Jupyter qtconsole最近开始研究人工智能算法,发现了一款基于python的科学计算的神器,jupyter qtconsole,简直就是ipython的加强版,每个命令都直接显示帮助信息,配合matplotlib,能够在shell里直接显示绘图结果,爽歪歪.安装过程如下:pip install jupyterpip install pyqt5 还没用过的小伙伴们赶紧试用吧. 使用qtconsole的时候,画图的话,必须使用plt.show()图才会出来.关键的问题是,必须把图关掉才能

初探 AI人工智能系列随笔:syntaxnet 初探(1)

人工智能是 最近的一个比较火的名词,相信大家对于阿尔法狗都不陌生吧?其实我对人工智能以前也是非常抵触的,因为我认为机器人会取代人类,成为地球乃至宇宙的霸主,但是人工智能带给我的这种冲击,我个人感觉是欲罢不能的,进入正题,网上找了一个人工智能的框架,它的名字叫做syntaxnet ,有兴趣的可以去看看,底层是用C++实现的. 由于人工智能是一个比较新的名词,连我自己接触的也很少:所以也只能带大家一起摸索了,如果园子里有人工智能 方面的大牛,还希望多多请教. syntaxnet 官方的解释是:有序的

前言 用python的AIML包很容易就能写一个人工智能聊天机器人. AIML是Artificial Intelligence Markup Language的简写, 但它只是一个简单的XML. 下面的代码例子会带你写一个你自己的Python人工智能聊天机器人. 什么是AIML? AIML是Richard Wallace开发的. 他开发了一个叫A.L.I.C.E(Artificial Linguistics Internet Computer Entity)的机器人并且赢了几个人工智能的奖项.

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去年11月,一篇名为<Playing Atari with Deep Reinforcement Learning>的文章被初创人工智能公司DeepMind的员工上传到了arXiv网站.两个月之后,谷歌花了500万欧元买下了DeepMind公司,而人们对这个公司的了解仅限于这篇文章.近日,Tartu大学计算机科学系计算神经学小组的学者在robohub网站发表文章,阐述了他们对DeepMind人工智能算法的复现. 在arXiv发表的原始论文中,描述了一个单个的网络,它能够自我学习从而自动的玩一些

CNCC 2016 | 人工智能60年浪潮 (原文链接) Intelligence,智能是指生物一般性的精神能力,其三因素理论: 成分智力 Componential Intelligence:思维和对问题解决所依赖的心理过程,与受教育程度直接相关: 经验智力 Experiential Intelligence:与受教育程度并不直接相关: 情境智力 Contextual Intelligence:情商: Artificial Intelligence - AI,人工智能是指由人工制造出来的系统所表

一.游戏中的人工智能 让游戏具有挑战性: 让游戏好玩的关键因素是为之找到合适的难度等级: 人工智能在游戏中的作用是通过提供富有挑战性的竞争对象来让游戏更好玩,而在游戏中行动逼真的非玩家角色(NPC),也会让游戏更好玩: 我们的目的不是复制人类或者其他动物的整个思维过程,而是通过让这些NPC对游戏世界里不断变化的情形,产生对玩家来说足够合理.有意义的反应,来让它们看起来更智能. 二.人工智能技术 有限状态机(FSM) 随机性和概率--非故意.故意 感应器和输入系统 群组行为--群组.蜂拥和羊群效应

一.计算机视觉 Divid Marr将计算机视觉系统的开发问题归纳为3个要素: (1)数学理论 考虑数学计算层面的目标及可以引入的合理约束条件. (2)描述和算法 重点解决计算机视觉中的输入输出的数据格式问题,并设计合理的算法实现其系统功能. (3)硬件的合理使用 使用符合算法要求的硬件并考虑该硬件对所需要的算法和描述的反作用. 计算机视觉系统框架 1.1 图像数据处理层 对图像像素或者频域进行相应处理,比如图像获取.传输.压缩.降噪.装换.存储.增强和复原等. 1.3图像识别获取层 图像识别是

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程>酸奶自动分类脚本(机器学习.人工智能) Halcon强大的图像处理能力,令人往往会忽视其内核,是更加彪悍的机器学习.人工智能.       分类,聚类分析,是机器学习.人工智能的核心算法之一,也是个典型的应用. Halcon内置的聚类分析.机器学习模块,就有:knn邻近算法.向量机SVM.GMM高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,或者混合高斯模型,也可以简写为MOG(Mixture of Gaussian).MLP(多层

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数002·AI人工智能 AI人工智能:包括knn.gmm.svm等 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours

下午有时间,逛了逛了书城,看到了一些书.在这里总结一些自己的感受.   一.<龙与地下铁>     这本书是我首先看到的,就在靠前的新书区.是小说,我没看里面的内容,但是被书封皮的宣传文案给逗笑了 ---- 疲惫的老龙抱怨说,越过龙门十几年,现在,每天还是要坐地铁.   很显然,是本讽刺小说.长安城.大唐天子.龙门.老龙.坐地铁.体面的工作…… 体面的工作并没得到,老龙很疲惫.   二.<中国的美丽故事>   书名可能是这个.名字不起眼,甚至有点落俗,是给儿童读的故事书,故事都是采

借助 Python 的 AIML 包,我们很容易实现人工智能聊天机器人.AIML 指的是 Artificial Intelligence Markup Language (人工智能标记语言),它不过是简单的可 XML (扩展标记语言)形式.本文的示例代码将带你初步领略如何借助 Python 创建属于你的人工智能聊天机器人.AIML 是什么?AIML由Richard Wallace发明.他设计了一个名为 A.L.I.C.E.  (Artificial Linguistics Internet Co

在这篇文章中,我们将介绍几个顶级的开源 Linux 生态系统的人工智能(AI)工具.目前,AI 是科学和技术中不断进步的领域之一,很多人都在致力于构建软件和硬件来解决诸如医疗,教育,安全,制造业,银行等领域的日常挑战. 下面是一系列旨在并开发成用于支持 AI 的平台,允许你用在 Linux 或可能许多其它的操作系统上.名单排列顺序没有意义. 1.Deep Learning For Java(Deeplearning4j) Deeplearning4j 是 Java 和 Scala 编程语言的,商

原文地址:http://tech.sina.com.cn/d/i/2015-12-12/doc-ifxmpnqi6368668.shtml science   Human-level concept learning through probabilistic program induction 原文地址:http://science.sciencemag.org/content/350/6266/1332 github:https://github.com/brendenlake/BPL 本文

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> 水果自动分类脚本(机器学习.人工智能) 前面介绍了超市,流水线,酸奶的自动分类算法,下面再介绍一个水果的自动分类算法. Halcon强大的图像处理能力,令人往往会忽视其更加彪悍的机器学习.人工智能.       分类,聚类分析,是机器学习.人工智能的核心算法之一,也是个典型的应用. Halcon内置的聚类分析.机器学习模块,就有:knn邻近算法.向量机SVM.GMM高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,或者混合高斯模型,

人工智能范畴及深度学习主流框架,IBM Watson认知计算领域IntelligentBehavior介绍 工业机器人,家用机器人这些只是人工智能的一个细分应用而已.图像识别,语音识别,推荐算法,NLP自然语言,广告算法,预测算法,数据挖掘,无人驾驶.医疗咨询机器人.聊天机器人,这些都属于人工智能的范畴. 人工智能现在用到的基础算法是深度学习里面的神经网络算法,具体应用场景有不同的专业算法实际上很多细分领域的,差别还是很多的机器人的对运动控制算法,图像识别算法要求比较高像alphaGo,推荐算法

阿里BCG重磅报告<人工智能,未来致胜之道> 阿里云研究中心.波士顿咨询公司以及Alibaba Innovation Ventures合作共同推出的<人工智能:未来制胜之道>这份报告对人工智能产业链价值,以及商业模式的剖析,对于创业公司的价值非常大. 重点摘要: 人工智能具备“快速处理”和“自主学习”两种能力.人工智能在图像识别.语言识别和自然语言处理,以及人机交互.机器视觉.自动驾驶等方面都已经成功应用.海量.精准.高质量的数据为训练人工智能提供了原材料.框架层:TensorFl

人工智能深度学习Caffe框架介绍,优秀的深度学习架构 在深度学习领域,Caffe框架是人们无法绕过的一座山.这不仅是因为它无论在结构.性能上,还是在代码质量上,都称得上一款十分出色的开源框架.更重要的是,它将深度学习的每一个细节都原原本本地展现出来,大大降低了人们学习研究和开发的难度. 一.从Caffe的开发中了解到的用户需求:深度学习的框架总会不断改变,Caffe也会有被新框架代替的一天.但是在开发Caffe的过程中,贾扬清发现大家喜欢的框架其实有着很多相似的地方,这些闪光点拥有很长的生命周