机器学习与AI相关的资料: 1. http://www.fast.ai/    基础学习 2.http://geek.ai100.com.cn/  中文 3.http://geek.ai100.com.cn/category/notes  学习笔记…

上次写完粗浅的BP算法 介绍 本来应该继续把 卷积神经网络算法写一下的 但是最近一直在踩 TensorFlow的坑.所以就先跳过算法介绍直接来应用场景,原谅我吧. TensorFlow 介绍 TF是google开源出来的人工智能库,由python语言写的 官网地址:http://www.tensorflow.org/   请用科学上网访问 中文地址:http://www.tensorfly.cn/ 当然还有其他AI库,不过大多数都是由python 写的 .net 的AI库叫 Accord.net…

前言 目前笔者致力于 在AI 开发研究,四大平台里,百度AI 提供 的开发者资料是最全,开发的友好度也是最高的,很多都已经集成在SDK中,支持许多语言体系. 其实 作为公司层面的考虑,针对技术的研究出发点,可能更倾向于能否真正应用到实际项目中(效果.性能),是否可以商用化(版权.合作),投入成本是多少等. 目前开发的四大平台中,有些功能是免费,但有些功能是付费的,但是中小企业如果要入手AI 的话,依然希望借助四大平台的基础实力,来搭建自己的场景应用, 毕竟你没有那么优秀的AI团队来搞底层基础建设…

网址:http://www.deepsmart.ai/ 微信公众号如下:…

学习资源 1.1 1.2 2.1 2.2 2.3 前置 octave sklearn python3 git 学习相关 link 定义 Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P 按照给电脑的…

Deep Learning(深度学习) ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):一 ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):二 Bengio团队的deep learning教程,用的theano库,主要是rbm系列,搞python的可以参考,很不错. deeplearning.net主页,里面包含的信息量非常多,有software, reading list, research lab, dataset, demo等,强…

好久没有写过博客了,多久,大概8年???最近重新把写作这事儿捡起来……最近在折腾AI,写个AI相关的给团队的小伙伴们看吧. 搞了这么多年的机器学习,从分类到聚类,从朴素贝叶斯到SVM,从神经网络到深度学习,各种神秘的项目里用了无数次,但是感觉干的各种事情离我们生活还是太远了.最近AlphaGo Zero的发布,深度学习又火了一把,小伙伴们按捺不住内心的躁动,要搞一个游戏AI,好吧,那就从规则简单.老少皆宜的五子棋开始讲起. 好了,废话就说这么多,下面进入第一讲,实现一个五子棋. 小伙伴:此处省去…

当下人工智能可谓是风头正劲,几乎所有的大厂都有相关的技术栈.微软在 AI 领域自然也是投入了重注,并且以 Azure 认知服务的方式投入了市场: 也就是说作为开发者我们不需要学习太多 AI 的理论知识,直接使用 Azure 提供的认知服务 API 就可以在程序中实现 AI 的功能了! 本文作为介绍 Azure AI 服务系列的第一篇,将通过 demo 介绍 Azure 认识服务中 Language 分类中的文本翻译服务(Translator Text API ). Microsoft 文本翻译…

笔者在前文<Azure AI 服务之文本翻译>中简单介绍了 Azure 认知服务中的文本翻译 API,通过这些简单的 REST API 调用就可以轻松地进行机器翻译.如果能在程序中简单的集成语音转文本的功能会不会非常赞!本文我们就介绍如何使用必应的语音识别 API(Bing Speech API) 把语音转换成文本: 使用 Bing Speech API 可以轻松地开发出下面的应用: 你点击 "开始录音" 按钮,然后对着麦克风说话,就能够识别输出你说的内容并输出成文本.上面…

目前大数据已经成为了各家互联网公司的核心资产和竞争力了,其实不仅是互联网公司,包括传统企业也拥有大量的数据,也想把这些数据发挥出作用.在这种环境下,大数据技术的重要性和火爆程度相信没有人去怀疑. 而AI人工智能又是基于大数据技术基础上发展起来的,大数据技术已经很清晰了,但是AI目前还未成熟啊,所以本文就天马行空一下,从大数据的技术变迁历史中来找出一些端倪,猜一猜AI人工智能未来的发展. 最近断断续续的在看<极客时间>中「 从0开始学大数据 」专栏的文章,受益匪浅,学到了很多.尤其是非常喜欢作者…