图像识别是人工智能的一个重要方面，下面通过一个简单列子进行练习： 随着圣诞的到来，大家纷纷@官方微信给自己的头像加上一顶圣诞帽。当然这种事情用很多P图软件都可以做到。
参考链接： 归纳推理与演绎推理之间的差异 人工智能之经典逻辑推理 人工智能课程复习笔记专题 人工智能绪论 人工智能之知识表示 人工智能之搜索方法 人工智能之经典逻辑推理 人工智能之专家系统... 人工智能之不确定推理方法 人工智能之机器学习 一、推理的基本概念 1、推理方式及分类 按推理逻辑基础分类： 演绎推理： 演绎推理是从已知的一般性知识出发，去推出蕴含在这些已知知识中的适合于某种个别情况的结论
当我们点开某个网站或某个新闻APP的时候，经常能看到这样的题目：“14亿人都不知道的真相，历史的血泪……”、“删前速看！XXX视频流出”等，可是当我们点进去的时...
1.9 k近邻算法总结[**] 优点： 1.简单有效 2.重新训练代价底 3.适合类域交叉样本 ...
人工智能之机器学习主要有三大类：1）分类；2）回归；3）聚类。今天我们重点探讨一下CART算法。
2.6 api介绍【**】 1.梯度下降法 sklearn.linear_model.SGDRegressor(loss="square...
（NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科。...（人工智能主要包含以下几个方面：自动推理-计算语言学-计算机视觉-进化计算-专家系统-自然语言处理-机器人学）自然语言处理（NLP）是信息时代最重要的技术之一。...理解复杂的语言也是人工智能的重要组成部分。NLP的应用无处不在，因为人们用语言进行大部分沟通：网络搜索，广告，电子邮件，客户服务，语言翻译，发布学报告等等。
今天更新一篇文章，往期《人工智能设计师系列》，可查阅： 人工智能设计师之智能排版的另一种实现方式 电影封面海报个性化推荐+人工智能设计师 聊聊人工智能建筑师 人工智能设计师之智能排版v0.0.3 人工智能设计师...v0.0.2 人工智能「 服装设计师 」中 人工智能「 服装设计师 」上 DIY一个人工智能设计师v1.0之风格迁移能力 DIY一个人工智能设计师_v0.0.1 利用“以图搜图”我们可以赋予人工智能设计师
人工智能之机器学习体系汇总 此处梳理出面向人工智能的机器学习方法体系，理清机器学习脉络。
立志写“人工智能之机器学习”系列，此为开篇，主要梳理了机器学习方法体系，人工智能相关趋势，Python与机器学习，以及结尾的一点感恩。...spm=5176.100239.0.0.wNZubX 1.人工智能之机器学习体系汇总 【直接上干货】此处梳理出面向人工智能的机器学习方法体系，主要体现机器学习方法和逻辑关系，理清机器学习脉络，后续文章会针对机器学习系列讲解算法原理和实战...2.1.人工智能再次登上历史舞台 人工智能与大数据对比——当今人工智能高于大数据 ?...AI needs to be robust to “unknown unknowns” [Thomas G.Dietterich ,2017CCAI] 中国自古有之 “知之为知之，不知为不知，是知也...人工智能路漫漫，却让我们的生活充满了机遇与遐想。
4.2 决策树分类原理【*****】 1.信息增益 信息增益 = entroy(前) - entroy(后) 注意：信息...
5.3 Boosting【**】 1.boosting集成原理 随着学习的积累从弱到强 2.实现过程 1.初始化...
中国信息通信研究院人工智能部主任、国际电信联盟机器焦点组副主席孙明俊以《人工智能之算力演进》为题，进行了主题演讲。 孙明俊介绍到，人工智能正式诞生于1956年。...二战期间出现了自动控制理论，推动了人工智能领域的诞生。她认为，人工智能领域一是受到自动控制领域的推进；二就是算法。...国务院7月份印发了《新一代人工智能发展规划》，12月工信部又印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》。 人工智能领域另一个比较火热的板块是图像识别。...随着量子计算的出现，人工智能将出现新的变化。 随着人工智能的发展，能源消耗方面将应用到大量的数据，同时越来越严苛的时延要求，都对数据中心的发展提出了更高的要求。...孙明俊表示，“未来，人工智能的芯片将有很广阔的发展空间。”
1.K-近邻算法 1.1 K-近邻算法简介 1.定义: 就是通过你的"邻居"来判断你属于哪个类别 2.如何计算你到你的"邻居"的...
机器学习脉络（高清图片微信后台回复：“脉络”获取） 监督学习 Supervised learning Fisher的线性判别 Fisher's linear d...
前面写过Android的测试情况，今天来讲讲IOS如何来测。 其实IOS跟Android区别不大。在Android里面，很多参数是可以用ADB来获取的，但是IO...
Github项目地址：https://github.com/MiChongGET/face_collection
人工智能之从零理解人工神经网络 引 人工智能并非是一个新型的词汇，从十九世纪五十年代开始，人们就开始探索为机器赋予类似人的智能能力。限于当时的基础数学理论不够完善，人工智能的发展并不顺利。...直到九十年代发展出了基于统计学的数学工具，人工智能才得到飞速的发展。 人工智能既是为机器增加人的智能能力，最直观的想法是研究人脑的运行机制，之后构建出一套网络系统来模拟人脑的工作原理来进行训练和工作。...人工神经网络即时基于这一想法而发展出来的，本篇博客是笔者了解人工智能过程中的对人工神经网络部分的理解与感悟，分享与大家共同进步，有偏差之处敬请指正。...可能谁也无法说清楚如此复杂的信号传递是如何产生人类智慧的，但我们可以模拟这一过程来尝试构建机器的人工智能。关于生物学上神经网络是人类大脑学的核心研究领域，下图简单演示了人脑神经元的信号传递。
而识别出图像或视频中物体的类别、位置和大小信息，是现实生产中众多人工智能应用的关键，例如自动驾驶中的行人车辆识别、安防监控应用中的人脸锁定、医学图像分析中的肿瘤定位等等。...同样的对于AIGC(人工智能生成内容)，OVD技术同样可以增强与用户之间的交互能力，如当用户需要指定一张图片的某一个目标进行变化，或对该目标生成一句描述的时候，可以利用OVD的语言理解能力与OVD对未知目标检测的能力实现对用户描述对象的精准定位...号外 为了推动OVD研究在国内的普及和发展，360人工智能研究院联合中国图象图形学学会举办了2023开放世界目标检测竞赛，目前竞赛正在火热报名中。
套用一下大神们对机器学习的定义，机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。...近年来互联网数据大爆炸，数据的丰富度和覆盖面远远超出人工可以观察和总结的范畴，而机器学习的算法能指引计算机在海量数据中，挖掘出有用的价值，也使得无数学习者为之着迷。
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