本文转自网络，如涉侵权请及时联系我们 人工智能相关岗位中，涉及到的内容包含： 算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉
《科学+遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科学家与投资人共同解读AI革命
算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词，基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。
Francois Chollet在他的“深度学习Python”一书中概述了与Keras开发神经网络的概述。 通过本书前面的一个简单的MNIST示例，Chollet将网络构建过程简化为与Keras直接相关的4个主要步骤。
Keras处于高度集成结构。 虽然更简单创立模型，但是面临杂乱的网络结构时或许不如TensorFlow。
众所周知，当数据量足够多时，深度监督模型会被训练得很好，但目前的深度学习仍存在泛化性能不好和训练效率不高的问题，研究人员一直在寻求构建智能模型的新方法。当前人们探求的方向总是更深的网络，但这意味着更高的算力消耗。因此正如人们所思考的那样，必须寻找一种需要更少数据或更少神经网络层的方法，让机器实现智能化。
这篇文章是系列文章的第二部分，讨论使用Java以简单易懂的方式编程神经网络的方法。
【导读】 Yusuke Sugomori等人的新书《JAVA深度学习实战》（Deep Learning: Practical Neural Networks with Java）面向希望学习深度学习的
陈桦 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI Facebook今天宣布，他们已经完成了向神经机器翻译技术的迁移。 换句话说，Facebook目前开始使用卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（
NVIDIA DeepStream SDK非常适合正在创建和部署基于AI的大规模视频分析应用程序的开发者们。 DeepStream SDK提供完整的框架和所有基本的构建块。它可以让开发者专注于自己的核
目前，机器学习是软件开发中最热门的趋势之一。许多分析师甚至认为，机器学习将彻底改变几个程序的Web开发过程，包括Web和移动应用程序。
日本九州大学的一个团队开发了一种欺骗图像识别技术的新方法。对许多研究人员来说，一般的方法是给图像添加一些功能，这些图像会错误地触发神经网络，并让它识别出它所看到的完全不同的东西。九州大学的研究人员正在
神经网络工具 人工神经网络，是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述。它是一个数学模型，可以用电子线路来实现，也可以用计算机程序来模拟，是人工智能研究的一种方法。在人工神经望京的发展中，对生物神经系统从不同的角度进行了不同层次的描述和模拟，提出了各种各样的神经网络。 人工神经网络（artifical neural network,ANN）是在生物神经网络（biological neural network,BNN）的基础上发展起来的，是由大量处理单元广泛互联而成的网络，反映了人脑功能的基本特性。人工神经网络是对
深度学习在计算机视觉和语言理解领域取得了惊人的成功，受此影响，推荐研究已经转向了基于神经网络的新推荐模型的发明。
随着 AI 技术快速发展，各种理论与实践层出不穷，它正在迅速改变我们生活中几乎每一个领域，从我们如何交流到用于交通的手段。作为开发者或者学习者，在开始构建机器学习应用程序之前，从众多开源项目中选择一项应该是一个艰巨的任务，日前，有网友在博客总结了 8 种最好的开源 AI 技术，为机器学习开发者指明道路。
基于神经网络的人工智能系统最近创造了多项佳绩：战胜人类围棋大师、创造品酒记录、迷幻艺术作品大奖，但若做到将这些异常复杂的高能耗系统用于现实并将其集成到便携式设备中并非易事，但据美国电气电子工程师学会《科技纵览》报道，美国麻省理工学院、英伟达和韩国科学技术院（KAIST）的研究团队在2016年2月旧金山召开的IEEE国际固态电路会议上展示的几种低能耗芯片原型拉近了这一目标，这些芯片的设计用途是运行人工神经网络，为智能手机识别所见的事物提供线索，并能让自动驾驶汽车预测行人的动向。 到目前为止，若想在智能手机、小
自从投身智能硬件以来，又开始重新关注嵌入式领域的相关技术。这是“2018嵌入式处理器报告: 神经网络加速器的兴起”(http://www.embedded-computing.com/processing/2018-embedded-processor-report-rise-of-the-neural-network-accelerator，作者 BRANDON LEWIS) 的短译文。
【每日一语】现在不是去想缺少什么的时候，该想一想凭现有的东西你能做什么。——海明威《老人与海》
NO.1 人工智能科普类：人工智能科普、人工智能哲学 《智能的本质》斯坦福、伯克利客座教授 30 年 AI 研究巅峰之作 《科学 + 遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等 20 余位科学家与投资人共
本文介绍了TensorFlow的基础知识，并通过多个示例来演示了如何使用TensorFlow来解决不同的机器学习问题。其中包括线性回归、支持向量机、最近邻方法、神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。文章还介绍了TensorFlow的高级用法，包括生产环境、多GPU和多节点设置等。
这篇文章主要针对Java开发工具是IntellijIDEA从开始破解它的那一刻起，就深深地爱上了他，从此一发不可收拾。至于为什么，用过的人都知道，不用的也可以点这里自行了解：百度。 IntellijIDEA有很强的可拓展性，支持插件化配置，也因此接触到了很多非常优秀的辅助插件，这里推荐一直在用的8款，附带简单的安装教程。 ---- 更新日志 2022-09-03 晚 无新增内容，调整目录结构 ---- ---- AiXCoder Code Complete 📷 这款插件，光看名称就能感觉到它的智
尽管相当数量的人工智能服务，是由云计算网络提供，但在响应低延迟、保护隐私、应用场景等方面，手机AI芯片无可替代。例如人脸解锁，图像增强、识别，智能助手，拍照场景识别，这些你我每天都会接触的功能，离不开手机神经引擎的加持。
维金 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在人工智能热潮刚刚兴起时，英特尔好像并不积极。不过现在，英特尔正试图通过一系列新芯片来加强在这个领域的地位。 最新的进展是：英特尔准备发布Ner
这篇名为《面向通用人工智能的混合天机芯片架构》（Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture）的论文展示了一辆由新型人工智能芯片驱动的自动驾驶自行车。试验中，无人自行车不仅可以识别语音指令、自动控制平衡，还能对前方行人进行探测和跟踪，并自动避开障碍。
统共面试了三家公司，本来打算偷懒不打算写面经，不过还是写一下吧，如果能帮到人的应该也算是件好事，具体的事件太久忘了
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
过去⼗年，机器学习（尤其是深度学习领域）涌现了⼤量算法和应⽤。在这些深度学习算法和应⽤涌现的背后，是各种各样的深度学习⼯具和框架。它们是机器学习⾰命的脚⼿架：TensorFlow和PyTorch等深度学习框架的⼴泛使⽤，使许多机器学习从业者能够使⽤适合领域的特定编程语⾔和丰富的构建模块更容易地组装模型。
一种方法是先对数据集进行探查，然后思考什么模型适用于这个数据集，先尝试一些简单的模型，最后再开发并调优一个稳健的模型。
AI 科技评论按：曾经，人工神经网络在AI领域内可谓是饱受争议，很多学者并不看好该技术方面的研究。而就在不久前， 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；同时他们在该领域的研究成果也成为了当今从搜索到内容过滤等各个方面不可或缺的组成部分。
在今天的Google I/O 主题演讲上，Google CEO 桑德尔·皮蔡并没有发布什么新的产品，而是给大家带来了一家新的公司——公司的战略正在从“Mobile first to AI first”，谷歌旗下所有产品都将被人工智能重新改造。
此次苹果WWDC大会，苹果不仅在iOS的自家应用中更多使用了机器学习，还把机器学习功能作为iOS API的一部分向开发者开放，希望开发者们也用机器学习的力量开发出更好的应用程序。 除了新硬件和新系统，
过去十年，机器学习（尤其是深度学习）领域涌现了大量算法和应用。在这些深度学习算法和应用涌现的背后，是各种各样的深度学习工具和框架。它们是机器学习革命的脚手架：TensorFlow 和 PyTorch 等深度学习框架的广泛使用，使得许多 ML 从业者能够使用适合的领域特定的编程语言和丰富的构建模块更容易地组装模型。
Waymo与DeepMind达成合作，寻找一种更有效的流程来训练和微调自动驾驶算法。
没吃过猪肉，但得看过猪跑。虽然我们暂时对深度学习及神经网路的基本原理知之甚少，但获得深刻理性认识必须建立在足够的感性认知之上，就像掌握游泳技巧的前提是把自己泡到水里。因此我们在研究分析神经网络的技术原理时，先用代码构建一个实用的智能系统，通过运行后看结果的方式，我们就能快速建立起对深度学习相关技术的感知，这为我们后续建立扎实的理论体系奠定坚实的基础。 神经网络系统的开发一般都使用python语言，我们也不例外，我们的手写数字识别系统将使用python来开发，首先要做的是在机器上安装开发环境，也就是Anaco
具有先进并行处理的神经网络已经开始扎根于预测地震和飓风到解析MRI图像数据的许多市场，以便识别和分类肿瘤。
深度挖掘的公司开始为特定应用定制这种方法，并花费大量资金来获得初创公司。 具有先进并行处理的神经网络已经开始扎根于预测地震和飓风到解析MRI图像数据的许多市场，以便识别和分类肿瘤。 由于这种方法在更多
现在深度学习非常热门，而深度学习的库也如雨后春笋般涌现出来。
来源：medium 作者：Alex Honchar 翻译：刘小芹 【新智元导读】本文从开发者的角度，总结了GAN、AutoML、语音识别、NLP等已经可以用于实际产品的技术，以及值得关注的新趋势。作者认为，有ONNX这类的统一格式，Caffe Zoo等模型库，以及AutoML等自动化工具，制作基于AI的应用已经变得非常容易。 GAN与造假 虽然生成对抗网络几年前就出现了，我对它是相当怀疑的。几年过去了，即使看到GAN在生成64x64分辨率的图像方面取得了巨大的进步，我对它仍是怀疑的。在阅读了一些数学文章
为了方便读者朋友，决定把我在知乎上一些的个人觉得干货比较多，比较受欢迎的回答整合起来，方便大家查阅！
布朗大学(Brown University)的一个研究小组已经使用脑机接口技术从非人类灵长类动物大脑中记录了神经信号，并重建了英语单词。
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多，然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下， InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目，这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平 台，推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中，用户不但可以找到LDA等主
【新智元导读】人工智能（AI）已经成为一个热门话题，也是一个大的研究领域，每个巨头科技公司以及创业公司都在其中努力。这是一个非常广泛的话题，从基本的计算器、自我导航技术到能够彻底改变未来的具有自我意识
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多，然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下， InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目，这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平台，推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中，用户不但可以找到LDA等主题
近日，清华大学的研究人员回顾了神经启发式计算芯片的最新进展，以洞悉迄今为止取得的进展，提出仍需克服的挑战。
技术博客TowardDataScience有一篇文章，就全面介绍了关于AutoML和NAS你需要了解的一切。
【新智元导读】本文为爱思唯尔收费报告。西班牙格拉纳达大学研究人员系统梳理神经网络历史，从模型、模拟器到实现几方面阐释神经网络发展，展示了随时间推移，神经网络如何催生了计算神经学、神经工程学、计算智能和机器学习等学科。论文还探讨了与脑科学相关的信息处理研究，介绍了欧洲人类大脑计划、美国脑计划等各国神经网络相关重大科研项目，是对神经网络和计算神经科学的发展进行系统和全局理解的好资料。 神经网络：早期研究、当前框架和新的挑战 作者：Alberto Prieto, Beatriz Prieto , Eva Mart
AutoML和神经结构搜索(NAS)是深度学习城堡的新国王。它们是一种快速的方法，可以在不需要太多工作的情况下为机器学习任务获得很高的准确性。
【导读】自2015年11月TensorFlow第一个开源版本发布以来，它便迅速跻身于最激动人心的机器学习库的行列，并在科研、产品和教育等领域正在得到日益广泛的应用。这个库也在不断地得到改进、充实和优化。与此同时，TensorFlow社区正以惊人的速度发展壮大。面向机器智能的TensorFlow实践《TensorFlow for Machine Intelligence》是一本很不错的TensorFlow入门指南，生动讲解TensorFlow的底层原理，并从实践角度介绍如何将两种常见模型——深度卷积网络、循环
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