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文章/答案/技术大牛

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UAI人工智能

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【The boundaries of AI | AI 边界系列】关于BERT的一个一致性定理

机器学习神经网络深度学习人工智能

原文: https://machinethoughts.wordpress.com/2019/07/14/a-consistency-theorem-for-bert/

2019-07-30

4550

【再谈AI教育】吴恩达老师的 deep learning 课程是你所需要的吗？

人工智能深度学习

很多想学人工智能的人会有一个疑问，就是我该怎么学？是自学还是跟着老师学，如果是跟着老师学，我该跟着哪位老师学？一直以来，人工智能界都存在两个现象，一方面有一些专家学者一直在前沿处发表paper和讲解相对高深的AI技术，这个需要听众一定基础才能理解，而另一个方面充斥着眼花缭乱的非AI技术专家创办的培训班教授想要学基础入门AI的群众AI，这个其实会误导很多学生，因为AI的入门门槛其实不低，很多这些培训机构的老师都没有在人工智能技术这里有扎实的基础。这就造成其实大量的想要学习AI的人走弯路，并且无法直接接触到A

2018-06-21

6550

连载 | 深度学习入门第六讲

深度学习编程算法 git https

1.6 实现我们的网络来分类数字好吧，现在让我们写一个学习如何识别手写数字的程序，使用随机梯度下降算法和 MNIST训练数据。我们需要做的第一件事情是获取 MNIST 数据。如果你是一个 git 用戶，那么你能够通过克隆这本书的代码仓库获得数据， git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 如果你不使用 git，也可以从这里下载数据和代码。顺便提一下，当我在之前描述 MNIST 数据时，我

2018-06-21

4010

连载 | 深度学习入门第五讲

深度学习编程算法神经网络

1.5 使用梯度下降算法进行学习现在我们有了神经网络的设计，它怎样可以学习识别数字呢?我们需要的第一样东西是一个用来学习的数据集 —— 称为训练数据集。我们将使用 MNIST 数据集，其包含有数以

2018-06-21

3900

深度学习入门第四讲

深度学习神经网络

1.4 一个简单的分类手写数字的网络定义神经网络后，让我们回到手写识别上来。我们可以把识别手写数字的问题分成两个子问题。首先，我们希望有个方式把包含许多数字的图像分成一系列单独的图像，每个包含单

2018-06-21

4480

深度学习入门教程第三讲

深度学习神经网络

1.3 神经网络的架构在下一节我会介绍一个神经网络，我们可以用它来很好地分类手写数字。准备进入下一节时，解释一些可以让我们命名网络中不同部分的术语是很有帮助的。假设我们有这样的网络: 前面提过，这个

2018-06-21

3580

实战派 | PaddlePaddle 你其实也可以真正地上手

开源深度学习 tensorflow pytorch

0. 写在前面：百度开发的PaddlePaddle 作为一款开源深度学习框架，刚刚问世两年左右，虽然现在使用者数量和普及程度并不及 Caffe, TensorFlow 或者 Pytorch，但是毕竟是国产，这说明我们正在紧跟时代的浪潮，所以很有必要体验并且支持下百度的PaddlePaddle。这也是我写的第一篇深度学习框架体验笔记，如果大家有任何问题，也欢迎并期待大家可以和我多多交流。百度官网上对这个框架的介绍是：PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep Learn

2018-06-21

6290

服务全球AI开发者，University AI携手百度AI为你推开现代人工智能大门

人工智能深度学习

人工智能兼具技术属性和社会属性高度融合特点，是新时代经济发展新引擎、社会发展加速器。为加快建设创新型国家，深入实施创新驱动发展，理当精准把握人工智能领域的发展大势。常言道：“功以才成，业由才广。”抢占顶尖人才制高点，也便意味着具备了占据该领域的先机。不过，当面对人工智能领域顶尖人才的匮乏现状和日甚一日的渴求心理，是花费巨资普遍撒网争夺引进还是着眼于长远可持续培养，University AI 选择了 hard way 模式，即花费大量心血从人才本身出发的长远可持续性培养，和百度 AI 的目标非常契合，随即大

2018-06-21

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【AI信息解读】吴恩达摇身变成AI投资人

人工智能深度学习强化学习

UAI专业解读师出品 AI信息解读 8 月 8 日，吴恩达宣布深度学习课程项目正式发布。据称是完成了 1/3。传说中的三大项目中的第一个。约一周之后的今天 10 小时前，他的第二个项目问世。这是专注于人工智能领域投资的 1.5 亿美元基金。他也要成为一名投资人了。吴恩达老师身份的转变宣告着他脱离大公司的束缚，打造他理想的 AI 未来世界的开始。1.5 亿的基金虽说不大，但足够投入到一些产生优质的项目的创始人身上，从而催生一些重要的AI产品。如果在他的领导下构建一个 AI 孵化器，那么整个世界范围生态就

2018-06-21

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深度学习入门开篇介绍—为热爱AI的你们而做的序

深度学习人工智能

关注 UAI 人工智能的小伙伴，大家好！很开心因为大家的支持， UAI 能够陪伴着大家在人工智能的路上前行一直到现在。至今为止，我们比较自豪的是，我们确实是带领了一批热爱人工智能，并和我们一样相信 AI 可以改变世界的小伙伴们进入了 AI 的门道，我们希望有我们 UAI 的世界和没我们 UAI 的世界能有一些 difference。为了更好帮助大家学习人工智能，让更加多的人参与人工智能，我们想把真正好的，实用的内容呈献给大家，所以我们决定在这个公众号开始连载我们UAI原创的教程译作。真正在努力学习AI，

2018-06-21

4183

深度学习入门教程第二讲

深度学习编程算法神经网络

1.2 S 型神经元学习算法听上去非常棒。但是我们怎样给一个神经网络设计这样的算法呢?假设我们有一个感知机网络，想要用它来解决一些问题。例如，网络的输入可以是一幅手写数字的扫描图像。我们想要网

2018-06-21

8800

深度学习入门教程第一讲

深度学习图像处理模式识别编程算法

人类视觉系统是世界上众多奇迹之一。看看下面的手写数字序列: 大多数人毫不费力就能够认出这些数字为 504192。这么容易反而让人觉着迷惑了。在人类的每个脑半球中，有着一个初级视觉皮层，常称为 V1，

2018-06-21

3630

Neural Fictitious Self Play——从博弈论到深度强化学习

强化学习深度学习编程算法机器学习

这是此前完成的一篇个人觉得非常重要的论文的分析。这篇论文来自 UCL 的Johannes Heinrich 和 David Silver。David Silver 可以说是 AlphaGo 团队的领袖，Johannes 则是 UCL 的博士生，在博弈求解方面的研究取得了一定的进展。本文也是其 15 年论文工作的基础之上的引入深度学习的工作。博弈论作为一个经典的领域从 1944 年诞生至今也过去了 72 年，该领域得到了巨大的发展，成果累累，对经济学、生物学等等学科产生了重大影响。而计算机科学领域对博弈问

2018-06-21

5.8K0

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