的發(fā)展方向，在未來，人工智能的引入會極大地改變我們的生活方式和交互行為。UXD的交互實驗室也一直在人工智能教學上不斷地探索，試圖幫助同學們快速上手人工智能技術(shù)，并且應用于當下的交互設計作品集中。

UXD作為交互方向?qū)I(yè)的垂直機構(gòu)，在前研技術(shù)的探索和教學上，始終走在行業(yè)前端，擁有極其強大和豐富的硬件和軟件教學能力。UXD也是目前唯一具有人工智能系統(tǒng)教學能力的機構(gòu)，同學們?nèi)绻信d趣也可以查看我們的相關(guān)線下課程。

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01?什么是機器學習

人工智能是研究開發(fā)能夠模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學，研究目的是促使智能機器會聽（語音識別、機器翻譯等）、會看（圖像識別、文字識別等）、會說（語音合成、人機對話等）、會思考（人機對弈、定理證明等）、會學習（機器學習、知識表示等）、會行動（機器人、自動駕駛汽車等）。

機器學習是人工智能的一個分支。人工智能的研究歷史有著一條從以“推理”為重點，到以“知識”為重點，再到以“學習”為重點的自然、清晰的脈絡。機器學習是實現(xiàn)人工智能的一個途徑，即以機器學習為手段解決人工智能中的問題。

機器學習在近30多年已發(fā)展為一門多領(lǐng)域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、計算復雜性理論等多門學科。機器學習理論主要是設計和分析一些讓計算機可以自動“學習”的算法。

機器學習已廣泛應用于數(shù)據(jù)挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫(yī)學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰(zhàn)略游戲和機器人等領(lǐng)域。

02?案例分享

清楚了什么是Machine Learning，我們就一起來看看他的應用范圍和實例展示吧，包括PoseNet、YOLO、pix2pix、分析圖像和繪畫等方向。

1.PoseNet

PoseNet是一種機器學習模型，可用于實時人體姿態(tài)估計。我們在最開頭的案例就是應用了這個功能。我們讓機器學習我們的動作，并根據(jù)我們的動作讓電腦做出反應。

2.YOLO

YOLO是一種先進的實時對象檢測和分類系統(tǒng)。他可以對任何物體進行識別，并且告訴你該物體是什么。

3.pix2pix

pix2pix是具有條件對抗網(wǎng)絡的圖像到圖像的翻譯。可以根據(jù)給定的圖片風格模仿設計自己的圖片。

4.分析圖像

使用預先訓練的模型對圖像的內(nèi)容進行分類。首先讓機器對相應的內(nèi)容進行學習，然后就可以根據(jù)學習過的內(nèi)容進行反應和分類。

5.繪畫

使用基于Google的Quick Draw的神經(jīng)網(wǎng)絡生成新的Doodle。這個功能可以直接用鼠標繪制你想要的團，然后電腦就會自動識別出你繪畫的內(nèi)容是什么。

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