2018AI人工智能基础实战python机器深度学习算法视频教程

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
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人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 2017年12月,人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。

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学习Keras:《Keras快速上手基于Python的深度学习实战》PDF代码+mobi

有一定Python和TensorFlow基础的人看应该很容易,各领域的应用,但比较广泛,不深刻,讲硬件的部分可以作为入门人的参考. <Keras快速上手基于Python的深度学习实战>系统地讲解了深度学习的基本知识.建模过程和应用,并以深度学习在推荐系统.图像识别.自然语言处理.文字生成和时间序列中的具体应用为案例,详细介绍了从工具准备.数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验. <Keras快速上手>PDF,531页,带书签目录,彩色配图,文字可以复制. 配套源代码和

阿里云人工智能小Ai是比深度学习更高阶的算法

(上图为阿里云人工智能科学家闵万里) 4月8日,在<我是歌手>的第四季总决赛中,出现了一个不速之客,这就是扬言能预测歌王的阿里云人工智能机器人小Ai.开场前,小Ai预测黄致列夺冠概率第一,尽管最终的歌王是李玟,但小Ai成功预测了前三名. 在了解阿里云人工智能机器人小Ai的基本运作过程后,记者认为小Ai的算法其实已经不仅是深度学习,而是在深度学习之上的更高阶算法,并就此向阿里云人工智能科学家闵万里求证,得到的回复:是的. 小Ai算法高阶在哪里? 尽管阿里云方面没有透露关于小Ai更多算法方面的信息

【零基础】看懂“深度学习”的优势

深度学习是AI研究的一个重要方向,最近看了不少相关资料,不免有些感悟这里写出来给大家分享. 一.深度学习是基础服务 深度学习可以类比于云计算,很多人看不懂.看不明白,只知道好像很厉害.其实与当年的云计算有点类似,喧嚣和泡沫过后,现在回看云计算的本质其实就是“基础服务”.这个基础服务是整个社会的一次升级,阿里云诞生于2009年,也正是第三次互联网浪潮的元年. 云计算诞生之前,一个企业要提供某项互联网服务要做什么? 1)买服务器 2)买专线 3)开发软件 4)寻找客户 云计算诞生之后呢?考虑商业模式

win10+anaconda+cuda配置dlib,使用GPU对dlib的深度学习算法进行加速(以人脸检测为例)

在计算机视觉和机器学习方向有一个特别好用但是比较低调的库,也就是dlib,与opencv相比其包含了很多最新的算法,尤其是深度学习方面的,因此很有必要学习一下.恰好最近换了一台笔记本,内含一块GTX1060的显卡,可以用来更快地跑深度学习算法.以前用公司HP的工作站配置过dlib,GPU是Quadro K420,用dlib自带的人脸识别算法(ResNet)测试过,相比较1060的速度确实要快上很多.dlib.cuda和cudnn的版本经常会更新,每次重新配置环境会遇到一些问题,在这里记下来吧.

深度学习算法实践7---前向神经网络算法原理

总体上来讲,神经网络的算法是比较复杂的,后面有非常精妙的数学原理,而且对这些数学方法,还需要证明其具有收敛性,所以很多神经网络的书籍,绝大部分都是一些数学模型介绍.推导和证明,对于非数学专业的我们来说,感沉像看天书一样.其实神经网络的精髓是将现实中的问题进行抽象,建立适合神经网络表示的模型,然后应用神经网络进行处理,不断调整优化网络结构和参数,直到最终达到满意的效果.所以成功应用神经网络,不需要太过高深的数学基础.但是如果可以适当掌握神经网络背后的数学原理,对于我们理解参数的含义,选择合适的网络

深度学习算法实践10---卷积神经网络(CNN)原理

其实从本篇博文开始,我们才算真正进入深度学习领域.在深度学习领域,已经经过验证的成熟算法,目前主要有深度卷积网络(DNN)和递归网络(RNN),在图像识别.视频识别.语音识别领域取得了巨大的成功,正是由于这些成功,能促成了当前深度学习的大热.与此相对应的,在深度学习研究领域,最热门的是AutoEncoder.RBM.DBN等产生式网络架构,但是这些研究领域,虽然论文比较多,但是重量级应用还没有出现,是否能取得成功还具有不确定性.但是有一些比较初步的迹象表明,这些研究领域还是非常值得期待的.比如A

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人工智能AI专家分享:深度学习初学解惑

---恢复内容开始--- 导语:高扬,现某创业公司数据科学家.人工智能专家.前欢聚时代资深大数据专家,有丰富的机器学习.深度学习实战经验. 在高扬老师此前的分享中,有不少同学问到高扬老师各种关于入门深度学习这个前沿技术领域的问题.部分重要问题,高扬老师做了具体的回复.真传X技术教育平台致力于让更多技术人受益其中,经高扬老师授权,我们将在此分享高扬老师专业的答疑. 今天的分享,将集中在初学深度学习的解惑:传统技术程序员要不要转型人工智能,怎样做才比较合适在AI浪潮下发展. 近来有一位同学在奇点大数

java 机器深度学习网站

http://deeplearning4j.org/ 它是第一个商业应用级的开元,分布式深度学习框架,最主要的是java写的,并且也可以用scala. 它和hadoop , spark都能整合, DL4J是为商业环境而设计的东东,也支持CUDA编程. 前些日子用theano, 总是感觉不成熟,各种bug不断.