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关键词

一、什么是 这个概念最近非常火,其实什么是,无非是想让电脑拥有像一样的慧。 ,这就是。 ,这就是。 二、完成什么作 随着软硬件的发展,已经涉足到了方方面面。 三、的实现方式 想法很美好,我也想让电脑把我所有的作都代替掉,包括需要我思考的事情,但这明显是不可的,那么究竟如何实现? 考虑我们类是如何对一件事情进行分析的。

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【Python】须知

行业认知 AlphaGo >> AlphaGo Master > > AlphaGo Zero,在不停的进步。2017是元年。2030年抢占制高点。 要注意和机器不可以划等号。机器是多种技术的结合。 ,弱 >> 2040强 >> 2060超。 驱动的发展条件是云计算大数据和的算法。 云计算,Cloud computing,超大规模分布式计算力,为大数据提供了硬件基础。 大数据,Big data,海量数据为的学习和发展提供了软件基础。 AI算法,Algorithm,进步的最重要条件,极大提高了的实验结果。

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    哈佛大学(2020)《CS50 Python

    【导读】本课程探讨现代基础上的概念和算法,深探讨游戏引擎、手写识别和机器翻译等技术的思想。 通过实践项目,学生在将图形搜索算法、分类、优化、强化学习以及其他和机器学习的主题融到他们自己的Python程序中,从而获得图形搜索算法、分类、优化和强化学习背后的理论知识。 课程结束时,学生将获得机器学习库的经验,以及原理的知识,使他们够设计自己的系统。 ? 我也是通过edX、哈佛扩展学院和哈佛暑期学院提供的Python和Python和JavaScript Web编程的讲师。 我曾与许多其他计算机科学课程合作过,包括CS51,哈佛计算机抽象与设计课程,CS124,哈佛算法导论,以及CS100,哈佛数字文领域的软件程课程。

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    @那些想要转行AI的:送你一份指南

    翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | 彭硕 是什么?为何重要?我们应该畏惧吗?为什么突然之间所有都在谈论? 你可会从网上知道如何为亚马逊和Google的虚拟助理提供支持,或者如何一步步地取代所有的作(有争议的),但是这些文章极少很好的解释是什么(或者机器是否将要接班)。 本文将对做出解释,这份简明指南将随着领域的发展和重要的概念出现进行更新和改进。 是什么? 是具有学习机制的软件或计算机程序。 左起:摩尔,麦卡锡,明斯基,赛弗里奇,所罗诺夫 数十年来,计算机科学界的许多认为,这个想法永远不会解决更复杂的问题,而现如今它是主要科技公司的实现的基础,从谷歌、亚马逊到Facebook, 当一个神经网络的输出成为另一个神经网络的输时,有效地将它们叠加起来,由此产生的神经网络就是“深度”了。 普通力:有时被称为“强”,一般够在不同的任务中学习和应用不同的想法。

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    Python实现简单的视频脸检测识别,基础!

    前言 其实在实际应用中,很多是通过视频流的方式进行识别,比如脸识别通道禁考勤系统、脸动态跟踪识别系统等等。 案例 这里我们还是使用 opencv 中自带了 haar脸特征分类器,通过读取一段视频来识别其中的脸。 代码实现: ? 动图有点花,讲究着看吧: ?

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    专访 | 杨强教授谈CCAI、深度学习泡沫与

    文 | 胡永波 7 月 22 - 23 日,由中国学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办,CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国大会(CCAI 2017)将在杭州国际会议中心盛大开幕 这次访谈干货满满,其中有不少话题是杨强教授首度公开谈及,比如下一个 AI 突破口、深度学习泡沫、AI 之路心得、本科生 AI、好学生要教导师学习,等等。 不过,关于语音交互、自然语言处理对研究的促进作用,我们可以先听听杨强教授在专访中的说法。 ,帮助他们解决当前在领域哪些共性问题? 对于研究生、博士生如何做研究,您那本书《学术研究,你的成功之道》给出了详尽的指导;那么,对于刚刚步大学校、想要接触的本科生,您对他们的建议或者期望是什么?

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    一份为高中生准备的机器学习与指南

    翻译 | AI科技大本营 参与 | 林椿眄 作为一名高中生,我在过去的一年里自学了机器学习与的相关课程,在这里和大家分享下我自己的学习心得,希望够对那些机器学习或初学者有所帮助,这也是我写这篇文章的目的所在 计算机视觉:这可是目前机器学习/领域最热的领域。通过计算机使用特殊类型的深度神经网络来识别、检测和理解图像内容。 ▌附加说明(这非常重要,有助于你真正理解领域) 对于一名高中生而言,如果你想在未来长期致力在机器学习或领域作,那么一个至关重要的问题是你要了解它是什么,它的突破性在哪里及它对社会的影响 1511265314找到这些资源,可以尝试阅读这些书籍,相信你会对有新的认识。 6. 贡献:如果你喜欢从别的经验中学习,你可以查阅Facebook group推出的和深度学习专题。 ▌总结 我希望这种学习方式对于未来想要从事这一行业的每个有所帮助。我听到有太多说机器学习和太复杂,一般认为是研究生的研究领域,对于高中生很难

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    都可以学的:TensorFlow 例子

    这是用 TensorFlow 来识别手写数字的官方经典例子,数据都是已经处理过准备好了的,但是只到计算准确度概率那就停了,缺少拿实际图片运用的例子,初学者看完之后难免发蒙。 识别手写图片 因为这个例子是 TensorFlow 官方的例子,不会说的太详细,会加了一点个的理解,英文文档 是最新的,中文文档 是用 0.5 版本的 TensorFlow,在 1.0 版本跑不起来 MNIST数据集 MNIST 数据集是一个级的计算机视觉数据集,官网是Yann LeCun's website。 我们不需要手动去下载这个数据集, 1.0 的 TensorFlow 会自动下载。 image.png 恭喜,到着你就完成了一次简单的之旅。 这个例子完成之后对 TensorFlow 有个感性认识。 TensorFlow 没有那么神秘,没有我们想的那么复杂,也没有我们想的那么简单,并且还有很多数学知识要补充呢。

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    CCAI专访 | 杨强教授谈深度学习泡沫、迁移学习机遇与

    这次访谈干货满满,其中有不少话题是杨强教授首度公开谈及,比如下一个 AI 突破口、深度学习泡沫、AI 之路心得、本科生 AI、好学生要教导师学习,等等。 ,帮助他们解决当前在领域哪些共性问题? 对于研究生、博士生如何做研究,您那本书《学术研究,你的成功之道》给出了详尽的指导;那么,对于刚刚步大学校、想要接触的本科生,您对他们的建议或者期望是什么? 关于CCAI 中国大会(CCAI),由中国学会发起,目前已成功举办两届,是中国国内级别最高、规模最大的大会。 ”、“金融论坛”、“科学与艺术论坛”、“青年论坛”4 大专题论坛,届时将有超过 2000 位专业士参与。

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    概述与基础

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    导论(二.机器学习基础)

    首先我们要明白 机器学习 深度学习的关系。 其中 > 机器学习 > 深度学习 什么是机器学习? 从字面意思来理解的话,就是使得“机器”具有学习的力,从而够自主作,解放类生产力。 那么官方解释:专研究计算机怎么模拟或实现类的学习行为,以或得新知识或技。 机器学习的一般过程 ? 所以实现标注是未来的一大趋势。 近期百度EasyDL平台实现了标注,原理:先标注少量数据训练一个较为优良的模型,然后利用这个模型去标注未标注的数据集。 线性判别分析(LDA):给出一个标注了类别的数据集,投影到了一条直线之后,够使得点尽量的按类别区分开。 ---- 回归问题 回归分析用于预测输变量(自变量)和输出变量(因变量)之间的关系。

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    体系架构-必看

    笔者看到网上流传一张体系图,为了方便的兄弟姐妹少走弯路,避免盲摸象,笔者便针对技术的需要,制作了一张更加突出重点的体系架构图,希望可以对大家有帮助。 ? 的历史 从上图可看出,并不是最近几年才有的热潮,本次热潮是大数据和计算力提高的表现。 ? 技术体系 从上图,可以看出,当前流行的深度学习只是中一种算法的深度应用,各位时记得要打好其他算法和模型基础,扎实的基础会为今后学习提供很好的理论基础。 ? 应用领域

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    如何测试模型:QA指南

    不幸的是,对于一些既不是数据科学家也不是机器学习开发员的客户来说,他们仍然不清楚如何处理它,但是他们知道他们需要将AI集成到他们的产品中。 为了了解机器学习的作原理,让我们更深地了解机器学习模型的本质。 可以验证模型系数的ETL部分,但不像验证其他参数一样轻松地验证模型质量。(ETL(Extract-Transform-Load):数据抽取清洗转换的过程或具,一般是做数据仓库的前置性作) ? If that risk is high,here are two approaches: 生产数据可会发生变化;相同的输会随着时间而发生新的预期输出。 注意:在这里,测试数据外推不是一个好的例子;您的模型应该够很好地与实际用户一起作,而不是在预测或生成的数据上。

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    进军 —疯狂的Python精讲

    2017年年底,一个“Python将纳高考”的新闻在小编的朋友圈被刷屏,一时间,很多奔走相告。消息的内容是: “近期,浙江省信息技术课程改革方案出台。 这意味着Python确定进浙江省信息技术高考。” Python 这几年的火热,离不开和机器学习。根据国务院《新一代发展规划的通知》,可以预见教育往低幼渗透的例子只会越来越多。 PS:由于平台规定付费课程才提供回放功 于是助教把课程价格设置为最低起价0.02元 2分钱即可享受腾讯程师的经验+干货 还不动动手指行动起来~! - 课程详情 - ? PS:由于平台规定付费课程才提供回放功 于是助教把课程价格设置为最低起价0.02元 2分钱即可享受腾讯程师的经验+干货 还不动动手指行动起来~!

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    技术该读哪些书?StackOverflow上最推荐这些

    2.:一种现代的方法 ? 本书提供了现代技术中关于理论与实践最全面和前沿的介绍,通过决策、搜索算法、逻辑推理、神经网络和强化学习等方面来介绍最先进的技术,推荐给对感兴趣的专业研究员。 本书是游戏方面的经典之作,畅销多年,主要讲述如何使游戏中的角色具有,先介绍了游戏角色的基本属性及常用数学方法,接着深探讨游戏体状态机的实现,提到了图在游戏中的用途及各种不同的图搜索算法 本书汇集了与游戏开发有关的内容,借助这些内容,开发员够顺利开发角色。 读者可以把这本书当成路线图,了解在游戏方面已经被成功使用的技术和在将来具有很大潜力的新技术。 无论是经验丰富的游戏专家,还是准备进游戏业界的士,本书都是必备资源。 ?

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    一张图搞懂-开发者的指南

    虽然对的理解几十年来一直在变化,但我们也有理由相信时代最终会到来。那么想要成为一名开发者,怎样才这一领域呢? 首先要搞清楚,到底是什么? ? 今天的达到了什么程度? 当下,是一个总称,可以表示任何一种感知、推理、行动、自我调试(adapt)的程序。开发者可以通过机器学习和深度学习两种方式来实现机器的上述行为。 ? 的运行:机器学习的作流程 上文讨论过,可以基于经验来感知、推理和行动。但是,它们是怎么做到的呢?下面是机器学习的一般流程。 ? 开发者的机遇 最令激动的地方就是具备变革我们生活触及的每个产业的潜力,不仅仅是计算和软件产业。它会像业革命、技术革命、数字革命那样改造社会颠覆我们的日常生活。 对于开发者来说,领域的扩张意味着你可以将的专业知识应用到你感兴趣的领域中。 ? ?

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    学习路线

    Ng 的目的是让机器学习初学者够快速对整个机器学习知识点有比较整体的认识,便于快速。网易云课堂里有中文字幕的机器学习视频。 PS:这课也都有作业,可以去自己编程完成。 学完上面这几课的话应该可以说是了,至少对机器学习有个比较好的理解。 对于数学特别是线性代数有比较高的要求,毕竟编程的时候会有许多矩阵分析、矩阵变换等,所以要对线性代数有个详细的了解和学习。 (上面两课都在B站上可以看) Gilbert Strang主讲的线性代数 这课由麻省理学院的Gilbert Strang主讲,看下百度百科就知道了,他是个很牛逼的物。 斯坦福大学的李飞飞的CS231n计算机视觉识别 李飞飞也是华之光,可以跟吴恩达媲美的大牛,她主讲的计算机识别也是计算机视觉很好的课程。课程在网易云课堂上有。

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