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有哪些关于书籍可供

这份书单为大家了计算机视觉领域10本经典书目,并还贴心地划分了综合篇、几何篇、机器学习篇和经典读物四大分类,一定成为你计算机视觉修炼秘籍。 自然语言处理篇:NLP,从入门到进阶自然语言处理(NLP)作为研究核心领域之一,长久以来都受到广泛关注。怎样从入门到进阶,成为 NLP 大神? 微软总裁布拉德·史密斯新书《具,还是武器?》,由比尔·盖茨和沈向洋倾情,将在世界风云激荡中为我们指出可行路径与方向。 《问答》和《机器翻译》:微软亚洲研究院自然语言计算组力作自然语言理解是皇冠上明珠。在大数据、深度学习和云计算动下,自然语言理解各个领域都取得了新进展,也孕育着无穷机会。 《分布式机器学习:算法、理论与实践》:理论、方法与实践全面汇总和大数据时代,分布式机器学习解决了大量最具挑战性问题。

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系列01:系统

02 先聊系统之前先掰掰,这个词估计大家听得懂,毕竟是风口上名词,想没听过也难。那么问题来了,你觉得系统与有什么关系? 这典型就是对于定义认知问题,个认为就是一个偏业务定义,多维度多学科交叉概念,压根儿就不好以技术维度去对比去评判。其核心三要素就是:算法、计算力以及数据。 围绕大量基础数据,对基础数据进行特征处理,然后构建有用业务算法模型,然后基于分布式基础架构计算力,将算法模型用于实际生产环境,以机器替代作业,以提升效果与效率,达到机器目标。 所以,追究其本质,其实也是算法模型+计算过程+基础数据流程,并且最终达到了机器自动化、效果,从广义角度来说,或许复杂一些系统或许也纳入范畴了(真心怕那种一说到=神经网络选手 比如,你好奇什么是,那么你就会用诸如谷歌、或者国产大百度去搜索,然后获取到相关网页,去点击查看,最终完成你了解这个信息获取

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    及相关图书

    及相关图书书单,共6本:《简史》《走近2050:注意力、互联网与》【有电子版】《科学极致:漫谈》【有电子版】《机器科技:技术变革与未来图景》《玩转无机》【有电子版】 本书既适合普通读者详细了解来龙去脉,作为启迪之书;也适合专业士了解鲜为历史,并提供深入学习资料。 机器学习好书:https:mp.weixin.qq.coms9UMj3e3703EuKSsYo5JAxA2. 走近2050:注意力、互联网与? 《科学极致:漫谈》将全面介绍发展历史、探究过程以及在各个领域应用,以通俗易懂语言和生动有趣示例为你揭示不为奥秘。4. 机器科技:技术变革与未来图景? ) 姬十三(果壳网CEO,科学松鼠会创始) 吴建平(清华大学教授)张小龙(微信之父)【联合 】 詹姆斯·格雷克《信息简史》是一本信息量大、又富含洞见杰作。

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    技术在应用

    前言:3月24号,由iTechClub华南分会和腾讯SNG数据中心联合举办“腾讯QQ大数据与AI应用”沙龙在腾讯大厦圆满举行。 此文为分享主题 “技术在应用“ PPT,如有疑问,欢迎交流?????????????????????????????

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    到底是个什么鬼? |

    这个词最近越来越火了。到底是什么? 它到底做什么? 它是怎么?这篇漫画,就是在试图解答这些问题。 ? 从此,时代将会终结。?科幻小说甚至常常设想拥有了反抗意识,试图消灭类。?一些有识之士不断发出警告,呼吁我们限制研究,警惕潜在风险。? 有实际应用价值程序一个接一个地涌现了出来。?近期可以用在哪里?从理论上讲,够完成任何一种重复劳动,甚至类无法完成许多重复劳动,都算法进行机器学习。 利用机器学习、数据挖掘、搜索引擎、自然语言处理等多种技术,各种买买买网站都根据用户在网站中点击、浏览、停留、跳转、关闭等行为,猜出你大概是哪种,可会喜欢什么,然后把你可喜欢商品到你眼前 鼓吹也好,警惕也好,我们不如先冷静下来,踏踏实实地搞清楚到底是什么,理性地迎接未来降临。附录:机器到底是怎么学习

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    大牛书单 | 方向好书

    TEG书知道本期特邀腾讯TEG AI Lab专家姚建华、腾讯TEG AI平台部程平台中心负责罗敏、腾讯TEG AI Lab专家李志鋒,为大家带来AI方向好书。 李志锋博士同样力该书,认为其堪称深度学习经典入门圣经,涵括绝大部分有关深度学习基础概念,数学导以及深度学习在业应用技巧,值得反复研读。 大牛语: 值得反复品味一本书,通俗易懂,培养大家化繁为简,用数学去解决程问题思维习惯,这是成为一名优秀程师必需素质,尤其在AI时代,我们不再是面对0和1问题,而是要去解决更多不确定性问题 大牛语:来自团队机器学习程组,可以说是国内第一本讲分布式机器学习书, 分布式机器学习是一个系统程,涉及数据、模型、算法、通信、硬件等许多方面,这本书从理论、算法和实践等多个方面给出了系统 研究兴趣包括、计算机视觉、脸研究等,在相关领域国际顶级学术会议和期刊上已发表多篇高质量论文,在学术界和业界广受关注。

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    写给设计师指南:系统

    最大优点是对对象没有特殊要求,处理非结构化复杂对象,如音乐、电影。但仍有许多问题,最典型问题有稀疏问题(Sparsity)和可扩展问题(Scalability)。 这个在本系列:写给设计师指南:如何找出相似文章一文有所涉及,计算是两个特征向量之间余弦相似度。非常高效、简单一个算法。这里也要用到相似度计算。 对于社交网站,告诉用户其关注好友最近浏览了什么,有几个好友也关注了这个内容,往往可以使社交黏度更大,毕竟是之间交流嘛。 第二种度量方法是对所有用户而言,考虑整体系统多样性,也被称为覆盖率 (Coverage)。它是指一个系统是否够提供给所有用户丰富选择。 所以我们看到因为 User CF 只热门,所以它在长尾里项目方面力不足;而 Item CF 只 A 领域给用户,这样他有限列表中就可包含了一定数量不热门长尾物品,同时 Item

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    阅读】原理,技术和未来

    就源于这些大量简单元素之间交互。不是魔术,但我们已经看到它如何像魔法一样大幅进科学研究,并在照片中识别物体、识别语音、驾驶汽车或将在线文章翻译成几十种语言日常奇迹中扮演重要角色。 在 Facebook 研究(FAIR)实验室,我们正在努力使学习机器更好地作。其中很大一部分是所谓深度学习。使用深度学习,我们可以帮助AI学习世界抽象表征。 和机器够实现今天难以想象新服务。但很显然,医疗保健和交通运输将是AI第一批颠覆行业。年轻只要调整职业目标,就够享受 AI 提供大量机会。 那么,我们如何为尚不存在作做好准备呢?如果你是学生:数学和物理是学习、机器学习、数据科学以及许多未来基本方法地方。 什么是,我们如何在机器中再现它?最终,这将是全问题。这些问题答案将帮助我们不仅建立机器,还更深入了解神秘类思想和大脑作方式。

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    读|大数据发展 AI+X将实现生活化

    数据猿报道,类对一直非常着迷,好莱坞给大众塑造了众多未来世界场景,却也使被过度神化而给一种可望不可及距离感,事实上,已经悄然走进了我们生活。 拐点将至 未来已来们对是苛刻:不是抱有过高要求——认为只有达到科幻电影和小说中可以超越才算真正;就是吹毛求疵——对扫地机器自杀式碰撞和语音机器那风马牛不相及对话总是不吝嘲讽 但令欣慰是,如今在街上、地铁甚至表弟朋友圈中你总发现可穿戴设备、无机、VR等等产品身影,这表明,设备和硬件已经开始趋于平民化,而AlphaGo胜利更是将向了风口,然而正如一切技术一样存在更本质意义还是解放生产力 经过了将近60年发展,互联网和大数据迎来了春天,语音识别、脸识别、机器、无驾驶等技术均取得了突破性进展。 同样,我们可还没意识到就在身边,可这才是现代本来面目——以任务为中心,拥有广泛多样系统,成为们隐形而忠诚朋友、员、助手、管家、安全卫士…而我们也在不知不觉中逐渐依赖带给我们便利和效率

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    、强、超

    文章目录弱(Weak AI)弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指是专注于且只解决特定领域问题。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等扩展阅读:Weak AI ——WikipediaWeak AI——Investopedia强(Strong AI)又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指是可以胜任类所有。 强具备以下力:存在不确定性因素时进行理,使用策略,解决问题,制定决策力知识表示力,包括常识性知识表示力规划力学习力使用自然语言进行交流沟通力将上述力整合起来实现既定目标力扩展阅读 ——Stackexchange超(Super Intelligence,缩写 ASI)假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋类还聪明,那么,由此产生系统就可以被称为超

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    马斯克11本必读书籍:宇宙、类和

    他2014年在特上发文:“对于AI我们要非常小心,它可比核武器还要危险。”在一部探讨纪录片——《你信任这台电脑吗?》 《我们最后发明》《Our Final Invention》(《我们最后发明》) 作者:James Barrat马斯克在2014年发文中了这本书。《我们最后发明》同样警示了危险。 Tegmark我们从马斯克这11本书中总结出一个结论,他非常热衷于探讨未来。 在这本书中,麻省理大学(MIT)教授Max Tegmark阐述了如何让造福类,以及如何确保发展方向与未来目标保持一致。 马斯克这本书探讨了AI造福性,没有触及AI邪恶面。新元发表过两篇书评:【马斯克书】生命3.0:生活在AI时代我们该如何做杨静:进化终极目标——从生命3.0谈起

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    阅读】BAT :不同布局,共同焦虑

    近期手机百度8.0上线,借助百度等技术,个性化给用户不同资讯内容。 基于语音识别、语义理解、个性化、深度学习等技术应用,出新一代客服产品——阿里小蜜等。? 腾讯在方面布局颇有点“投机主义”,不过,科技进步从来就离不开商业考量和支持,小以为腾讯在方面,也有可爆发“小宇宙”。 如果这成为一种风潮,或国内进一步发展。其次是输送与培养需要时间。在国内,现状用吴恩达话来说就是“项目很多,不够”。 而最早进入领域,与“”标签贴得最紧百度,若真得想通过打一个漂亮翻身仗,需要更大决心,以及耐心。

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    —产生式

    参考链接: 理产生式理,即利用产生式知识表示法所进行理,而由此产生系统称为产生式系统。   检查该假设是否可由知识库某个知识导出。若不由某个知识导出,则询问用户该假设是否为可有用户正是原始事实。若是,则该假设成立,并将其放入综合数据库,若不是,则转(5)。 若由某个知识导出,则执行下一步。将知识库中可以导出该假设所有知识构成一个可用知识集。 再检查“动物是鸟”否被知识库中知识所导出,发现可由          r          1        r_1     r1​导出,于是          r          1        缺点 当用户对解情况认识不清时,由系统自主选择目标盲目性比较大,若选择不好,可需要多次提出假设,会影响系统效率。

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    【干货】不可错过这几本业机器书籍

    全书分为8大部分:第一部分“”,第二部分“问题求解”,第三部分“知识与理”,第四部分“规划”,第五部分“不确定知识与理”,第六部分“学习”,第七部分“通信、感知与行动”,第八部分“结论”。 另外,本书适合于不同层次和领域研究员及学生,是高等院校本科生和研究生首选教材,也是相关领域科研与程技术重要参考书。2、? 已经来了,它就在我们身边,几乎无处不在。 技术正在彻底改变认知,重建机相互协作关系。 我们该如何规划时代未来生活……当时代成为必然,《》一书告诉我们:个应该做些什么,才避免被AI取代?企业应该如何升级,才在新商业变局到来前抓住先机? 我们无需担忧和惧怕时代到来,我们所要做,应当是尽早认清AI与关系,了解变革规律,更好地拥抱新时代到来。3、未来?

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    | 程师三个层次

    目前国内知名互联网企业无一不在建立自己技术团队,以期用AI技术,提升产品体验和化程度。 但与此同时,各种不明觉厉名词也吓退了很多非科班出身开发者。什么叫卷积神经网络? 答案只有一个:Just Do IT(去搞IT吧,少年)成为程师,在我看来,要把机器学习、深度学习掌握好,就可以入行拼搏了! 特征程、模型融合& 系统实现:学会常用数据预处理方法及特征编码方法;学习特征一般处理原则;组合各种特征程技术和机器学习算法实现系统。 上面课程大概会消耗你1个月多所有业余时间。 Word2Vec编码器—解码器结构注意力机制模型:Attention Model图片标注(Image Captioning)图片问答(Visual Question Answering)4恭喜你,成为程师群中一员了 努力学习不一定修成正果,而不去努力学习,则注定是一无所获。最后,祝福,祝福各位在AI领域里大放异彩。文章作者:亮 文章编辑:秦革

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    | 关于我们必须知道二十件事

    有关三件事: 1.过去二十年,在大数据集数字化、建立管理大数据集基础框架和大数据计算范式上进展,是解释本世纪先后将重点放在数据科学和主要原因。 2006年,NVIDIA出基于GPUCUDA开发平台,成为了深度学习发展历史上风水岭。 ?6.正是由于深度学习脱离了为构建特征使其得以成为一种自然学习具。 7.早在我们有力构建复杂语义(semantic)之前,我们就已经在机器视觉和自然语言处理等方面取得了很好成绩。但是学会这些技不需要我们有数学力,更不要说为有意构建高层语义了。 有关强七件事: 9.近期关于不实传言引发了们对于AGI争论。AGI是们假设出拥有像一样计算机,各方面都类比肩。 有专家指出,类对“模拟,目是实现某个完成作,所以目前只是具而已。不管怎样,机器出现本意,原是希望它类服务。

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    InstagramExplore系统

    作者:Ivan Medvedev, Haotian Wu, Taylor Gordon编译:ronghuaiyang 导读给大家介绍一下InstagramExplore系统一些概要。 这些系统支持大规模探索,同时提高了开发效率。总来说,这些解决方案代表了一个基于 3 部分排名漏斗高效系统,该系统提取 650 亿个特征,每秒做出 9000 万个模型预测。 我们需要进行大规模快速试验力,我们需要在兴趣范围内获得更强信号,我们需要一种计算效率高方法来确保我们是高质量和新鲜。 例如,一种算法可有效地识别长期兴趣,而另一种算法可在根据最近内容识别方面表现得更好。 通过不同类型信息来源,我们够为普通找到成千上万合格候选。我们想要确保我们内容既安全又适合探索全球社区许多年龄。

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    今天来谈谈研究作中所做一些基本抽象。一、概念研究对象称为体(Agent),其他外部条件划归为环境。? 体通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互,举个例子,机器摄像头是他感知器,马达是他执行器。感知,是关于时间输入序列,对应会有一个输出执行动作。 体做出什么样反应取决于输入和输出之间映射关系函数,这个函数就是体研究核心。编写出程序则具体实现这个数学意义上函数。 二、衡量我们研究体是要他做正确事,因此需要有一个标准去衡量他表现,一个合理体会最大化这个期望标准。 总结,研究期望是实现一个,在给定每个可感知序列下,做出让期望最大化行动理性体。

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    电影封面海报个性化+设计师

    本文结合Netflix个性化案例,继续谈《设计师》应用。? Netflix,让每个用户都看到不一样电影海报这家视频网站在最近宣布了他们利用情境 bandits 算法,实现了视频配图个性化处理方案,是一个典型设计师应用场景,关于个性化+设计师 对于看过许多浪漫爱情(类型/主题)电影,如果他图片中包含马特·达蒙(Matt Damon)和米妮·司各德(Minnie Driver)信息,可他会对《心灵捕手》感兴趣,而如果是对于看过很多喜剧片用户 把个性化系统看作体(Agent)、把用户看做环境(Environment),则个性化匹配问题可以被视为典型顺序决策问题。 ;多臂老虎机算法决定送给用户内容;设计师负责制作一副吸引用户眼球海报(配图);以上为简短案例介绍跟思考,有兴趣可以继续深挖,自己实现一个电影封面海报个性化系统。

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    -浅谈

    1 浅谈1.1 概述(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展理论、方法、技术及应用系统一门新技术科学是计算机科学一个分支,它企图了解实质,并生产出一种新相似方式做出反应机器,该领域研究包括机器 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来科技产品,将会是“容器”。可以对意识、思维信息过程模拟。 不是,但那样思考、也可超过。? 1.2 应用领域随着家电、穿戴设备、机器等产物出现和普及,技术已经进入到生活各个领域,引发越来越多关注。?

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