Medium网友Favio Vázquez分享了他是如何学习深度学习并利用它来解决数据科学问题的。这是一个非正式的帖子，但内容很有趣。以下是他分享的内容。 关于我和深度学习的一点介绍 我的专业是物理和
选自SIAM 作者：Michael Elad 机器之心编译 参与：微胖、李泽南 本文作者 Michael Elad 是以色列理工学院的计算机科学教授，他也是学术期刊 SIAM Journal on I
【新智元导读】本文作者 Michael Elad 是以色列理工学院计算机科学系教授，也是成像科学期刊 SIAM 的主编。他对当前图像领域使用深度学习的矛盾做了深刻的反思：一方面效果绝佳，另一方面却缺乏数学上的优雅，对领域基础知识没有很大贡献。是该坚守传统严谨的方法，但在最终结果上落后于人，还是该拥抱深度学习？Elad 选择后者，但同时坚守寻求数学上的优雅，弄清方法的原理。所有人工智能从业者都需要考虑如何对待深度学习。欢迎留下你的看法和评论。 （文／Michael Elad）我真的很迷茫，每天都在改变自己的看
AI、机器学习、深度学习……你天天都听说这些术语。但是这些东西究竟是什么意思？如何才能让自己看起来像个专家乃至于大师？光来回念这几个名词肯定是不行的，不过你只需要掌握这9个基本概念就能看起来像个机器学习专家甚至大师。自称是机器学习超级粉丝的Machine Box 联合创始人Aaron Edell为我们详细介绍了这9个概念。
AI（人工智能）为应用开发者开创了一个全新的可能性。通过利用机器学习或深度学习，您可以生成更好的用户配置文件、个性化设置和推荐，或者整合更智能的搜索、语音界面或智能助手，或者以其他数种方式改进您的应用。你甚至可以构建看得懂、听得懂，并与人类互动的应用。准备学习AI的你，知不知道选择哪种编程语言合适呢？以下列举的五种编程语言，被认为是最适合用来学习ＡＩ。大家可以参考一下。
异常检测在工业生产有着广泛的应用，如攻击 / 入侵检测、系统运维检测、异常行为分析等等。近年来，基于深度学习的异常检测算法被提出并展现了良好的性能，相较于传统的异常检测算法，其主要优势是可以从更多的数据中更好地学习非线性的复杂特征。然而，缺乏可解释性仍旧是在实践中采用深度学习模型的重大障碍之一。现有的解释方法通常用于监督学习模型，而无监督的深度学习模型通常无法满足异常检测的可解释需求。
AI学术圈，又吵了起来，图灵奖得主、年近古稀的机器学习奠基者、唱衰AI的代表人物等等，纷纷下场“开怼”。
本文是对Keras的创造者、谷歌AI研究员Francois Chollet的专访，内容包括François从何开始对深度学习感兴趣、Keras的创建背后的动机，François对TensorFlow等其他框架的看法、给初学者的建议等。
本文作者Sanyam Bhutani专访了一系列他心目中的“AI英雄”，包括GAN的创造者Ian Goodfellow、最年轻的Kaggle Grandmasters等等。
【导读】你是否曾为选择TensorFlow或Keras而感到纠结？又是否认深度学习编程费时费力而感到苦恼？本文带大家领略一下DeepCognition.ai，其致力于克服深度学习向大众化应用中遇到的障
按要求转载自公众号联合时报（ID：lhsbwx） 中国科学院院士张钹对国内外人工智能产业发展现状，提出我国仅靠跟随性的应用深度学习发展人工智能，是无法引领这项技术实现革命性突破的。语音也在里面学，文
深度学习为数据科学提供了非常有效的工具，几乎可以解决任何领域的问题，并使用任何类型的数据。然而，深度学习算法的非直观性推导和使用需要非常仔细的实验设计，如果不能满足这一要求，不管数据的质量或深度学习网络的结构如何，都会导致糟糕的结果。 我第一次注意到这种缺陷大概是在十年前，当时我使用的算法使用了非直观特征来实现自动面部识别。我注意到,当使用当时最常见的面部识别基准(FERET, ORL, YaleB, JAFFE和其他),算法可以确定正确的面部即使只用一个很小的看似空白背景的一部分,通常情况下一个来自原始图
想从事人工智能领域的研究，盲目地在网上购买了一本又一本的参考资料，学习视频刷了一遍又一遍…… 反过头来看，这些方法可能作用并不是很大，却消耗了大量的时间和金钱。
线上的Python的机器学习资源如此丰富，从哪开始？如何修炼？这篇文章让你从零开始，七步之内成为Python机器学习的大师。
来源：机器人圈 本文长度为2178字，建议阅读4分钟 本文通过12张动图为你介绍深度学习中的卷积网络。 现如今，卷积神经网络在人工智能领域应用的广泛性及重要性可谓是不言而喻。为了让大家对卷积的类型有一个清晰明了的认识，我可以快速概述不同类型的卷积及其好处。为了简单起见，我仅关注二维卷积。 卷积(Convolutions) 首先，我们需要就定义卷积层的几个参数。 图1 二维卷积、内核大小为3、步幅为1 内核大小：内核大小定义了卷积的视野。二维的常见选择是3——即3x3像素。 步幅：步幅定义了遍历图像时
在数字时代，图像无处不在。无论是在社交媒体上分享照片，还是在商业领域中进行品牌宣传，我们都希望能够呈现出清晰、精美的图像。然而，有时候我们只能获得低分辨率的图像，这让我们感到困惑和失望。但是，现在有一个令人兴奋的解决方案——Upscayl，这是一项引领 AI 图像放大技术的在线工具。
深度学习是机器学习的一个子领域，涉及被称为人工神经网络的大脑的结构和功能所启发的算法。
前几天康耐视举行了一次线上分享会，主要是对2022年他们新产品的一些介绍和老产品的更新说明。我抽时间听了一下给我的感觉是康耐视现在基本上是在all in AI，他们传统的视觉算法和平台基本上没有太大的变化，但是在AI产品这一块丰富了很多。
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前段时间，来自SAP（全球第一大商业软件公司）的梁劲（Jim Liang）公开了自己所写的一份 520 页的学习教程（英文版），详细、明了地介绍了机器学习中的相关概念、数学知识和各种经典算法。编者看到后，也迫不及待的推广给更多的读者。完整的 PDF 请从文后作者公开的链接下载。
图解机器学习 正是对机器学习的过程中的痛苦有切身体会，我希望能做一份教程，以浅显易懂的方式去讲解它，降低大家的学习门槛。我为此花费了数月时间，经常做到深夜，把自己的学习笔记整理成了这份教程。
网易科技讯 8月30日消息，福布斯网站对加盟百度人工智能实验室的吴恩达进行了专访。文章指出，招纳吴恩达，体现了百度希望通过研发世界一流技术，将自身打造为世界前列的创新型公司的愿景。在以下访谈中，吴恩达透露了他将如何帮助百度实现这一愿景。 以下为文章主要内容： 今年5月百度在硅谷创立了人工智能实验室，并将吴恩达纳入麾下，任命为百度首席科学家。作为斯坦福大学计算机科学教授，吴恩达曾是Google Brain项目的负责人，并联合创建了在线教育初创企业Coursera。让百度成为国际化企业的发展规划中，吴恩达不失
来源：机器之心本文约1800字，建议阅读6分钟本文将提供一组思路清晰、简单易懂的人工智能专家路线图。 这个学习路线图几乎涵盖了人工智能领域的所有内容，点点鼠标，就能链接所需知识。 想从事人工智能领域的研究，盲目地在网上购买了一本又一本的参考资料，学习视频刷了一遍又一遍…… 反过头来看，这些方法可能作用并不是很大，却消耗了大量的时间和金钱。 这时，一种提纲式的学习途径就显得尤为重要了。如果你想成为数据科学家、机器学习或者 AI 专家，而又苦于找不到合适的学习方法，本文将提供一组思路清晰、简单易懂的人工智能专家
导读：近日，来自SAP（全球第一大商业软件公司）的梁劲（Jim Liang）公开了自己所写的一份 520 页的学习教程（英文版），详细、明了地介绍了机器学习中的相关概念、数学知识和各种经典算法。
机器之心整理 笔记作者：Jim Liang 近日，来自SAP（全球第一大商业软件公司）的梁劲（Jim Liang）公开了自己所写的一份 520 页的学习教程（英文版），详细、明了地介绍了机器学习中的相关概念、数学知识和各种经典算法。机器之心看到后，也迫不及待的推广给更多的读者。完整的 PDF 请从文后作者公开的链接下载。 在介绍中，Jim Liang 写到： 人工智能是这两年风头正劲的领域，也是未来具有颠覆性可能的新领域。不少人尝试去学习机器学习相关的知识。然而，一旦越过最初的 overview 阶段，很
脑机接口(BCI)是一种系统，可将受试者(人类或动物)的大脑活动模式提取并转换为用于交互式应用程序的消息或命令。脑活动模式是通过脑电图(EEG)获得的信号。
自从 2012 年在一个图像识别比赛上，一个神经网络的性能超过人类后，深度学习就火了起来，但当时只有少数人会预料到接下来会发生什么。
很多的文章会介绍有关深度学习的一些新闻报道，但我们却并不真正了解其背后的原理！那么今天我们这篇文章便会带大家一览其中的奥秘！
目前，“深度学习”这一词已经变得越来越普及，生活中也是到处都充斥着这一词汇，同时也有越来越多的人开始想要从事这一行的相关工作，尝试着接触、了解这一行业。
授权转载自：THU数据派 作者：申利彬 校对：孙涛 多数人不能准确把握人类的情感变化，我也不例外，但是计算机却可以做到这一点。基于上面的事实，我们要讲述一件你也许已经熟知的机器学习分支——自然语言处理（NLP）,这听起来很像计算机试图学习并理解我们平时说的“自然语言”。但是我们并不满足于此，我们要做一件神奇的事，那就是“情感分析”。听到计算机能分析人类情感这件事，很多人肯定会觉得有些不可思议，但这正是我们下面要谈论的。 自然语言处理 我们稍微回顾一下，很多程序员都知道人与人和人与计算机交流的方法有很大的区别
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | shawn 过去两年中，我曾经多次折服于机器学习的魅力。但每当我决定尝试新事物时，经常会不得不重新学习某些概念和课程，其实大部分学习就是这样一个过程。在学习机器学习这个复杂领域的过程中，我总结了一些有用的概念、定义、资源和工具。 我将这些内容整理成一个终极总结，希望它可以帮到在机器学习之路上乐在其中（艰难前行）的朋友们。 索引 怎样学习机器学习效果最好 什么是机器学习（ML）？ 常见机器学习算法 监督学习的线性回归 深度学习 TensorFlo
读书的时候，很喜欢数学，然则，发现生活中很少用到稍微深点的数学知识，毕业后发现工作里真心也很少用到数学，因为算法都基本用不上。再也没有接触到数学。但是我知道数学给了我比较好的逻辑思维能力。最近开始学习机器学习里的深度学习，刚开始在慕课网上看了基本的机器学习概念，然后开始看吴恩达在斯坦福的教学视频，惊奇的发现他都是在推倒数学公式。然而有些数学知识我已经忘的差不多。机遇巧合之下，在部门的图书馆发现了一本深度学习的书，里面把深度学习里要用到的数学基础知识大概了讲了一遍。这一刻，我终于知道数学在实际中如何运用了，并
导读：近日，来自SAP（全球第一大商业软件公司）的梁劲（Jim Liang）公开了自己所写的一份 520 页的学习教程（英文版），详细、明了地介绍了机器学习中的相关概念、数学知识和各种经典算法。完整的 PDF 请从文后作者公开的链接下载。 在介绍中，Jim Liang 写到： 人工智能是这两年风头正劲的领域，也是未来具有颠覆性可能的新领域。不少人尝试去学习机器学习相关的知识。然而，一旦越过最初的 overview 阶段，很多人就开始打退堂鼓了，然后迅速放弃。 为什么会这样？ 极高的学习曲线 首当其冲就
尽管你听说过人工智能，但机器仍然无法像人类一样思考，但在过去的几年里，它们已经具备了学习的能力。突然之间，我们的设备睁开了眼睛和竖起了耳朵，汽车开始无人行驶。
在现代科技高速发展的时代，人工智能已经成为不可避免的趋势。尽管很多人对于人工智能领域仍然感到神秘和陌生，但是其潜力却已经引起了无数个领域的创业者的青睐。
【AI100 导读】本系列文章将陆续向大家推荐一些数学用书，今天这篇文章有针对性的介绍了数学不好的人，究竟该怎样学习人工智能。 如果你已经看过本系列的第一篇文章，那么肯定已经具备了某些数学基础。相应地
作者：申利彬 校对：孙涛 本文谈论自然语言处理中的情感分析及其在不同行业中的应用。 多数人不能准确把握人类的情感变化，我也不例外，但是计算机却可以做到这一点。基于上面的事实，我们要讲述一件你也许已经熟知的机器学习分支——自然语言处理（NLP）,这听起来很像计算机试图学习并理解我们平时说的“自然语言”。但是我们并不满足于此，我们要做一件神奇的事，那就是“情感分析”。听到计算机能分析人类情感这件事，很多人肯定会觉得有些不可思议，但这正是我们下面要谈论的。 📷 自然语言处理 我们稍微回顾一下，很多程序员都知道人与
安装虚拟环境：为了隔离依赖并防止与其他Python项目冲突，最好为ChatGPT开发创建一个虚拟环境。
【新智元导读】人工智能、机器学习、深度学习方面的文章铺天盖地，向人们传播人工智能是改变世界最具竞争力的技术，相关企业应该抓住机会作深入研究，但是人们对于这三个词的区别却有了很多困惑。 人工智能、机器学习、深度学习方面的文章铺天盖地，向人们传播人工智能是改变世界最具竞争力的技术，相关企业应该抓住机会作深入研究，使得人们对于这三个词的区别却有了很多困惑。 对于业内人士来说，人工智能、机器学习、深度学习不难区分，人工智能涵盖的范围最广，小到传统形式的人工智能（GOFAL），大到联结论轮架构，几乎无所不包。机器学习
这篇文章是我们对人工智能研究论文的评论的一部分，这是一系列探索人工智能最新发现的文章。
人类层面的表现。人类层面的准确性。无论是面部识别、物体检测还是问题回答，这些术语都是你能从开发人工智能系统的公司经常听到的。值得称道的是，近年来出现了许多由人工智能算法驱动的伟大产品，这主要归功于机器学习和深度学习的进步。
本文以浅显易懂的语言介绍了机器学习和深度学习的定义及应用，以及在源数据要求，硬件支持，特征工程、问题解决方式、执行时间及可解释性等方面的区别，对于新手入门有很大启示意义。
选自Medium 作者：Paul-Louis Prove 机器之心编译 参与：路雪、李亚洲 本文对三种不同的卷积进行了介绍，同时讲解了各自的优点，对初学者而言，是理解卷积的一篇好文章。 卷积 首先，我
机器学习和深度学习变得风靡一时！突然之间，每个人都在谈论他们 —— 不管他们是否了解这两者的区别！无论您是否关注数据科学，你肯定听过这些术语。
导语：过去两年中，我曾经多次折服于机器学习的魅力。但每当我决定尝试新事物时，经常会不得不重新学习某些概念和课程，其实大部分学习就是这样一个过程。在学习机器学习这个复杂领域的过程中，我总结了一些有用的概念、定义、资源和工具。 我将这些内容整理成一个终极总结，希望它可以帮到在机器学习之路上乐在其中（艰难前行）的朋友们。 索引 怎样学习机器学习效果最好 什么是机器学习（ML）？ 常见机器学习算法 监督学习的线性回归 深度学习 TensorFlow入门 结尾 怎样学习机器学习效果最好？ 老实说，没有哪一种学习方
Gary Marcus，他是一名成功的科学家、畅销书作家、企业家，以及 Geometric Intelligence (被优步收购的机器学习初创公司) 的首席执行官和创始人。作为一名作家，他经常为「纽约客」和「纽约时报」撰稿，并且是四本书的作者。作为纽约大学心理学和神经科学教授，他在人类和动物行为、神经科学、遗传学和人工智能等领域发表了大量文章，并经常刊登在 Science 和 Nature 等期刊上。
发现网络上流传的关于困惑度(perplexity)大多数都是利用了N-gram或者主题模型的例子来阐述的。但是现在这个年代来学习这个指标的人多半都是想研究神经网络的，而两者的对困惑度的计算方法又很不同，这就不能不让人对“困惑度”感到“困惑”了。本人虽然才疏学浅，还是斗胆在这里尝试写一篇文章，试图用简洁的方式来梳理清楚其中的困惑。
在本篇文章中，作者对深度学习在接下来一年中的发展趋势作出了十条预测。本文作者在《2011年软件开发趋势和相关预言》的十条预言中，有六条是准确的。 在之前的博客中，我曾预言过未来几年的发展趋势。我记得上
生物学可信深度学习 (BPDL) 是神经科学与机器学习交叉领域中的一个活跃研究课题，主要研究如何利用在大脑中可实现的「学习规则」来训练深度神经网络。
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