一.机器学习 有关机器学习领域的最佳介绍,请观看Coursera的Andrew Ng机器学习课程. 它解释了基本概念,并让你很好地理解最重要的算法. 有关ML算法的简要概述,查看这个TutsPlus课程“Machine Learning Distilled”. “Programming Collective Intelligence”这本书是一个很好的资源,可以学习ML 算法在Python中的实际实现. 它需要你通过许多实践项目,涵盖所有必要的基础. 这些不错的资源你可能也感兴趣: Perer…
arcpy地理处理工具案例教程-生成范围-自动画框-深度学习样本提取-人工智能-AI 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855_4328,xiexiaokui#qq.com 目的:对面.线图层,创建范围多边形要素类. 优点:除了系统字段,所有字段内容均保留. 用途:制图综合,数据处理.深度学习样本自动提取. 工具名称:replaceExtentForShape 效果:   商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com…
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本来我以为不需要解释这个问题的,到底数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)有什么区别,但是前几天因为有个学弟问我,我想了想发现我竟然也回答不出来,我在知乎和博客上查了查这个问题,发现还没有人写过比较详细和有说服力的对比和解释.那我根据以前读的书和论文,还有和与导师之间的交流,尝试着说一说这几者的区别吧,毕竟一个好的定义在未来的学习和交流中能够发挥很大的作用.同时补上数据科学和商业分析之间的关系.能力有限,如有疏漏,请包涵和指正. 导论…
这里收集的是关于人工智能(AI)的教程.书籍.视频演讲和论文. 欢迎提供更多的信息. 在线教程 麻省理工学院人工智能视频教程 – 麻省理工人工智能课程 人工智能入门 – 人工智能基础学习.Peter Norvig举办的课程 EdX 人工智能 – 此课程讲授人工智能计算机系统设计的基本概念和技术. 人工智能中的计划 – 计划是人工智能系统的基础部分之一.在这个课程中,你将会学习到让机器人执行一系列动作所需要的基本算法. 机器人人工智能 – 这个课程将会教授你实现人工智能的基本方法,包括:概率推算,…
作为初学者,在刚开始学习的时候,一定会走很多弯路.但其实很多弯路是不必走的,会浪费很多时间,导致学习效率大打折扣.今天小编给大家讲述一下,作为一个Java初学者,在开始学习的时候应该注意的问题,应该从开始就养成的习惯. (1)代码规范 我们新手学习Java的时候,完全不懂得代码规范的重要性,因为对初次接触Java编程,对于一些问题不了解也是可以理解的.首先建议大家在学习Java之前一定要明白,从开始就养成一个良好的编码规范,这对于以后我们的发展有极大的帮助.等到以后真正工作后,再去更改,基本就晚…
9月25日微软今年一年一度的Ignite 2017在佛罗里达州奥兰多市还是如期开幕了.为啥这么说?因为9月初五级飓风厄玛(Hurricane Irma) 在佛罗里达州登陆,在当地造成了挺大的麻烦.在这之前,微软还一度考虑是否延期或改地点.不容易啊!抛去十一长假,这也就是一周前的事.虽然没能亲身到现场,本着学无止境的无奈和严于律己的觉悟,我这周末还是抽空跟进学习了一番. Ignite 2017官网: https://www.microsoft.com/en-us/ignite/ Satya’s V…
继「人工智能AI芯片与Maker创意接轨」的(上)篇中,认识了人工智能.深度学习,以及深度学习技术的应用,以及(中)篇对市面上AI芯片的类型及解决方案现况做了完整剖析后,系列文到了最后一篇,将带领各位Maker进入智能化的世界,你也能轻松成为一位AI应用创作者. Maker如何进入AI领域? 对Maker而言,要如何进入智能化的世界呢?我们可从几个方面来综合评估:创作智能化目标.算力(AI芯片).算法(模型/网络).训练数据及开发工具. 首先,确认创作内容的输入和输出项目为何?通常输出与输入的内…
在人工智能AI芯片与Maker创意接轨(上)这篇文章中,介绍人工智能与深度学习,以及深度学习技术的应用,了解内部真实的作业原理,让我们能够跟上这波AI新浪潮.系列文来到了中篇,将详细介绍目前市面上的各类AI芯片,进一步分析不同类型的芯片. 目前市面上对人工智能(AI)芯片常见的作法大致可分成五大类:通用型的CPU(Central Processing Unit).半通用型的GPU (GraphicsProcessing Unit).半专用型的FPGA (Field Programmable Ga…
在今年两会上,李彦宏的提案有何道理?提案的依据是什么?这个问题必须说清楚,对社会公众有个交代. 回想过去,早在上世纪九十年代,用"电子网络"模拟人脑的想法已经出现.这样的"电子网络",又叫"神经网络",简记为"NN".怎样训练神经网络,使它具有类似人脑对外界的反应? 可是,科学家费尽心思,想了很多办法,神经网络仍然无比"呆笨",不能"看",也不能"听".真让人泄气!…