在互联网行业中，在移动端应用深度学习技术的案例越来越多。从深度学习技术的运行端来看，主要可以分为下面两种。
微软研究院在IJCAI2016第一天的Tutorial上讲述了自己将深度学习、深度神经网络应用于语义理解上的一些经验和收获。作为小娜和小冰的开发者，微软在自然预言语义理解上的造诣无疑是很高的。而早在一月就将其深度学习开发工具包CNTK开源的举动也表明微软确实希望促进人工智能的发展。这次就让我们通过Tutorial上演讲PPT的概览部分，看看微软在他们最擅长的语义识别领域会分享给我们一些什么样的经验。我们将PPT的文字翻译直接放在了幻灯片内，有兴趣的读者可以点开大图查看，不过大家也可以直接观看我们在每张图后写
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来，深度学习在多个领域取得了显著的进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进、计算能力的提升以及数据量的增长，深度学习的应用范围不断扩大，对各行各业产生了深远的影响。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 监督部分 第二章 感知机： 博客：统计学习方法|感知机原理剖析及实现 实现：perceptron/perceptron_dichotomy.py 第三章 K近邻： 博客：统计学习方法|K近邻原理剖析及实现 实现：KNN/KNN.py 第四章 朴素贝叶斯： 博客：统计学习方法|朴素贝叶斯原理剖析及实现 实现：NaiveBayes/NaiveBayes.py 第五章 决策树： 博客：统计学习方法|决策树原理剖析及实现 实现：
深度学习的基本原理和算法主要涉及神经网络和反向传播算法。以下是深度学习的基本原理和算法：
深度学习的核心在于能够自动学习和提取数据中的复杂特征，它通过构建深层的神经网络结构来实现对数据的高层次抽象和理解。这种方法在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。以下是关于深度学习的详细介绍：
随着5G商用大规模落地，以及智能手机硬件性能越来越强、AIoT设备的快速普及，基于云-边缘-端算法和算力结构的移动端人工智能，仍有非常大的发展空间，亟待我们快速理解移动端深度学习的原理，掌握如何将其应用到实际业务中。
在当今这个信息爆炸的时代，人工智能（AI）和机器学习（ML）已经不再是遥不可及的科幻概念，而是逐渐成为我们生活的一部分。其中，深度学习（Deep Learning）作为机器学习的一个重要分支，凭借其强大的特征学习和处理能力，已经在图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域取得了显著的成果。本文将带你一起探索深度学习的奥秘，从入门到进阶，让你对深度学习有更深入的理解。
深度学习是一种人工智能技术，它用于解决各种问题，包括自然语言处理、计算机视觉等。递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是深度学习中的一种神经网络模型，主要用于处理序列数据，例如文本、语音、时间序列等。本文将详细介绍递归神经网络的原理、结构和应用。
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
深度学习涉及到的知识体系太广，细节过多，进阶之路更是少不了摧残，上到数学原理、下到模型框架，让人又爱又恨！
深度学习是一种受到生物学启发的机器学习方法，其目标是通过构建多层神经网络来模拟人脑的工作原理。它在过去几十年来取得了巨大的进展，并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性的成果。
作为机器学习最重要的一个分支，深度学习近年来发展迅猛，在国内外都引起了广泛的关注。然而深度学习的火热也不是一时兴起的，而是经历了一段漫长的发展史。接下来我们简单了解一下深度学习的发展历程。
从技术原理、实战、应用等多维角度，共同探讨ChatGPT和大模型在当今技术领域的影响和变革
深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来在多个领域取得了显著的进展。从自然语言处理、计算机视觉、语音识别到机器翻译，深度学习都在这些领域中取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进，计算能力的提升以及数据量的增长，深度学习的应用范围也在不断扩大，对各行各业产生了深远的影响
TensorFlow™是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief 。
自然语言处理（NLP）领域中的命名实体识别（NER）是一项关键任务，旨在从文本中提取具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构、日期等。这项技术在信息提取、问答系统、机器翻译等应用中扮演着重要角色。本文将深入探讨NER的定义、工作原理、应用场景，并提供一个基于Python和spaCy库的简单示例代码。
昨日，ACM宣布AI界有“深度学习三巨头”之称的Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton共同获得了2018年的图灵奖，这是图灵奖1966年建立以来少有的一年颁奖给三位获奖者。
数据时代，机器学习也进入了大众视野，我们身边到处都有机器学习应用的场景，如人脸识别、智能语音识别、手写数字识别、金融反欺诈和产品精准营销等等。
从今天开始，UAI与PaddlePaddle联合推出的【AI核心技术掌握】系列课程继续更新！
通用文字 OCR 识别 API 是一种功能强大的服务，可用于多场景、多语种的整图文字检测和识别，通过将OCR技术应用于学校环境，可以实现教育资源的数字化和学习过程的自动化。
目前表现最好的一些应用大部分都是深度学习，正是因为深度学习的突出表现，引发了人工智能的第三次浪潮。详情可以看《人工智能的发展史——3次 AI 浪潮》
在当今的科技时代，人工智能（AI）已成为推动各行业变革的重要力量。从自动驾驶汽车到智能语音助手，AI技术正在改变我们生活和工作的方方面面。作为AI的核心，机器学习（ML）和深度学习（DL）技术不断取得突破。而近年来，AIGC（AI Generated Content）大模型的出现，更是为内容生成领域带来了前所未有的创新。
本书介绍了近年来自然语言处理和机器阅读的成果，带有翔实的示例，对实际应用有很好的借鉴意义。
今天突然看到有人留言说，原来和大家分享的资料网盘链接根本打不开，今天才看到，这里要和大家说句抱歉。为此作者今天重新整理了一下，希望大家能及时的保存。
正当你认为弄明白了机器学习…..bang！又一个科技新词出现了。 深度学习 虽然它看起来可能只像另一个所有新的创业公司都在用的硅谷流行词语，深度学习实际上已经取得了一些令人惊讶的进步。我们将在这讨论一些介于科幻与现实之间的东西。 我们找到了深度学习专家吴恩达，并让他来解释什么是深度学习和我们应该期望它如何在2016年改变世界。 什么是深度学习？ 深度学习是机器学习的一个子领域，本质上是指尝试去比对神经网络（同样让你大脑工作的机制）。通过比对这些神经网络，我们可以重新创造出人脑工作时一些相同的过程。 其目标
按要求转载自36Kr 作者：石亚琼 AlphaGo再战柯洁，AI继续成为国内外热议的话题，当下AI近乎显学，路人皆知，“名人辈出”。这种情况下，我们也希望能够“回归学界”，与学术界的科研人员聊一下大家关心的AI话题，希望获得一些新的认知收获。 近期，我们拜访了北大林作铨教授。他现为北大数学学院信息科学系一级教授，曾任信息科学系系主任。林教授从事AI研究30年，连续讲授AI课近20年，带博士研究生做AI问题的研究，见证了人工智能60年历史的后半程。 林教授表示愿意从教学角度去做这次分享讨论，因为从教学上老
实体抽取（Named Entity Recognition, NER）技术，在自然语言处理（NLP）领域中占据着不可或缺的地位。它的主要任务是从文本中识别出具有特定意义的实体，例如人名、地点、组织机构名等，这对于理解和分析大量未结构化的文本数据至关重要。深入理解实体抽取技术不仅仅是掌握其基本原理和应用方法，更是要深挖其技术细节、挑战以及面对这些挑战时的创新解决方案。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 深度学习擅长识别非结构化数据中的模式，而大多数人熟知的图像、声音、视频、文本等媒体均属于此类数据。 下表列出了我们已知的应用类型及与之相关的行业。本文只是简单介绍深度学习在不同领域的应用状况；另外推荐一篇不错的文章（20个令人惊叹的深度学习应用【Demo+Paper+Code】），链接如下。 https://www.cnblogs.com/czaoth/p/6755609.htm
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 期研究了一下以图搜图这个炫酷的东西。百度和谷歌都有提供以图搜图的功能，有兴趣可以找一下。当然，不是很深入。深入的话，得运用到深度学习这货。Python深度学习当然不在话下。 这个功能最核心的东西就是怎么让电脑识别图片。 这个问题也是困扰了我，在偶然的机会，看到哈希感知算法。这个分两种，一种是基本的均值哈希感知算法(dHash)，一种是余弦变换哈希感知算法(pHash)。dHash是我自己命名的，为了和pHash区分。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 一个从 中文自然语言文本 中抽取 关键短语 的工具，只消耗 35M 内存。 1.抽取关键短语 在很多关键词提取任务中，使用tfidf、textrank等方法提取得到的仅仅是若干零碎词汇。 这样的零碎词汇无法真正的表达文章的原本含义，我们并不想要它。 For example: >>> text = '朝鲜确认金正恩出访俄罗斯 将与普京举行会谈...' >>> keywords = ['俄罗斯', '朝鲜', '普京',
一周的时间转瞬即逝，今天作者给大家分享一下最近收集关于自然语言处理的一些资料，与大家分享，记得保存喲~不然到期了你还得给我要，^_^
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 利用36天的时间，系统地梳理了机器学习（ML）的一些经典算法，从算法思想，到算法实例，有的包括源码实现，有的包括实战分析，大致分类如下： 机器学习的概念总结 1 机器学习：不得不知的概念（1） 2 机器学习：不得不知的概念（2） 3 机器学习：不得不知的概念（3） 线性回归 4 回归分析简介 5 最小二乘法：背后的假设和原理（前篇
“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，是研究、开发用于模拟、延伸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。
大模型在深度学习中的应用已经变得日益广泛和深入，其庞大的参数规模和复杂的结构赋予了其强大的数据处理和学习能力，为深度学习领域的多个任务提供了有效的解决方案。
相关术语： （1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程 （2） Matlab：商业数学软件； （3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台（由ISA和GPU构成）。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 （4） OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。 （5） OpenCV：开源计算机视觉库；OpenGL：开源图形库；Caffe：是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。 （6） CNN：（深度学习）卷积神经网络（Convolutional Neural Network）CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。 （7） 开源库：指的是计算机行业中对所有人开发的代码库，所有人均可以使用并改进代码算法。
随着人工智能技术的持续发展与突破，2024年AI辅助研发正成为科技界和工业界瞩目的焦点。从医药研发到汽车设计，从软件开发到材料科学，AI正逐渐渗透到研发的各个环节，变革着传统的研发模式。在这一背景下，AI辅助研发不仅提升了研发效率，降低了成本，更在某种程度上解决了复杂问题，推动了科技进步。2024年，随着AI技术的进一步成熟，AI辅助研发的趋势将更加明显，其潜力也将得到更广泛的挖掘和应用。
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：陈之炎 对于据科学的初学者来说，利用开源的深度学习框架，可以大幅度简化复杂的大规模度学习模型的实现过程。在深度学习框架下构建模型，无需花费几天或几周的时间从头开始编写代码，便可以轻松实现诸如卷积神经网络这样复杂的模型。在本文中，将介绍几种非常有用的深度学习框架、它们的优点以及应用，通过对每个框架进行比较，研发人员了解如何有选择地使用它们，高效快捷完成项目任务。 深度学习框架概述 深度学习框架是一种界面、库或工具，它使编程人员在无需深入了解底层算法的细节的情况下，能够更
大家好！我是孙琳，很高兴参加TAB教育科技论坛，今天分享的题目是“教育应用中的自然语言处理”。首先我先做一下自我介绍，我是剑桥大学计算机系的博士，博士研究的方向是自然语言处理， 2011年的时候，我们
最近，GitHub上出现一份深度学习资源，涵盖深度学习的各个方面，包括论文、数据集、课程、图书、博客、教程、框架等。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 在构建模型时，调参是极为重要的一个步骤，因为只有选择最佳的参数才能构建一个最优的模型。但是应该如何确定参数的值呢？所以这里记录一下选择参数的方法，以便后期复习以及分享。 （除了贝叶斯优化等方法）其它简单的验证有两种方法：1、通过经常使用某个模型的经验和高超的数学知识。2、通过交叉验证的方法，逐个来验证。 很显然我是属于后者所以我需要在这里记录一下 sklearn 的 cross_val_score： 我使用是cross_
在这个AI技术日新月异的时代，作为程序员，我们面临着前所未有的机遇与挑战。本文深入探讨了AI的发展趋势、程序员应掌握的AI技能、实际项目案例以及未来职业规划。文章涵盖了深度学习、机器学习、数据科学等关键词，适合于各层次读者，无论是AI初学者还是资深开发者。本文将帮助你更好地理解AI时代的趋势，并作出明智的职业决策。
近几年深度学习的概念非常火，我们很幸运赶上并见证了这一波大潮的兴起。记得2012年之前提及深度学习，大部分人并不熟悉，而之后一段时间里，也有些人仍旧持怀疑的态度，觉得这一波浪潮或许与之前sparse coding类似，或许能持续火个两三年，但终究要被某个新技术新方法所取代，再后来，无论是学术界还是工业界，总有些研究者为自己没有在第一时间跟进这波浪潮感到后悔莫及。确实，从2012年AlexNet取得ImageNet的冠军开始，五年过去了，深度学习的方法仍旧占领着人工智能这片领域。 随着这波浪潮，有些人作为弄潮
OCR，或光学字符识别，是最早的计算机视觉任务之一，因为在某些方面它不需要用到深度学习。因此，早在2012年深度学习热潮之前，OCR就有了各种不同的应用，有些甚至可以追溯到1914年 。
随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及，人工智能技术已经进入到生活的各个领域，引发越来越多的关注。那么，人工智能目前都应用在哪些领域，运用了怎样的技术原理呢？
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