【导读】深度学习平台aetros.com的联合创始人Max Pumperla博士撰写的深度学习与围棋实战《Deep Learning and the Game of Go》深入检出地讲解了各个深度学习和强化学习的应用，教您如何打造自己的围棋机器。 在在2016年初，大部分围棋（Go）的玩家都会告诉你，一台机器永远不会打败围棋世界冠军。 然后，Google的AlphaGo AI以3-0击败了全球最强的选手柯洁。 六个月后，Alpha Go Zero以89-11击败了AlphaGo. AlphaGo对深度学习系
作为一名围棋渣渣，时不时会上对弈平台下下棋。围棋太博大精深，非常惭愧，虽然在下棋上花的时间很多，但一直处在菜鸟阶段，长期在1级和1段之间徘徊(腾讯野狐围棋上的排位)。要提升水平，需要下功夫去记定式、做死活题，但那太枯燥了，相较而言，我更喜欢上网厮杀，屠龙或被屠，爽一把再说。我等初级选手，经常会碰到那种不按套路的对手，有时明明觉得对方下了无理手，但就是不知道如何反击。再就是棋盘太空旷，不知如何选点。这些虽然在书上可以学到一些基本技巧，但一到实战，往往不知如何下手。
Minigo —— 用纯 Python 实现的神经网络围棋 AI Github：https://github.com/tensorflow/minigo 这是一个基于 TensorFlow 用纯 Py
Root 编译自GitHub 量子位 出品 | 公众号 QbitAI TensorFlow官方在GitHub上推了一个AlphaGo Zero的开源代码！ 这个叫做Minigo的围棋AI引擎，是一个使用Python语言、在TensorFlow框架实现的基于神经网络的围棋算法。 这个项目确实是受到DeepMind的AlphaGo算法的启发，但TensorFlow官方再三强调这个项目不属于DeepMind，也不是官方正式的AlphaGo项目。 不是行货！不是行货！不是行货！ 重要的事情说三遍！ DeepMind
雷锋网 AI 科技评论消息：5 月 2 日，Facebook AI Research（FAIR）官网博客中宣布开源其 AI 围棋机器人 ELF OpenGo（包括源代码和一个训练好的模型），该机器人是基于 ELF 平台研发而成，曾击败了 4 位世界排名前 30 的围棋棋手。
尽管print函数是初学者最先接触到的第一个Python标准函数，但很多人并没有真正了解它。我曾经在《Python 必杀技：用 print() 函数实现的三个特效》一文中展示了print函数的一些实用技巧，受到读者热捧。今天，我再给大家介绍print函数的另一个技巧：打印彩色文字和图案，并在最后定义一个打印围棋局面的函数，可以打印出下图这样的效果。
█ 本文作者 薛巍，阿里巴巴菜鸟网络技术专家，摘自《走向TensorFlow 2.0》一书推荐序。
还记得去年大火大热的AlphaGo吗？从2015年开始，AlphaGo这名“网络棋手”先后挑战了欧洲围棋冠军、世界围棋冠军，几战成名后，吸引了大量的关注。而它背后的推动力正是Tensorflow，一个 Google于2015年11月开源的用于制作AlphaGo的机器学习及深度学习框架。 想了解AI，加入AI行列，那么我们先从最基础的工具开始吧。本文抛砖引玉，主要讲解Tensorflow的安装。 在Linux系统下Tensorflow安装 一般选择Linux系统来运行Tensorflow。 虽然在wind
之前一直都是在学习Python与机器学习，深度学习。但是究竟为什么在众多的编程语言中选择Python作为人工智能的首选语言呢我一直不得而知，今天就来以我的理解来梳理下吧。首先在我不再赘述Python的前世今生，只是深入的说一下Python与人工智能的关系。
译者 | Shawn 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 在过去一个月中， Mybridge 从 250 个机器学习开源项目中挑选出了 Top 10。Mybridge AI 比较了这期间发布的新项目和重大项目，然后依据多个指标对这些项目的质量进行了衡量，最终生成了这些项目的排名，希望你能从中找到给你启发的有趣项目。 （此前发布过多篇收藏党喜欢的文章，也是来自Mybridge：①Python 开源项目 Top 10 精选，平均star为1128！ ② 从15000个Python开源项目
一分钟AI 柯洁深夜发微博，庆祝自己击败已经41连胜的新锐围棋AI“符合预期” 《时代》杂志评选 2017 年最佳发明榜单发布：iPhone X，特斯拉Model 3，大疆DJI Park等25款产品上榜 苹果智能音箱HomePod推迟到明年上市，原定时间为今年年底 广州南沙区发起1亿元产业创投基金，扶植AI公司 Numpy、pandas、Jupyter notebook宣布将放弃支持Python 2.7，全面支持Python 3 联发科宣布暂别高端芯片研发：还是专注中端，只因对手太强大了 曝英特尔
源 | medium 译 | Shawn 编辑 | AI时间 近期， Mybridge 从 250 个机器学习开源项目中挑选出了 Top 10。Mybridge AI 比较了这期间发布的新项目和
在过去一个月中， Mybridge 从 250 个机器学习开源项目中挑选出了 Top 10。Mybridge AI 比较了这期间发布的新项目和重大项目，然后依据多个指标对这些项目的质量进行了衡量，最终
李开复曾经说过，人工智能在金融领域是最好的应用场景。有三个场景体现在：人工智能投顾，反欺诈和智能风控，以及信用评估和信用风险管理。以后的金融行业，将是人类与AI共生的行业，你能想象那种场景吗？ 今天火线资本的合伙人张然做客《私募早餐会》，作为一家致力于人工智能技术应用金融领域的机构，火线资本带来了他们对AI金融落地的可能性解读。从AI战胜围棋冠军为AI金融带来的曙光，到AI金融落地需要突破的三大难关，张然断定，金融领域一定是人工智能一颗最璀璨的明珠。 1 战胜围棋冠军后 AI离金融应用不远了 很多朋友听说过
在过去一个月中， Mybridge 从 250 个机器学习开源项目中挑选出了 Top 10。Mybridge AI 比较了这期间发布的新项目和重大项目，然后依据多个指标对这些项目的质量进行了衡量，最终生成了这些项目的排名，希望你能从中找到给你启发的有趣项目。
强化学习（Reinforcement Learning，简称RL，又译为“增强学习”）这一名词来源于行为心理学，表示生物为了趋利避害而更频繁实施对自己有利的策略。例如，我每天工作中会根据策略决定做出各种动作。如果我的某种决定使我升职加薪，或者使我免遭处罚，那么我在以后的工作中会更多采用这样的策略。
人工智能是一个广泛的术语，涵盖了许多技术，所有这些技术使计算机能够显示类似于我们人类的某种程度的智能。
近日，DeepMind一篇关于MuZero的论文“Mastering Atari, Go, Chess and Shogi by Planning with a Learned Model”在Nature发表。与AlphaZero相比，MuZero多了玩Atari的功能，这一突破进展引起科研人员的广泛关注。
中午吃过饭后，家人都去午休了，我就躺在沙发上看电视，然后稀里糊涂睡着了，突然自己问自己今天写点什么呢，然后在迷糊中突然想到了TensorFlow,好了，那今天就看看它吧。 什么是TensorFlow,如果按照标准的官方说法，就是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。数据流图的概念稍后来讲。 TensorFlow到底有多火呢，按照github 2016年的数据是29622个星，2017年这个数字飙升到了8万多，毫无疑问，是2017年最闪亮的项目。 Tensor
自从Google的AlphaGo引爆了人工智能这个领域后，大量的人才开始涌入人工智能领域，各大公司也都开始布局人工智能方向。看一个领域的火爆程度，直接看相关职位的招聘人数和平均薪酬即可。就拿各大公司的校招广告来说，对于人才的争夺也是蛮拼的。下图是2018年企业校招的薪酬表：
在新闻推荐中，由于新闻主要为文本的特性，基于内容的推荐（Content-based Recommendation）一直是主要的推荐策略。基于内容的策略主要思路是从文本提取出特征，然后利用特征向量化后的向量距离来计算文本间的相关度。这其中应用最广的当属分类（Category）相关和关键词（Keywords/Tag）相关，然而这两种策略却有很多无法覆盖的场景。首先，关键词无法解决同义词和一词多义的问题。比如下面两篇文章的关键词：
AI 时代已经到来！人工智能已经不是只有在科幻小说和电影中才会出现的东西，现在它离我们越来越近，而且已经渗透到各行各业。从百度的无人驾驶车，到现在的阿里人脸识别的无人售货超市，AI 技术越来越趋于成熟
https://github.com/NVIDIA/FastPhotoStyle Star 5978
本篇文章为大家盘点了1月份最热门的Python 项目，本月最热门的开源项目中，深度学习相关的开源项目占据了半壁江山，让我们一起来看下吧！ 1 FastPhotoStyle https://github.com/NVIDIA/FastPhotoStyle Star 5978 FastPhotoStyle 是英伟达开源的照片风格转移深度学习算法实现库，给定目标照片和样式参考照片，代码可以将样式照片的风格转换至目标照片，从而生成新的风格化照片。 FastPhotoStyle 实现过程包含两个步骤：“风格化
本篇文章为大家盘点了2月份最热门的Python 项目，本月最热门的开源项目中，深度学习相关的开源项目占据了半壁江山，让我们一起来看下吧！
五子棋是常见的一款小游戏，五子棋问题是人工智能中的一个经典问题。这篇文章主要介绍了python版本五子棋的实现代码，大家可以做个参考，与我的傻儿子对弈一下。
源 / 开源最前线 整编 / 猿妹 本篇文章为大家盘点了1月份最热门的Python 项目，本月最热门的开源项目中，深度学习相关的开源项目占据了半壁江山，让我们一起来看下吧！ 1 FastPhotoStyle https://github.com/NVIDIA/FastPhotoStyle Star 5978 FastPhotoStyle 是英伟达开源的照片风格转移深度学习算法实现库，给定目标照片和样式参考照片，代码可以将样式照片的风格转换至目标照片，从而生成新的风格化照片。 FastPhot
对于围棋运动而言，行将结束的2017是至关重要的一年。 AlphaGo等人工智能的出现对围棋运动产生了巨大影响，与此同时，围棋的发展也迎来了新机遇。 📷 柯洁在今年的“人机大战”中落败。 围棋AI阻碍运动发展？ 今年，棋坛最受瞩目的对决莫过于世界等级分第一人柯洁与围棋人工智能AlphaGo的三番棋较量，最终AlphaGo连下三城获胜。 而随着AlphaGo接连在线下的番棋赛中击败李世石、柯洁两位世界冠军，围绕“人机大战”出现了一种“人工智能将摧毁围棋这项古老运动”的论调。 中国围棋队总教练俞斌在接受中新网记
【导读】Google DeepMind AlphaGo团队在Nature上发表两篇论文《Mastering the game of Go without Human Knowledge》 和《Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search》，这两篇划时代的论文，将成为永恒经典，在第一篇文章中，其介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero，不使用人类先验知识，使用纯强化学习，将价值网络和策略网络整合为一个架构，3天训练
各色AI人工智能的出现，正在不断地刷新我们的认知。 2016年初，AlphaGo与韩国围棋九段李世石的人机大战，掀起一整年人工智能热潮。 2017，“绝艺”决赛完胜日本最强“DeepZenGo”，以11连胜战绩夺得第十届UEC世界围棋大赛冠军。 📷 绝艺自2016年问世以来，面对包括柯洁在内的一众顶尖棋手打出7成以上胜率。待到今年3月，绝艺的胜率已经稳定在9成以上。今年11月下旬，绝艺最新版本达成60连胜，12月问鼎首届AI龙星战，二夺人工智能世界冠军。 但人工智能的出现并不是为了击败人类。我们看到，在人工
强化学习（Reinforcement learning，RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。
五子棋是常见的一款小游戏，五子棋问题是人工智能中的一个经典问题。这篇文章主要介绍了Python版本五子棋的实现代码，大家可以做个参考，与我的傻儿子对弈一下。
鱼羊 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “我受够了AI围棋。” 中日韩三国围棋擂台赛赛后，完败于韩国棋手申真谞的柯洁，在社交媒体上留下了这样的字句。 这场比赛中，一向有“申工智能”之称的申真谞展现出了恐怖的统治力，在AI绝艺的判断中，他的胜率全盘未低于46.8%。 △图源：野狐围棋 更令人惊讶的是，执白的申真谞在这盘棋中，与AI的吻合率达到了65.8%。 △图源：野狐围棋 柯洁在赛后也惊呼： 这还是人类吗？ 今天这个掌控力感觉比当年阿法狗都要强了，围棋已经完全没法下了。 但让柯
导语：腾讯围棋AI「绝艺」世界大赛再夺金，三年四冠，砥砺前行！ 中国围棋协会主办的2019「中信建投证券杯」世界智能围棋公开赛今天在山东日照落幕。由腾讯 AI Lab 研发、担任中国国家围棋队的训练专用围棋 AI「绝艺」夺得冠军。中国星阵、韩国韩豆（Handol）和比利时里拉零（ Leela Zero）等世界知名围棋 AI 分获二至四名。 腾讯 AI Lab 表示：「很高兴能与世界一流水平的围棋 AI 定期切磋交流，不断磨砺绝艺的棋力和技艺，让它保持高水平技术状态，为国家围棋队提供专业辅助。更高
这篇笔记依然是在做《Python语言程序设计》第5章循环的习题。其中有两类问题需要记录下来。
5、分别统计列表 [True,False,0,1,2] 中 True,False,0,1,2的元素个数，发现了什么？
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指计算机系统能够模拟人类的思维和行为，实现类似于人类智慧的能力。它是一种复杂的技术，通过机器学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，使计算机能够自主地进行学习、分析、识别和决策等任务，从而实现人与计算机之间的智能交互。
最近被不断刷屏的就是谷歌的AI战胜了欧洲围棋冠军。很多人都在猜想，这是不是就代表人工智能在与人类的对战当中，已经在慢慢获得成功，连最难的围棋现在都已经攻克了职业选手，那么战胜世界冠军也不是不可能的事，况且已经决定于3月份对战九段顶级选手李世石。可见人类与AI之间的防护墙正在慢慢坍塌。 这次谷歌使用的人工智能软件叫做AlphaGo，由去年收购的人工智能公司DeepMind所研发，起到关键作用的就是两个神经网络，一是决策网络，负责下一步走法；另一个是叫值网络，主要是可以预测不同的分布可能会带来什么的后果。 此次
预热 明日送十本python相关书籍 大学躺尸，毕业失业。已经毕业或者即将毕业的你是否还沉浸在虚度时光的悔恨中。Python大法带你紧追时代的脉搏，走向人生的巅峰！！！ 阿尔法狗战胜李世石，柯洁等人类
原标题：当围棋遇上互联网：科技打开优秀传统文化的未来之门 📷 在互联网深度融入人们日常生活和各个领域的今天，通过网络的方式传播中华优秀传统文化成为各界共识，不少文化企事业单位积极行动、顺势而为，在不断加强和巩固传统传播方式的同时，纷纷引入“互联网+”思维理念，创新传播方式。 12月13日至22日，“智慧的力量”2017腾讯棋牌年度盛典在海南省三亚市举办。在前两届棋牌盛典成功举办的基础上，今年的棋牌盛典继续为行业及棋牌爱好者打造了一个集竞技和文化交流、探讨于一体的舞台。除了精彩的围棋、象棋等六大棋牌类赛事外，
近日，教育部考试中心宣布将对全国计算机等级考试（NCRE）体系进行调整，从 2018 年 3 月开始，将实施 2018 版考试大纲，并按新体系开考各个考试级别，其中最大的调整是新增 Python 科目。 具体调整如下： 新增“网络安全素质教育”科目（代码：17），考试时长 90 分钟，2018 年 9 月首次开考。 2018 年 3 月起暂停“软件测试技术”科目（代码：37）。自 2018 年 3 月考试起改变三级获证条件要求，考生只需通过三级考试即可获得该三级科目的合格证书，不再要求二级证书。 暂停“
鱼羊 萧箫 发自 凹非寺 本文转账 量子位 | 公众号 QbitAI “我受够了AI围棋。” 中日韩三国围棋擂台赛赛后，完败于韩国棋手申真谞的柯洁，在社交媒体上留下了这样的字句。 这场比赛中，一向有“申工智能”之称的申真谞展现出了恐怖的统治力，在AI绝艺的判断中，他的胜率全盘未低于46.8%。 △图源：野狐围棋 更令人惊讶的是，执白的申真谞在这盘棋中，与AI的吻合率达到了65.8%。 △图源：野狐围棋 柯洁在赛后也惊呼： 这还是人类吗？ 今天这个掌控力感觉比当年阿法狗都要强了，围棋已经完全没法下了
【新智元导读】4月10日，中国棋院与谷歌在北京宣布，今年5月在“中国乌镇·围棋峰会”上AlphaGo升级版将与最顶尖的人类棋手进行对弈，世界冠军柯洁将出战。 随后，DeepMind CEO Demis Hassabis 在官方博客上撰文介绍了这一比赛和全新版的 AlphaGo，并强调 AlphaGo 不仅会下棋，在节约能源、医疗、翻译等方面也得到了应用。其团队详细也解读了AlphaGo 在围棋上的最新技术进步，包括策略和战略上的创新。 今天，中国围棋协会和浙江省体育局携手Google共同宣布，三方将联合主办
【新智元导读】谷歌大脑的 Denny Britz 在他的个人博客上发表了一篇强化学习经验总结，包括好用的教程和教材，最关键的，是他经试着用 Python、OpenAI Gym、Tensorflow 写了大部分标准强化学习算法，并且按章节列出，还提供了练习和答案，是为强化学习实践的好资料。 为什么要学习强化学习？ 强化学习（Reinforcement Learning，RL）是我最感兴趣的领域之一。过去几年里强化学习取得的一些成果得到了很多关注，例如掌握围棋、从原始像素学会玩 Atari 游戏，但强化学习还可
若朴 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 围棋界又出现了一个神秘的高手。 名叫：舞者(P)。 而且又是一个人工智能程序。之所以被外界关注到，是因为最近一段时间舞者(P)在弈城围棋的亮眼表现。无论是对战人类，还是对战其他AI。 先看看看战绩。舞者(P)被称为目前弈城围棋对战平台上的“胜率之王”：129胜，34负，胜率约为78.6%。最近20战的成绩是16胜4负。月初舞者(P)还曾下出18胜2负的成绩，从而引发的外界的关注。 📷 △ 舞者(P)最近20局战绩 舞者
历时一个多月的艰苦鏖战，来自中国、日本、韩国、比利时、美国等国的11个顶级围棋AI，捉对厮杀、层层晋级，王者争霸战今日落幕。
去年12月底，曾经放言不再与AI进行正式比赛的柯洁，公开宣布“食言”。现在，这场柯洁的“实验之战”胜负已分。
AI 科技评论按：北京时间10月19日凌晨，DeepMind在Nature上发布论文《Mastering the game of Go without human knowledge》（不使用人类知识掌握围棋），在这篇论文中，DeepMind展示了他们更强大的新版本围棋程序“AlphaGo Zero”，掀起了人们对AI的大讨论。而在10月28日，Geoffrey Hinton发表最新的胶囊论文，彻底推翻了他三十年来所坚持的算法，又一次掀起学界大讨论。 究竟什么是人工智能？深度学习的发展历程如何？日前，AI科
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
