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人工智能

3.0w內(nèi)容??

關(guān)注

聚合人工智能話題下，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的新聞資訊、前沿理論、技術(shù)知識(shí)、應(yīng)用案例。

文章博文帖子課程

共 3.0w 條

帶你深入剖析遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）是一類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括一層內(nèi)的加權(quán)連接。因?yàn)?RNN 包含循環(huán)，所以它們可以在處理新輸入的同時(shí)存儲(chǔ)信息。這種記憶使它們非常適合處理必須考慮事先輸入的任務(wù)。由于這個(gè)原因，目前的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)均以 RNN 為基礎(chǔ)。本教程將探索 RNN 背后的思想，并從頭實(shí)現(xiàn)一個(gè) RNN 來(lái)執(zhí)行序列數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。

2017-11-29 14:41:48

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN

一文搞懂RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）基礎(chǔ)篇

本文講解了RNN最基本的幾個(gè)知識(shí)點(diǎn)，能夠幫助大家直觀的感受RNN和了解為什么需要RNN，后續(xù)總結(jié)它的反向求導(dǎo)知識(shí)點(diǎn)。

2017-11-29 13:55:55

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN

為什么做AI的都選Python？

誰(shuí)會(huì)成為 AI 和大數(shù)據(jù)時(shí)代的第一開(kāi)發(fā)語(yǔ)言?這本已是一個(gè)不需要爭(zhēng)論的問(wèn)題。如果說(shuō)三年前， Matlab 、 Scala 、 R 、 Java 和 Python還各有機(jī)會(huì)，局面尚且不清楚，那么三年之后，趨勢(shì)已經(jīng)非常明確了，特別是前兩天 Facebook 開(kāi)源了 PyTorch 之后， Python 作為 AI 時(shí)代頭牌語(yǔ)言的位置基本確立，未來(lái)的懸念僅僅是誰(shuí)能坐穩(wěn)第二把交椅。

2017-11-29 12:06:07

AI 語(yǔ)言 Python

揭秘！BBC分析了365個(gè)職業(yè)，發(fā)現(xiàn)最不可能被機(jī)器淘汰的是它？

在這個(gè)時(shí)代，做什么工作最容易被機(jī)器人淘汰？干什么最不容易被淘汰？英國(guó)廣播公司（BBC）聯(lián)合劍橋大學(xué)做了一份研究，分析了365份職業(yè)未來(lái)的“被淘汰概率”。

2017-11-28 21:36:54

BBC 職業(yè)機(jī)器

火爆的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能，為何在金融業(yè)四處碰壁？

過(guò)去幾年，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能日新月異，然而受監(jiān)管的銀行業(yè)對(duì)它忍讓猶豫不決。

2017-11-28 18:33:30

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能金融

機(jī)器人研發(fā)熱門(mén)語(yǔ)言：不死Java、不朽C/C ++、新貴Python

我們將介紹程序員在機(jī)器人編程中最流行的十大編程語(yǔ)言，并通過(guò)對(duì)比其優(yōu)缺點(diǎn)，希望可以給予開(kāi)發(fā)者提供一定的參考方向，做出自己的最佳選擇。

2017-11-28 15:18:13

機(jī)器人 Java Python

為什么說(shuō)大數(shù)據(jù)一定會(huì)從ABC里最先掉隊(duì)

人工智能(AI)，大數(shù)據(jù)(big data)和云計(jì)算(cloud computing)三大技術(shù)被認(rèn)為是當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)爭(zhēng)奪的關(guān)鍵點(diǎn)。而三大技術(shù)中中爭(zhēng)議最多的在于大數(shù)據(jù)技術(shù)，被夸大的效果和局限性的應(yīng)用，很可能會(huì)讓大數(shù)據(jù)成為ABC三大技術(shù)中最先掉隊(duì)的一個(gè)。

2017-11-28 11:58:16

人工智能大數(shù)據(jù)云計(jì)算

用深度學(xué)習(xí)和樹(shù)搜索進(jìn)行從零開(kāi)始的既快又慢的學(xué)習(xí)

本文介紹了來(lái)自倫敦大學(xué)學(xué)院（UCL）Thomas Anthony、Zheng Tian 與 David Barber 的深度學(xué)習(xí)與樹(shù)搜索研究。

2017-11-28 11:34:29

深度學(xué)習(xí)樹(shù)搜索二元處理機(jī)制

食品工業(yè)中的人工智能：賦予農(nóng)民決策權(quán)

大家認(rèn)為人工智能是否可以優(yōu)化食物系統(tǒng)?從精準(zhǔn)耕作到個(gè)性化營(yíng)養(yǎng)，在農(nóng)業(yè)、食品生產(chǎn)和食品消費(fèi)方面有許多潛在的技術(shù)應(yīng)用。但是，技術(shù)性能、用戶的接受程度以及該技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用仍然構(gòu)成挑戰(zhàn)。Chiara Cecchini調(diào)查了這一細(xì)分領(lǐng)域的主要挑戰(zhàn)和機(jī)遇，探索如何利用人造大腦的使用來(lái)確保健康生活并促進(jìn)幸福。

2017-11-28 10:43:00

人工智能農(nóng)業(yè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

如何構(gòu)建穩(wěn)固的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：Boosting&Bagging

機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)工作遠(yuǎn)不是簡(jiǎn)單地把數(shù)據(jù)交給 Python 庫(kù)處理，使用處理后的結(jié)果那么簡(jiǎn)單。本文將簡(jiǎn)要介紹一些利用 Bootstrapping 提升模型魯棒性的方法。

2017-11-27 17:55:38

機(jī)器學(xué)習(xí)算法 Boosting

如何用TensorFlow在安卓設(shè)備上實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)推斷

在 Insight 任職期間，我用 TensorFlow 在安卓上部署了一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的 WaveNet 模型。我的目標(biāo)是探索將深度學(xué)習(xí)模型部署到設(shè)備上并使之工作的工程挑戰(zhàn)！這篇文章簡(jiǎn)要介紹了如何用 TensorFlow 在安卓上構(gòu)建一個(gè)通用的語(yǔ)音到文本識(shí)別應(yīng)用程序。

2017-11-27 17:29:43

深度學(xué)習(xí)TensorFlow 安卓設(shè)備

深入解析人臉解鎖的前世今生

目前市面上有很多產(chǎn)品，比如：支付寶，美顏相機(jī)還有人臉解鎖功能等等，很多都是應(yīng)用了Face++ 的技術(shù)。本文的作者喬梁先生，將從自己作為產(chǎn)品專家的角度，詳細(xì)解析人臉解鎖的前世今生。

2017-11-24 11:38:05

人工智能人臉解鎖人臉識(shí)別

深入淺出解讀卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上的差異還是比較大的，全連接的網(wǎng)絡(luò)，相鄰兩層的節(jié)點(diǎn)都有邊相連，而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，相鄰節(jié)點(diǎn)只有部分節(jié)點(diǎn)相連。

2017-11-24 11:10:39

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

用Madlib學(xué)習(xí)『機(jī)器學(xué)習(xí)』之KNN 原創(chuàng)

本文介紹用Madlib學(xué)習(xí)『機(jī)器學(xué)習(xí)』之KNN。機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）分為：監(jiān)督學(xué)習(xí)，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，半監(jiān)督學(xué)習(xí)等。

2017-11-24 10:43:43

Madlib 機(jī)器學(xué)習(xí)

黑箱難題仍在阻礙深度學(xué)習(xí)的普及

當(dāng)前，深度學(xué)習(xí)扛起了人工智能的大旗，讓我們得以一窺智能機(jī)器在將來(lái)的能耐。但深度學(xué)習(xí)有個(gè)不小的問(wèn)題：沒(méi)人知道它是如何運(yùn)作的。我們并不是對(duì)深度學(xué)習(xí)一無(wú)所知。作為當(dāng)今神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心，機(jī)器學(xué)習(xí)算法已經(jīng)發(fā)展了幾十年，它定義完善，文獻(xiàn)豐富。

2017-11-24 08:30:25

深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)黑箱難題

自創(chuàng)數(shù)據(jù)集，用TensorFlow預(yù)測(cè)股票教程

本文非常適合初學(xué)者了解如何使用 TensorFlow 構(gòu)建基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它全面展示了構(gòu)建一個(gè) TensorFlow 模型所涉及的概念與模塊。本文所使用的數(shù)據(jù)集可以直接下載，所以有一定基礎(chǔ)的讀者也可以嘗試使用更強(qiáng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理這一類時(shí)序數(shù)據(jù)。

2017-11-24 08:00:06

深度學(xué)習(xí)TensorFlow 預(yù)測(cè)股票

李開(kāi)復(fù)：未來(lái)幾年，中國(guó)最賺錢的工作是什么？

2017年，無(wú)人不談人工智能。20多年后的今天，AlphaGo戰(zhàn)勝兩代棋王，震驚世界，人工智能再次來(lái)勢(shì)洶洶。展望未來(lái)，20年后的我們，是被機(jī)器統(tǒng)治？還是走向光明？

2017-11-23 15:03:58

人工智能李開(kāi)復(fù)最賺錢工作

使用深度學(xué)習(xí)來(lái)預(yù)測(cè)NBA比賽結(jié)果

這篇文章，我們來(lái)使用深度學(xué)習(xí)來(lái)預(yù)測(cè) NBA 比賽結(jié)果。要用深度學(xué)習(xí)來(lái)預(yù)測(cè)比賽結(jié)果，需要有大量技術(shù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)樣本。

2017-11-23 14:49:51

深度學(xué)習(xí)NBA 數(shù)據(jù)

CNN與RNN對(duì)中文文本進(jìn)行分類--基于TENSORFLOW實(shí)現(xiàn)

本文是基于TensorFlow在中文數(shù)據(jù)集上的簡(jiǎn)化實(shí)現(xiàn)，使用了字符級(jí)CNN和RNN對(duì)中文文本進(jìn)行分類，達(dá)到了較好的效果。

2017-11-23 14:35:36

深度學(xué)習(xí)TENSORFLOW CNN

利用人工智能進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)的10種方法

網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)不斷發(fā)展，最好的網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)師總是期待著他們工作中的下一件大事。人工智能（AI）正在成為中心舞臺(tái)，并有可能徹底改變網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)師的工作方式。

2017-11-23 08:24:31

人工智能網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)

深度學(xué)習(xí)之父Hinton發(fā)布膠囊網(wǎng)絡(luò)的最新進(jìn)展，將重塑人工智能

當(dāng)年Hinton帶著兩個(gè)研究生，向世界展示了一個(gè)他幾十年來(lái)一直致力倡導(dǎo)卻并不受待見(jiàn)的技術(shù) －人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓機(jī)器理解圖像的能力有了巨大的飛躍。但是，Hinton現(xiàn)在卻開(kāi)始懷疑他所創(chuàng)立的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。Hinton揭示了另一個(gè)并不太新的想法，它可能會(huì)改變未來(lái)計(jì)算機(jī)如何看世界，將重塑人工智能。

2017-11-22 19:00:51

人工智能深度學(xué)習(xí)膠囊網(wǎng)絡(luò)

JavaScript中常見(jiàn)排序算法詳解

當(dāng)年，想憑借抱Java大腿火一把而不惜把自己名字給改了的JavaScript，如今早已光芒萬(wàn)丈。node JS的出現(xiàn)更是讓JavaScript可以前后端通吃。雖然Java依然制霸企業(yè)級(jí)軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域，但在Web的江湖，JavaScript可謂風(fēng)頭無(wú)兩，坐上了頭把交椅。本文僅僅是總結(jié)了這十種排序算法。

2017-11-22 14:20:07

前端 JavaScript 排序算法

如何向普通人解釋機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘

隨著數(shù)據(jù)科學(xué)在人工智能發(fā)展中大放異彩，數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)入了越來(lái)越多人的視野。而對(duì)于很多人來(lái)說(shuō)，諸如機(jī)器學(xué)習(xí)之類的名次聽(tīng)起來(lái)是神乎其技，但其真正的內(nèi)涵卻不為一般人所知。那么到底什么是機(jī)器學(xué)習(xí)，如何用通俗易懂的語(yǔ)言來(lái)解釋？我們通過(guò)以下幾重境界來(lái)解釋。

2017-11-22 12:44:14

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘

這場(chǎng)讓硅谷工程師一票難求的技術(shù)分享會(huì)，滴滴都講了啥？

作為全球單量最高的移動(dòng)出行公司，這樣一支技術(shù)“夢(mèng)之隊(duì)”，駕馭全世界最龐大的交通數(shù)據(jù)，從算法、產(chǎn)品到安全策略，服務(wù)著全球最大的出行市場(chǎng)。

2017-11-22 12:10:58

硅谷工程師技術(shù)分享

人工智能將成為數(shù)據(jù)中心管理的覆性的技術(shù)

數(shù)據(jù)中心與其他以技術(shù)為基礎(chǔ)的行業(yè)一樣，只有不斷創(chuàng)新才能取得成功，而那些傳統(tǒng)架構(gòu)的數(shù)據(jù)中心很快就會(huì)過(guò)時(shí)，就像CRT顯示器和撥號(hào)電話一樣，根本無(wú)法滿足外部（客戶）和內(nèi)部（成本和投資回報(bào)率）日益復(fù)雜的需求。而顛覆性技術(shù)是變革的引擎，各行業(yè)也迫切需要變革。

2017-11-21 14:16:22

人工智能數(shù)據(jù)中心技術(shù)

機(jī)器學(xué)習(xí)：談?wù)剾Q策樹(shù)

前面談了邏輯回歸的基本原理及梯度下降推導(dǎo)過(guò)程，編碼實(shí)現(xiàn)了邏輯回歸的梯度下降算法，這是分類算法。今天，我們繼續(xù)開(kāi)啟分類算法之旅，它是一種高效簡(jiǎn)介的分類算法，后面有一個(gè)集成算法正是基于它之上，它是一個(gè)可視化效果很好的算法，這個(gè)算法就是決策樹(shù)。

2017-11-21 13:00:20

機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹(shù)可視化

深度學(xué)習(xí)的異構(gòu)加速技術(shù)（二）：螺獅殼里做道場(chǎng)

無(wú)論在FPGA還是ASIC設(shè)計(jì)，無(wú)論針對(duì)CNN還是LSTM與MLP，無(wú)論應(yīng)用在嵌入式終端還是云端（TPU1），其構(gòu)架的核心都是解決帶寬問(wèn)題。不解決帶寬問(wèn)題，空有計(jì)算能力，利用率卻提不上來(lái)。

2017-11-21 12:02:03

深度學(xué)習(xí)異構(gòu)技術(shù)

深度學(xué)習(xí)的異構(gòu)加速技術(shù)（一）：AI 需要一個(gè)多大的“心臟”？

作為通用處理器，CPU (Central Processing Unit) 是計(jì)算機(jī)中不可或缺的計(jì)算核心，結(jié)合指令集，完成日常工作中多種多樣的計(jì)算和處理任務(wù)。然而近年來(lái)，CPU在計(jì)算平臺(tái)領(lǐng)域一統(tǒng)天下的步伐走的并不順利，可歸因于兩個(gè)方面，即自身約束和需求轉(zhuǎn)移。

2017-11-21 10:35:14

深度學(xué)習(xí)異構(gòu)加速

AI研究生應(yīng)屆生年薪可達(dá)50萬(wàn) 沒(méi)出校門(mén)已被"搶光"

騰訊研究院研究員俞點(diǎn)對(duì)記者表示，累計(jì)到現(xiàn)在，國(guó)內(nèi)已有幾萬(wàn)名AI領(lǐng)域的畢業(yè)生了。但是這個(gè)數(shù)字還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足市場(chǎng)需求，因?yàn)槭袌?chǎng)的人才缺口是百萬(wàn)級(jí)的。

2017-11-21 10:30:01

人工智能年薪 AI人才

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)入門(mén)：用TensorFlow構(gòu)建你的第一個(gè)游戲AI

強(qiáng)化學(xué)習(xí)起初看似非常有挑戰(zhàn)性，但其實(shí)要入門(mén)并不困難。在這篇文章中，我們將創(chuàng)造一個(gè)基于 Keras 的簡(jiǎn)單機(jī)器人，使它能玩 Catch 游戲。

2017-11-21 09:20:06

深度學(xué)習(xí)TensorFlow 游戲AI

Github一周熱門(mén)項(xiàng)目總結(jié)：自然語(yǔ)言處理Python庫(kù)spaCy最熱！

Github五大熱門(mén)項(xiàng)目（根據(jù)Trending排行榜得出，感興趣可直接在Github中搜索項(xiàng)目名稱獲取詳細(xì)信息）。

2017-11-21 09:01:58

Github 自然語(yǔ)言 Python

剛畢業(yè)就能拿到56萬(wàn)年薪？對(duì)！看看Twitter機(jī)器學(xué)習(xí)大牛寫(xiě)給你的進(jìn)階手冊(cè)吧

這篇文章是Twitter機(jī)器學(xué)習(xí)專家Ferenc Huszár關(guān)于轉(zhuǎn)換算法的一系列經(jīng)驗(yàn)之談，他在Twitter Cortex機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)專門(mén)研究視覺(jué)數(shù)據(jù)的非監(jiān)督學(xué)習(xí)。文章內(nèi)容不是面向機(jī)器學(xué)習(xí)新手的入門(mén)介紹，而是關(guān)于VAE、GAN、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等話題的一系列研究技巧。

2017-11-21 08:00:14

機(jī)器學(xué)習(xí)Twitter 進(jìn)階手冊(cè)

AI實(shí)踐者需要掌握的10大深度學(xué)習(xí)方法：反向傳播、遷移學(xué)習(xí)、梯度下降……

本文總結(jié)了10個(gè)強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)方法，包括反向傳播、隨機(jī)梯度下降、學(xué)習(xí)率衰減、Dropout、最大池化、批量歸一化、長(zhǎng)短時(shí)記憶、Skip-gram、連續(xù)詞袋、遷移學(xué)習(xí)等，這是AI工程師可以應(yīng)用于他們的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題的。

2017-11-20 13:46:10

AI 深度學(xué)習(xí)方法

為什么現(xiàn)在的AI都是女性形象？從人機(jī)交互的心智模型談起

一個(gè)有趣的問(wèn)題：為什么大部分AI機(jī)器人、語(yǔ)音助手等都是女性身份或女性設(shè)定，如Siri，Cortana，Alexa?有人說(shuō)是因?yàn)榇蟛糠盅邪l(fā)人員都是男性，顯然他們對(duì)研究女性AI更有興趣;或者從消費(fèi)者角度來(lái)看，對(duì)于語(yǔ)音助手、智能音箱等科技類產(chǎn)品，男性消費(fèi)者也必定居多。

2017-11-20 11:33:05

人機(jī)交互 AI 機(jī)器人

人工智能如何把美女打回原形

愛(ài)美之心人皆有，但并不是每個(gè)人都能生來(lái)天姿國(guó)色，因此各類美圖軟件應(yīng)運(yùn)而生。此類軟件應(yīng)用泛濫的一個(gè)直接結(jié)果就是網(wǎng)絡(luò)上的“假美女”越來(lái)越多，真假難辨的圖片無(wú)解了嗎?并非如此，借助人工智能算法的幫助，給圖片卸妝將美女打回原形并非不可能。

2017-11-20 11:17:52

人工智能原形圖像識(shí)別

定了！國(guó)家公布人工智能重磅消息，這些人將集體失業(yè)…

11月15日，國(guó)家宣布一個(gè)大消息！科技部召開(kāi)了新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃暨重大科技項(xiàng)目啟動(dòng)會(huì)，宣布首批國(guó)家新一代人工智能開(kāi)放創(chuàng)新平臺(tái)名單：百度、阿里云、騰訊、科大訊飛！

2017-11-20 09:20:44

人工智能失業(yè)

機(jī)器學(xué)習(xí)與HPC碰撞出的火花有點(diǎn)不一樣

高性能計(jì)算(HPC)依賴于數(shù)值分析來(lái)求解物理方程，以此模擬小到亞原子，大到銀河系的系統(tǒng)行為。而最近，科學(xué)家們開(kāi)始嘗試一種完全不同的方法。事實(shí)證明，機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)模型比現(xiàn)有的數(shù)字運(yùn)算仿真更高效、更準(zhǔn)確。

2017-11-20 09:08:13

HPC 機(jī)器學(xué)習(xí)DNN

一文概覽深度學(xué)習(xí)中的激活函數(shù)

本文從激活函數(shù)的背景知識(shí)開(kāi)始介紹，重點(diǎn)講解了不同類型的非線性激活函數(shù)：Sigmoid、Tanh、ReLU、LReLU、PReLU、Swish，并詳細(xì)介紹了這些函數(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)。

2017-11-20 05:08:16

深度學(xué)習(xí)激活函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

Reddit熱門(mén)話題：你是否也對(duì)NLP的發(fā)展?fàn)顟B(tài)感到失望？

眾所周知，自然語(yǔ)言處理(NLP)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)(CV)是人工智能的兩大熱門(mén)領(lǐng)域。近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域發(fā)展很快，越來(lái)越多的應(yīng)用開(kāi)始落地。與之相比，NLP 領(lǐng)域目前的進(jìn)展如何?昨天，有人在 Reddit 上發(fā)出了疑問(wèn)：是否我們和 NLP 的突破之間還有很長(zhǎng)一段距離?這個(gè)問(wèn)題引發(fā)了人們的熱烈討論。

2017-11-19 15:02:53

NLP 人工智能自然語(yǔ)言處理

谷歌宣布對(duì)外開(kāi)放聊天機(jī)器人數(shù)據(jù)分析平臺(tái)Chatbase

據(jù)美國(guó)科技博客 VentureBeat 報(bào)道，谷歌的聊天機(jī)器人分析平臺(tái) Chatbase 宣布現(xiàn)在向所有人開(kāi)放。這個(gè)平臺(tái)主要是幫助開(kāi)發(fā)人員更好地分析和優(yōu)化他們的機(jī)器人，這樣他們可以提高轉(zhuǎn)換率和準(zhǔn)確性，并避免讓用戶覺(jué)得機(jī)器人是無(wú)用的。

2017-11-18 21:31:40

谷歌機(jī)器人數(shù)據(jù)分析

第十六屆(2017)中國(guó)政府網(wǎng)站績(jī)效評(píng)估結(jié)果發(fā)布暨經(jīng)驗(yàn)交流會(huì)在京順利召開(kāi)

2017年11月17日，由中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院指導(dǎo)，中國(guó)軟件評(píng)測(cè)中心主辦，北京大學(xué)電子政務(wù)研究院、人民網(wǎng)、光明網(wǎng)協(xié)辦的“第十六屆中國(guó)政府網(wǎng)站績(jī)效評(píng)估結(jié)果發(fā)布暨經(jīng)驗(yàn)交流會(huì)”在北京順利召開(kāi)。

2017-11-17 20:07:32

中國(guó)政府網(wǎng)站經(jīng)驗(yàn)交流會(huì)

出門(mén)問(wèn)問(wèn)郭霄：實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛核心要素與AI在車載交互領(lǐng)域的應(yīng)用原創(chuàng)

出門(mén)問(wèn)問(wèn)技術(shù)總監(jiān)郭霄女士將在深度學(xué)習(xí)與智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)專場(chǎng)與來(lái)賓分享"人工智能在車載交互的應(yīng)用"主題演講，為大家詳細(xì)闡述人工智能在車聯(lián)網(wǎng)方面的應(yīng)用以及未來(lái)車載交互的設(shè)計(jì)架構(gòu)。

2017-11-17 10:14:13

無(wú)人駕駛要素車載交互

以計(jì)算機(jī)視覺(jué)為例，告訴你如何將AI引入你的工作

下面介紹如何開(kāi)始一個(gè)AI業(yè)務(wù)，這是一次比較科普的演講，希望通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一些案例，能帶給在座的各位EGO會(huì)員及各行業(yè)的老板一個(gè)關(guān)于AI和自己的業(yè)務(wù)結(jié)合的直觀的認(rèn)識(shí)。

2017-11-17 09:35:40

AI 計(jì)算機(jī)視覺(jué)

一篇文章講清楚人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別與聯(lián)系

人工智能的浪潮正在席卷全球，諸多詞匯時(shí)刻縈繞在我們耳邊：人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)。不少人對(duì)這些高頻詞匯的含義及其背后的關(guān)系總是似懂非懂、一知半解。為了幫助大家更好地理解人工智能，這篇文章用最簡(jiǎn)單的語(yǔ)言解釋了這些詞匯的含義，理清它們之間的關(guān)系，希望對(duì)剛?cè)腴T(mén)的同行有所幫助。

2017-11-17 08:39:40

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別？

人工智能已經(jīng)存在了很長(zhǎng)一段時(shí)間——希臘神話中就有模仿人類行為的機(jī)械人的故事。早期的歐洲研發(fā)的計(jì)算機(jī)被認(rèn)為是“邏輯機(jī)器”，通過(guò)復(fù)制諸如基本算術(shù)和記憶等功能，工程師們從根本上認(rèn)為他們的工作是試圖創(chuàng)造機(jī)械的大腦。

2017-11-17 08:17:48

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)區(qū)別

得益于AI，這五個(gè)行業(yè)崗位需求將呈現(xiàn)顯著增長(zhǎng)趨勢(shì)

人工智能與其他任何顛覆性技術(shù)發(fā)明一樣，由此出現(xiàn)的更快速、更高效的機(jī)器必然會(huì)取代部分人類工作者。但是，那些擔(dān)心 AI 會(huì)搶走他們工作的人其實(shí)大可不必如此緊張，因?yàn)?AI 也會(huì)催生新的工作崗位，而他們至少可以往這些新工作方向發(fā)展。

2017-11-16 19:47:34

人工智能數(shù)據(jù)科學(xué)AI

海量數(shù)據(jù)流的最佳算法實(shí)戰(zhàn)

為了高效地分析海量的數(shù)據(jù)，科學(xué)家首先要將大數(shù)打破成碎片。作者循序漸進(jìn)地闡述了一個(gè)處理海量數(shù)據(jù)流的最佳流式算法，算法經(jīng)過(guò)不斷改進(jìn)，是超大規(guī)模數(shù)據(jù)流高性能分析的新算法，以下是譯文。

2017-11-16 19:26:34

海量數(shù)據(jù)算法計(jì)算機(jī)

移動(dòng)設(shè)備上的實(shí)時(shí)深度學(xué)習(xí)

2017年，在移動(dòng)應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)方面取得了一些重大進(jìn)展。2017年4月，谷歌發(fā)布了輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MobileNets。2017年6月，蘋(píng)果公司發(fā)布了Core ML，支持在移動(dòng)設(shè)備上運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型。除此之外，最近發(fā)布的一些高端設(shè)備配備了GPU，它們運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)甚至比MacBook Pro還要快。

2017-11-16 17:26:35

深度學(xué)習(xí)移動(dòng)設(shè)備 MobileNets應(yīng)

AI時(shí)代的云端智能計(jì)算

人工智能對(duì)計(jì)算力的需求是彈性可擴(kuò)展的，既需要高峰值的需求承壓，也需要在日常使用時(shí)進(jìn)行調(diào)控。針對(duì)這一特點(diǎn)，基于云端進(jìn)行AI研發(fā)正變得越來(lái)越流行。如今，人工智能已經(jīng)應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別、圖像處理等多個(gè)領(lǐng)域，甚至擊敗了圍棋九段柯潔，這種進(jìn)步是難以置信的。

2017-11-16 15:36:02

人工智能云端云計(jì)算

Go語(yǔ)言如何實(shí)現(xiàn)遺傳算法

本文將重點(diǎn)介紹如何用Go語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)遺傳算法。如果你還沒(méi)有參加過(guò)GoLang Tour，我還建議你快速看一下這門(mén)語(yǔ)言的介紹。話不多說(shuō)，讓我們開(kāi)始從代碼說(shuō)起吧!

2017-11-16 15:25:54

Go語(yǔ)言算法代碼

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