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深度丨AI 从业者该如何选择深度学习开源框架(6000字长文)

编者按:本文内容来自微软美国总部机器学习科学家彭河森博士在雷锋网硬创公开课的分享。 正如程序语言一样,深度学习开源框架同样各有优劣和适用的场景,那么 AI 从业者该如何有针对性地选择这些平台来玩转深度学习? 这期的公开课特邀了先后在谷歌、亚马逊、微软供职的机器学习科学家彭河森博士为大家讲述《MXNet火了,AI从业者该如何选择深度学习开源框架》。彭河森博士亲眼见证并深入参与了这三家巨头布局深度学习的这一过程。 嘉宾介绍 彭河森,埃默里大学统计学博士。现担任微软美国总部的机器学习科学家、微软必应广告部应用资深

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理解计算:从根号2到AlphaGo 第5季 导数的前世今生

这段外表看起来有点像区块链地址(16进制地址)的乱码,第一次让接近神的牛顿爵士不得不以一种密码学的方式声明他对另一项重要研究的首发权,而这一次,他的对手则是当时欧洲大陆数学的代表人物,戈特弗里德·威廉·莱布尼茨,如图1所示。在科学史上,没有哪一个争论能够和牛顿与莱布尼茨的争论相比较,因为他们争夺的是人类社会几乎所有领域中无可取代的角色,反应变化这一最普遍现象极限的理论:微积分。 对教师而言,在大学的微积分教学很多都流于机械,不能体现出这门学科是一种震撼心灵的智力奋斗的结晶。对很多同学而言,回忆起高等数学中微积分的内容,简直是一段不堪回首的往事。

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