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想了解机器学习的看过来，一招教你变大神！
所属栏目：[经验] 日期：2019-02-22 热度：73
作为模式识别或者机器学习的爱好者，同学们一定听说过支持向量机这个概念，这可是一个，在机器学习中避不开的重要问题。 其实关于这个知识点，有一则很通俗有趣的传说： 很久以前，一个村庄里住着一位退隐的大侠，相传大侠的剑法非常高明。 在一个月黑风高[详细]
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机器学习常见算法分类汇总大全
所属栏目：[经验] 日期：2019-02-22 热度：129
1. 学习方式 1.1 监督式学习 1.2 非监督式学习 1.3 半监督式学习 1.4 强化学习 2. 算法分类 2.1 回归算法 2.2 基于实例的算法 2.3 正则化方法 2.4 决策树学习 2.5 贝叶斯方法 2.6 基于核的算法 2.7 聚类算法 2.8 关联规则学习 2.9 遗传算法（genetic algor[详细]
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给今年的两大风口“5G和人工智能”浇浇冷水
所属栏目：[经验] 日期：2019-02-22 热度：193
最近，华为创始人任正非的1万2千多字采访实录在网络上呈现刷屏之势，并引起了强烈的反响。 采访过程漫长，任正非以其睿智的言论，谨慎讨论及回复了外界关心的一些问题，同时，在采访中说到一些行业内被夸大的内容，财经无忌根据任老访谈，梳理一下任老对一[详细]
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我国建成首个自动驾驶封闭高速公路测试环境
所属栏目：[经验] 日期：2019-02-22 热度：153
1月21日,公安部交通管理科学研究所发布消息称,该所根据工业和信息化部、公安部、江苏省人民政府共建国家智能交通综合测试基地的总体规划和建设要求,及《中华人民共和国公路法》等有关规定,经过多方专家会审,并经江苏省相关管理部门批准同意,建成了我国首个[详细]
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想成为AI时代的“硬核玩家”，这8条预判你不得不知
所属栏目：[经验] 日期：2019-02-22 热度：161
摘要：深度学习对社会和个人的生活将产生深远的影响，其影响方式也是难以想象的。未来若干年，它又将如何影响我们所处的世界？如何让深度学习为个人和生产赋能，发挥作用呢？神经网络的先驱、全球AI专业会议NIPS基金会主席特伦斯谢诺夫斯基在其新书《深度[详细]
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揭秘Google Brain：专注纠正算法错误/解决AI偏见
所属栏目：[经验] 日期：2019-02-22 热度：146
腾讯科技讯 1月29日消息，据外媒报道，用谷歌首席执行官桑达尔皮查伊的话说，对于负责推进比电或火更具有深刻意义的人工智能（AI）技术的人来说，杰夫迪恩(Jeff Dean)是个非常冷静的人。 作为这家科技巨头的AI主管，迪恩负责领导的部门对谷歌的未来至关重[详细]
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智能配时、图片识别…AI为你的春运保驾护航！
所属栏目：[经验] 日期：2019-02-22 热度：95
又到了一年一度春运时，票抢到没？假请好没？做好了接受亲戚朋友夺命三连问的心理准备没？尽管不少人感慨年味越来越淡，但据艾媒咨询发布的《2018中国智慧交通行业专题报告》显示，有72%的受访者表示回家是其春运出行的主要目的回家过年仍然是春运不变的主[详细]
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2019，人工智能泡沫即将破裂
所属栏目：[经验] 日期：2019-02-22 热度：94
中国工信部下属中国信息通信研究院消息表示，2018上半年全球人工智能领域投资额达435亿美元，其中中国的投资规模高达317亿美元，占70%以上。截至2018年9月，全球人工智能企业数量为5159家，其中中国大陆1122家，北京市以445家成为全球人工智能企业最多的城[详细]
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人脸识别距离你家门口还有多远？
所属栏目：[经验] 日期：2019-02-22 热度：158
最近谷歌中国开始新一轮的PR，其中一项是在知乎发起品牌提问，内容是哪件事让你开始相信AI就在身边。抛开这个问题中谷歌想对猜画小歌一类项目的宣传不说，让用户相信AI就在身边这件事，其实是很多科技企业2018年to do list上的重要一项。他们用各种堪比科[详细]
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无人车上路送校园外卖：15分钟内送达 服务费高达13块
所属栏目：[经验] 日期：2019-02-22 热度：183
据外媒报道，美国乔治梅森大学目前已经开启了无人车送餐服务，成为了美国第一所提供此服务的校园，并拥有大学校园中规模庞大的送货路线。 这些送餐机器人配备有全球定位系统、报警器和摄像头，并且这些摄像头通常会遮住人脸，保护人们的隐私，不过在被盗的[详细]
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程序员如何学习人工智能？2019年人工智能的薪资前景如何？
所属栏目：[经验] 日期：2019-02-22 热度：198
2019年人工智能的薪资水平，先来两张整体的薪资水平的分析图吧！ 第一张是不同水平薪资分布图 程序员如何学习人工智能？2019年人工智能的薪资前景如何？ 第二张是人工智能较互联网行业的薪资对比，随着工作经验的逐渐增加，薪资水平逐渐升高。 程序员如何[详细]
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当人工智能走进生活：AI有多接近你 你又有多害怕AI
所属栏目：[经验] 日期：2019-02-21 热度：67
一边享用便利，一边恐惧风险 AI有多接近你，你又有多害怕AI 今日视点 从1958年美国原子能委员会提出在建筑中使用核爆的计划，再到谷歌眼镜，历史上有不少昙花一现的项目和技术。不过，人工智能(AI)显然不在此列，因为它正在不断刷新着存在感。 日前，英国[详细]
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国外最火的深度学习实践课新版发布，100%全新前沿内容
所属栏目：[经验] 日期：2019-02-21 热度：200
好消息，又有新课程推荐！ 国外最受好评、理论+实践相结合、完全免费的 AI 课程给程序员的实践深度学习课，刚刚上线了全新的 2019 版！ 课程出品方、fast.ai 创始人 Jeremy Howard 介绍说，这次的课程，内容 100％ 全新，还包括之前从未介绍过的一些新成果[详细]
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2018人工智能十本好书汇总
所属栏目：[经验] 日期：2019-02-21 热度：104
搜索了一下，目前网上还没有关于人工智能的书单，那就做一个，该帖中的书有的我正在读，有的已经读完，有的要反复读。此帖列出了个人觉得值得读的AI有关的书籍，前七本有中文版，后三本只有英文版。点击可以查看相关的阅读笔记。 1. 生命3.0-在亿年的尺度[详细]
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透彻理解深度学习背后的各种思想和思维
所属栏目：[经验] 日期：2019-02-21 热度：146
深度神经网络在2012年兴起，当时深度学习模型能够在传统机器学习问题，例如图像分类和语音识别，击败最先进的传统方法。这要归功于支撑深度学习的各种哲学思想和各种思维。 抓住主要矛盾，忽略次要矛盾--池化 神经网络中经过池化后，得到的是突出化的概括[详细]
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形象理解深度学习中八大类型卷积
所属栏目：[经验] 日期：2019-02-21 热度：137
本文总结了深度学习中常用的八大类型的卷积，以非常形象的方式帮助你建立直觉理解，为你的深度学习提供有益的参考。 分别是单通道卷积、多通道卷积、3D卷积、1 x 1卷积、转置卷积、扩张卷积、可分离卷积、分组卷积。 单通道卷积 单通道卷积 在深度学习中，[详细]
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联通专家：5G拥抱AI当从五方面入手
所属栏目：[经验] 日期：2019-02-21 热度：174
5G采用了大规模天线系统和超密集组网技术，并将引入频谱共享、D2D等复杂的无线传输技术，与此前移动网络技术相比，整体网络架构也更加灵活，功能更加丰富，业务趋向多样化，这一切都使得网络的规划、部署、管理、维护成为极具挑战性的工作，并且5G网络天生[详细]
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IBM：将向所有云平台开放自家Watson人工智能系统
所属栏目：[经验] 日期：2019-02-21 热度：69
美国科技媒体报道称，IBM今天宣布不再把沃森（Watson）品牌的人工智能服务局限于自家云计算服务，而是会允许其他企业在自己的数据中心里使用和运行这个平台。客户很难把人工智能融入他们的应用，因为数据分布在多个地方。IBM沃森CTO兼首席架构师卢切尔普瑞[详细]
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Uber 宣布开源 AI 工具箱，免代码训练和测试学习模型
所属栏目：[经验] 日期：2019-02-21 热度：102
Uber 宣布开源 Ludwig，一个基于 TensorFlow 的工具箱，该工具箱特点是不用写代码就能够训练和测试深度学习模型。 Uber 官方表示，对于AI开发者来说，Ludwig 可以帮助他们更好地理解深度学习方面的能力，并能够推进模型快速迭代。另一方面，对于 AI 专家来[详细]
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微软获新专利：一个动态的途中无人机交付系统
所属栏目：[经验] 日期：2019-02-21 热度：186
据外媒 Neowin 报道，在微软获得的最新专利系列中，出现了一个关于潜在的新交付系统的相当有趣的专利。这项专利被该科技巨头称为途中产品交付。从本质上讲，这是一种机制，可以使无人飞行器（UAV）将产品运送到前往目的地途中的接收车辆。 微软描述了促进[详细]
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在未来和AI争夺工作的16个实用技巧
所属栏目：[经验] 日期：2019-02-21 热度：109
如今，许多公司都已经开始利用人工智能和机器学习，并且这些技术的影响只会越来越大。虽然这对于想要提高业绩的企业来说是件好事，但许多员工也担心机器人会在未来几年内取代他们的工作。 虽然人工智能可能会改变某些类型的工作，但它们永远不会完全取代人[详细]
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人脸识别技术全面总结：从传统方法到深度学习
所属栏目：[经验] 日期：2019-02-21 热度：85
自七十年代以来，人脸识别已经成为了计算机视觉和生物识别领域被研究最多的主题之一。基于人工设计的特征和传统机器学习技术的传统方法近来已被使用非常大型的数据集训练的深度神经网络取代。在这篇论文中，我们对流行的人脸识别方法进行了全面且最新的文[详细]
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人脸识别技术总结：从传统方法到深度学习
所属栏目：[经验] 日期：2019-02-21 热度：140
自七十年代以来，人脸识别已经成为了计算机视觉和生物识别领域被研究最多的主题之一。基于人工设计的特征和传统机器学习技术的传统方法近来已被使用非常大型的数据集训练的深度神经网络取代。在这篇论文中，我们对流行的人脸识别方法进行了全面且最新的文[详细]
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企业如何使用业务中的人工智能
所属栏目：[经验] 日期：2019-02-21 热度：163
如今，业务中的人工智能(AI)正迅速成为企业的一种常用的竞争工具。显然，很多企业已不再争论人工智能的利弊。从客户服务聊天机器人到数据分析，再到预测性建议、深度学习和人工智能，企业领导者都将人工智能视为一种必不可少的工具。 这使得人工智能不仅成[详细]
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2019年应该学习的10个机器学习API
所属栏目：[经验] 日期：2019-02-21 热度：95
如今，机器学习无处不在，从手机上的照片到电子邮件收件箱里的过滤系统。机器学习已经成为未来最关键的组成部分之一。随着互联网越来越个性化的趋势，机器学习变得比以往任何时候都重要。甚至像亚马逊这样的大公司也使用机器学习算法根据你的兴趣为你提供[详细]
