王梦迪表示，增强学习是人工智能的未来，应当同古老的控制论思想结合起来，用大数据的方法来探索一个复杂系统的动态过程。...但是现在包括我在内的很多做人工智能的朋友，最感兴趣的是增强学习。增强学习是人工智能的未来，为什么会这么说？我们来简单回顾一下人工智能的历史。...这些都是非常有趣的前沿应用，它们的特点是基于大数据和大规模样本，去寻找事物之间静态的映射关系。 增强学习 再接下来是什么？是增强学习，或者说是深度增强学习。...首先必须强调的是增强学习或者说人工智能现在还处于婴幼儿时期。现在世界上最前沿的做增强学习的公司可能是Google的Deep Mind，他们希望把每一种电脑游戏都用增强学习求解。我们为什么要关心游戏？...人在发展自己的智能的过程中，是通过游戏的方法来学习的，人工智能也是，这也是为什么人工智能在学习打一些简单的游戏，一直到越来越难的游戏，最终要解决更难的问题。
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它是机器学习的一个子集，专注于构建和训练神经网络。深度学习算法试图模拟人脑的工作原理，从大量原始数据中学习复杂的特征和模式。...这种学习方法使得机器能够在许多任务中实现类人的性能，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。 深度学习的核心是人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs）。...深度学习的发展得益于以下几个关键因素： 大量数据：深度学习需要大量的训练数据来学习模式和特征。随着互联网的普及，我们可以轻易地获取大量的图像、文本、声音等数据，为深度学习的发展提供了燃料。...这些创新使得深度学习在许多任务上取得了显著的性能提升。 以下是几个深度学习在实际应用中的例子： 计算机视觉 计算机视觉是深度学习的一个重要应用领域，涵盖了图像识别、目标检测和跟踪等多个子领域。...自然语言处理 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的另一个重要应用，涉及对人类语言的理解和生成。深度学习在NLP领域的应用包括机器翻译、文本摘要、情感分析等。
到今天，谷歌地图已经通过人工智能和机器学习改变了位置搜索。 从推荐到即时交通提醒，谷歌地图正在改变用户的导航体验。如今，大多数人都拥有装有谷歌地图的智能手机，这使得移动变得容易。...Google首席执行官Sundar Pichai表示，人工智能和机器学习解决方案已经改变了Google地图，越来越多的人可以更快地访问位置。 有关智能手机上交通和通勤路线的实时信息使体验变得流畅。...在机器学习的帮助下，谷歌地图正在提高未知位置的准确性，这在以前是不可能的。自2004年成立以来，谷歌地图通过更新和品牌重塑以及移动兼容性取得了长足的进步。...谷歌地图的人工智能之旅 机器学习提供了一个清晰的建筑物视图，ML工程师在此训练模型，以了解建筑物的外观和形状。...这在20年前几乎是不可能的，而且有了基于人工智能的解决方案，谷歌地图正在变得更好。
前言 随着前端的大热，越来越多的从业者选择入门前端，进阶，以及后续可能成为大神。但是很多人可能是出于某个发展的瓶颈阶段，不知道下一步应该学些什么，应该如何检验自己的能力。...行内的张鑫旭基于css2能研究十年，其中很多css的解决方案或者原理是很多人的知识漏洞。...业务逻辑整理，这点是很多人可能会忽略的，当前端涉及越来越多的业务的时候，你可能必要的要懂一些流程图，时序图等。...学习四部曲 学习基础知识 按照官网入门教程写demo，积累一期的学习资源，包括官网、学习教程、学习视频、某些人的专题博客。...但你也会遇到技术或者逻辑上的问题，那么你需要的就是把它记下来，项目完结后整理成解决方案。 技术进阶 这个阶段你做业务没有任何问题可以说，基础知识也能驾轻就熟，但差的是架构能力、深度、业务技术分析等。
强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是人工智能领域的一个重要研究方向，它是一种基于智能体（Agent）与环境（Environment）交互的学习方法。...它的核心思想是，在学习过程中，在一个状态（State）下，智能体采取一个动作（Action），然后环境会给予一个奖励（Reward），智能体会根据奖励来调整它的策略，以实现长期累积奖励的最大化。...强化学习的基本框架包括以下几个组成部分： 智能体（Agent）：在强化学习中，智能体是主要的决策者，负责在给定的状态下选择合适的动作，以达到某种目标。...环境（Environment）：环境是智能体所处的外部条件，它为智能体提供状态信息，以及智能体采取动作后产生的奖励。智能体需要在这个环境中学习如何选择合适的动作。...智能体的目标是最大化长期累积奖励。 策略（Policy）：策略是智能体在给定状态下选择动作的规则。强化学习的目标是找到一种策略，使得智能体能够在环境中实现长期累积奖励的最大化。
什么是人工智能？ 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。...由此可见，人类距离实现真正意义上的人工智能，还有很长的道路要走。 人工智能，机器学习，深度学习三者的关系是什么？...简单来说，这三者呈现出同心圆的关系： 同心圆的最外层是人工智能，从提出概念到现在，先后出现过许多种实现思路和算法。...同心圆的中间层是机器学习，属于人工智能的一个子集，互联网的许多推荐算法、相关性排名算法，所依托的基础就是机器学习。...同心圆的最内层是深度学习，以机器学习为基础的进一步升华，是当今人工智能大爆炸的核心驱动。 机器学习课程哪家强？ 现在正处于 AI 的风口，人工智能课程多如雨后春笋。
尽管已经取得了惊艳的结果，但是也有很多痛苦，例如如何在已经成型的模型中修改、删减某些模块或者数据记录？ 有学者表示，在大多数情况下，修改往往意味着重新训练，但仍然无法避免纳入可疑数据。...同时，这项技术的黑盒性质，让学者在修改模型时候，非常谨慎，毕竟无法知道一个特定的数据点处在模型的哪个位置，以及无法明确该数据点如何直接影响模型。...2 选择性遗忘 让机器学习模型获得选择性遗忘的能力，需要解决两个关键问题： 1.理解每个数据点如何机器学习模型； 2.随机性如何影响空间。...在简单学习任务中, 在数据集Purchase上是4.63x, 在数据集 SVHN上是2.45x。 同时，作者也承认，虽然这个概念很有前途，但也有局限性。...随着研究人员和数据科学家深入了解删除数据对整体模型的影响，成熟的工具也会出现，其目标是：机器学习框架和算法允许学者删除一条记录或单个数据点，并最终得到一个“完全遗忘“相关数据的有效模型。
《我是如何学习的》 看过很多名人阐述过，我是如何学习的，看到这些林林总总的人与事之后，更重要的是，去思考别人说的事的逻辑是什么？没说出来的事和逻辑又是什么？逻辑非常重要。...总之，一定要给自己留下空间去思考、去听、去看、去学习。尤其是要去倾听我们要服务人员的意见（即为客户）、倾听领导的意见。...“学”和“习”是两个概念，“学”是你在学习知识，“习”是犯错误，“习”是一种想象力，“习”是一种文化。“学”是对知识结构来说的，从小学、中学、大学的教育，未来三十年是学习能力的竞争，是创新能力的竞争。...投入有限的精力，获取最大的收益 虽然终身学习理念广受认可，但不可否认的是，成年人要同时承担多种角色的责任，而无论是工作者还是家庭一员，都要付出时间的。多方积压之下，能花在个人学习上的时间屈指可数。...总而言之，成年人的学习应该是自主的，而不是与KPI绑定，每一个KPI背后都有一个“复仇女神”在等你。 综上所述，学习应是自主行为。更想沟通的是信息化软件项目落地人员执行效率和配合问题。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...第一，学习Android哪个版本？？这个其实倒无所谓，正所谓万变不离其宗，按照目前，你可以研究5.1或者是6.0又或者是别的，看你自己测试机。...第三，注释很重要 刚开始学习的人一般都不怎么看重注释，但这恰恰会使你错过很多知识。一般每个类注释会注明该类的用法以及作用。字段注释会注明该字段表示什么意思，以及会造成何种后果。...遇到各种基础差但梦想大的初学者。在这里真心想引用《坏蛋是怎样炼成的》中的一句话，出来混迟早是要还的，不要好高骛远。总有一天，你会花费更多的时间来还你曾经欠下的技术债。...所有的扩展延伸都是在扎实的基础上进行的，而且好的java基础可以让你事半功倍。 比如今天刚遇到一个，jdk的环境变量如何配置，跟什么有关系，这些基本的开发环境也并不在意。
作者：武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于人工智能（AI）相关的故事，你将会学习到：机器学习的概念和分类。...但是，和人的学习略有不同，计算机是通过从大量的数据中，找到规律，进行预测和分类，达到即使没有遇到过的同类型的问题，它也能解决！ 机器学习，顾名思义，机器可以像孩子一样学习。...在监督学习中： 带有答案的数据是必须的，因为计算机在学习（训练）的过程中，不断的在对答案，修正自己的问题。 带有答案的数据的数量是巨大的，计算机没有我们想象中聪明，它需要在每次的错误中寻找自己的不足。...我们经常收到的商品推荐服务，就是电商给某一类标签用户推荐的他们可能喜欢的商品。 3. 强化学习 人类会在成功与失败的教训中，学习到如何才能顺利达到目的。...这就是强化学习。 让我们大众熟悉人工智能的AlphaGo ，基本原理就是强化学习。 ? 一张图总结： ? （未完待续...） ? ?
现在的技术进步一部分原因在于学习算法能够在越来越多的数据中发现模型。 那么，我们应该如何区分人工智能、机器学习和深度学习呢？解释这三者之间关系最简单、最直接的方法就是下图这张同心模型。...这张图中还解释了三者的定义。 人工智能所包含的范围最广，其次是机器学习，机器学习是人工智能的子领域，最后是深度学习，就是驱动现在人工智能蓬勃发展的技术。 ?...包含了深度学习 深度学习：机器学习的子领域，由多种算法组成，能够让软件的多层级神经网络接受大量数据的“训练”，提高在语音、图像识别等任务上的表现 机器学习是人工智能技术的核心概念，通过模拟人类的决策过程来搭建神经网络...而深度学习是机器学习工具和技术的子领域，深度学习的应用非常广泛，几乎涵盖了所有需要“思考”的应用情景，既包括人类的思考，也包括虚拟的“思维”。...深度学习是尝试学习具有多层神经网络的大数据集多层级特征，然后做出预测性决策。
前言 在过去的几年里，人工智能（AI）一直是媒体大肆炒作的热点话题。机器学习、深度学习和人工智能都出现在不计其数的文章新闻中。...但是很多时候，大家对于这些概念并没有一个很清晰的认识，容易把这些概念弄混。 那么我们首先来回答下列问题：机器学习，深度学习以及人工智能之间的关系是怎样的。...其实它们三者的关系非常简单，人工智能概念包含最为广阔；机器学习为人工智能的一个大类的方法，其中深度学习是机器学习中目前最火也是表现能力最强的方法。 下面我们分别剖析三个概念。 ? ?...人工智能的简洁定义如下：努力将通常由人类完成的智力任务自动化。因此，人工智能是一个综合性的领域，不仅包括机器学习与深度学习，还包括更多不涉及学习的方法。...就我们的而言，深度学习是从数据中学习表示的一种数学框架。 深度学习算法学到的表示是什么样的？我们来看一个多层网络（见图1-5）如何对数字图像进行变换，以便识别图像中所包含的数字。 ?
我是如何入门的呢 入门前的基础 先来分享下在开始入门前我的基础吧，先罗列下当时我所掌握掌握的知识吧。...所以我首先学习的是 Python，在准备学习它的时候，我最开始采取的方式是看教学视频，但是发现太耗时了，所以看了两节之后果断放弃，进而我发现了廖雪峰关于Python的教程，看博客或者看书的方式会相对比看视频快很多...在当前，如果你想购买相关书籍，我可以再推荐两本给你，一本是周志华的《机器学习》（通常也叫西瓜书），这本书在我学习的时候还没出版；另一本是李航的《统计学习方法》。...聊聊如何通过工作/比赛提高水平 在掌握了Python的基本用法以及对机器学习有了基本了解之后，当时的实习工作有一部分是使用机器学习算法来去识别用户的评论是否违法，也就是一个二元分类问题。...另外，大多数时间你也不是在去研究别人的算法时如何写出来的，而是处理数据，运用现有的第三方库去跑模型、调参数。
前几天我们已经学了如何学习的“道”和“术”，学完之后就应该落地到实践上，通过不断地实践练习，才能将这些 知识资源 转化为我们的 知识资本。...为了更好地指导你们如何实践，本篇文章我将与你分享我是如何将知识资源转化为我的知识资本的。...主要也是这两点激发起了我学习区块链的兴趣。 确定目标 在《001 | 如何高效学习》一文中就已经说过，想要提高学习效率，第一个条件就是：目标导向。功利学习法的核心也是目标导向。...我学习区块链的目标是很明确的，从大的方面来说，目标就两个： 为了以后进入区块链开发做技术储备； 为了能指导我如何投资虚拟货币。 那么，为了达到这两个目标，需要学习哪些东西呢？...区块链和各种虚拟货币的前景如何？ 很多时候，第一次梳理出来的问题并不全面，甚至很少，但没关系，在学习的过程中，就会不断涌现出新的问题。比如，有哪些共识算法？什么是超级账本？什么是ICO？怎么玩？
我喜欢学习新的东西，包括工具，算法，技巧等。一来是帮助我更好地解决问题，二来学习的进程令我愉悦。...因此，我想增进和强化下自己的Python编程技能，让自己能够更好地使用Python语言以及Python的数据科学与人工智能生态来帮助我更有效地解决与数据相关的问题集。 我是如何学习Python语言的？...我所采用的文本编辑器是Atom，访问的链接是：https://atom.io/，一款功能强大并适合编程的文本编辑器，下载方便，安装简单。...我目前在学习和使用的一份优质代码是Github上面《Python - 100天从新手到大师》，访问链接：https://github.com/jackfrued/Python-100-Days 你可以使用...我是从5月6日开始学习的，坚持每天完成当天的学习任务，首先阅读代码，然后自己认真编写代码，第三对代码添加必要的注释并做修改的工作，最后，把Python语言应用到实际工作中的问题上去。
在过去的几年中，从Shopify上的基于机器学习的欺诈防御系统到Salesforce上的Einstein，SaaS行业的领导者们在人工智能研发领域投入了大量资金，并迅速收购了人工智能公司，以使自己在竞争中处于领先地位...建立了自己的平台的SaaS公司有一个良好的开端。训练机器学习系统的最大障碍之一是获得足够大的数据集。...他警告说，企业应该充分理解他们在投入使用人工智能解决方案之前是如何使用数据的。...Lennie建议，为了克服人工智能数据集“鸡和蛋”的难题，新兴的人工智能公司将不得不分享更多的数据，并与那些“有大量数据但不知道如何去工作”的传统公司合作。...Catherine Dahl是Beanworks的首席执行官，他说，会计任务是非常具有重复性的，这使它们非常适合训练机器学习算法。
理论上说，“泛用人工智能”是可以实现的。然而或许人类还不够聪明，还没弄清楚怎么创造“泛用人工智能” （编者注：本文作者在“目前适合部署在机器人上的人工智能系统”一文中有介绍。）...假如我们进一步给牛顿展示手机如何在暗处发光、如何拍照及录音，如何用来当放大镜和镜子，还可以让手机以不可思议的速度来进行多位小数的算术运算，再把它佩戴到身上用作计步器。...以观察到的种种迹象显示我们仍不知道如何建造一个泛用人工智能。所以它的各项属性性能便无从知晓，所以从字面意思上看它的确具有强大的魔力，没有界限。...对人类而言，面对一个新的领域无需精密且繁琐的前期工作就可以直接开始全面的进行学习，这种海绵式的学习方式是目前机器学习远远无法达到的。...摩尔定律见效的原因是在其将抽象的数字化问题变成了“是”与“不是”的问题。比如这样的一个问题“是否存在电流或者电压呢？”对这个问题而言，无论我们如何将其中的电子数减半再减半，答案都一直是肯定的。
然后，我将分析人工智能和物联网为何是不可分割的，技术的不断进步和融合逐渐为为人工智能和物联网爆炸奠定了基础。 三者的区别 人工智能（ AI ） ?...例如一个极为擅长识别图像的机器，但在其他方面表现欠佳，这就是狭义上的人工智能。 机器学习（ ML ） ? 机器学习是一种实现人工智能的方式。...你可以在不使用机器学习的情况实现人工智能，但这意味着需要编写数百万行规则复杂的代码。 因此，和传统编程以明确的指令使计算机完成任务不同的是，机器学习通过“训练”使其学习如何完成任务。...深度学习是实现机器学习的途径之一。 其他途径包括策树，归纳逻辑程序设计，聚类，强化学习和贝叶斯网络等。 ? 深度学习这一概念的灵感来自大脑的结构和功能，即众多神经元的相互连接。...人工智能对我们的社会和未来带来的影响是不可预计的。可以肯定的是，随着人工智能和物联网的进步和持续发展，带来的影响必将是深远的。
人工智能：什么是真实的？什么是炒作？...其最为核心的技术便是人工智能算法。如何让计算机能像人类一样进行思考，如同人一样利用现有的知识进行学习并实现合乎逻辑的推理，是人工智能算法试图实现的目标。其技术绝不是一般公司能够轻轻松松实现的。...这是导致机器学习和人工智能的“神秘”和“神奇”性质错觉的原因之一。(魔术师表演魔法。我们都知道魔术是由魔术师灵巧的手法所造成的幻想。我们都可以对这些知识充满信心。魔术师不具备超人的力量。)...机器学习中的“训练”不过是使用给定的数据来找到近似函数中的参数(权重和偏差)。 使用拟人化的术语来描述AI是完全正确的。除了“训练”和“学习”之外，还可以听到“神经网络”。...真正的人工智能真的是人工制造的智能在工作，这意味着人类的智慧在工作。更智能的AI仅仅意味着更聪明的人类智能(例如，更好的算法或更高效的编程或更快的计算机等)。 这不是为了贬低机器学习和人工智能。
还是源于知乎的一个问题： 本人是大三的学生，最近在自学django，水平算是半只脚刚刚入了门。由于本人的英文水平不怎么样，所以一直以来都是靠着一些教学视频和谷歌翻译艰难学习。...刚开始什么都不会的时候进展还算快，可是最近我感觉越来越力不从心了，对于一些具体的问题始终找不到办法解决，请问知乎上的大家有过这样的经历吗？你是怎么解决的呢？...现在回过头来看，学习 Django 比较有效的方式还是去做实际的项目，比如 我会去撸文档、撸源码，是因为发现了项目中有很多我不能 hold 住的东西。...另外，入门可能需要看书，但是掌握到一定程度之后还是以官方内容（文档和源码）为主，因为这个才是根本，也会让你在学习上产生滚雪球的效应——随着你越来越熟悉它，你能越来越快的熟悉跟它像的内容。...一样的技术栈，类似的开发和部署逻辑，不一样的是，在博客系统中可以大胆的做各种尝试，比如始终保持使用最新的版本，无论是 Django 还是 Python。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
