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1、封面介绍2、适合人群本书特色鲜明、内容易读易学,适合人工智能相关领域和对该领域感兴趣的读者阅读,也适合高校计算机专业的教师和学生参考。3、推荐理由作为计算机科学的一个分支,人工智能主要研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统,涉及机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等方向。本书包括引言、基础知识、基于知识[...]

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为了答谢各位读者对本站的支持,站长决定开启一门公开课:《深度学习之优化算法公开课》从本质上来说,机器学习/深度学习 = 特征处理 + 优化算法。作为机器学习和深度学习中十分重要的一环,优化算法受到了极大的关注。好的优化算法可以更好的、更快的找到目标模型。掌握好各种优化算法是一个AI从业者的基本功,所以站长开启了关于优化算法的公开课。公开课目前在筹备[...]

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1、封面介绍2、出版时间2021年6月3、推荐理由零基础读者应如何快速入门机器学习?数学基础薄弱的读者应如何理解机器学习中的数学原理?这些正是本书要解决的问题。本书从数学基础知识入手,通过前3章的介绍,帮助读者轻松复习机器学习涉及的数学知识;然后,通过第4-第13章的介绍,逐步讲解机器学习常见算法的相关知识,帮助读者快速入门机器学习;后,通过第14[...]

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1、封面介绍2、出版时间2021年8月3、推荐理由《Python计算机视觉与深度学习实战》立足实践,从机器学习的基础技能出发,深入浅出地介绍了如何使用 Python 进行基于深度学习的计算机视觉项目开发。开篇介绍了基于传统机器学习及图像处理方法的计算机视觉技术;然后重点就图像分类、目标检测、图像分割、图像搜索、图像压缩及文本识别等常见的计算机视觉项[...]

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1、封面介绍2、出版时间2021年9月3、推荐理由本书的编程语言以MATLAB为主,分别从学习方式和理论知识两个方面来对机器学习(实现人工智能的方法)的算法进行分类介绍。通过阅读本书,读者可以对人工智能的子集——机器学习形成一个系统、全面、完整的认识,并且在今后的研究工作中逐步拓展,*终形成自己的体系。全书共6篇,分别为特征处理算法、分类和聚类算法[...]

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1、封面介绍2、出版时间2021年3月3、推荐理由自早期以来,神经网络就一直是人工智能的支柱。现在,令人兴奋的新技术(例如深度学习和卷积)正在将神经网络带入一个全新的方向。在本书中,我们将演示各种现实世界任务中的神经网络,例如图像识别和数据科学。我们研究了当前的神经网络技术,包括ReLU 激活、随机梯度下降、交叉熵、正则化、Dropout 及可视化[...]

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1、封面介绍2、出版时间2021年4月3、推荐理由近年,人工智能热潮席卷而来。本书以图解的方式网罗了人工智能开发的基础知识,内容涉及机器学习、深度学习、强化学习、图像和语音的模式识别、自然语言处理、分布式计算等热门技术。全书以图配文,深入浅出,是一本兼顾理论和技术的人工智能入门教材。旨在帮助读者建立对人工智能技术的整体印象,为今后深入探索该领域打下[...]

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1、封面介绍2、出版时间2021年6月3、推荐理由《人工智能通识课》纵贯人工智能技术在全球 70 多年的发展历史,综合逻辑学派和神经网络学派的主流观点,系统介绍了人工智能各种算法的起源与演进过程,以及人工智能技术在消费者行为分析、机器人、自动驾驶、医疗等方面的应用实践,使读者可以全面了解人工智能领域的真实现状,及其给人类社会带来的技术、哲学乃至艺术[...]

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大家好,我是站长飞燕。本站上线数年有余,为技术爱好者无偿提供了若干PDF电子书,感谢大家的支持!来北京的最初几年时间里,住着租的房子,每次搬家的时候,面对着很多的书,我就有点发愁,扔的话有点舍不得,搬的话有点费事,当时我就想,这些书要是变成PDF电子书就好了。后来,买了房子,由于家离公司比较远,从丰台边角到软件园,路上差不多得花费2个小时,电子书就[...]

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什么是向量?在数学中,向量(也称为矢量),指具有大小和方向的量。向量可以形象化地表示为带箭头的线段。箭头所指代表向量的方向;线段长度代表向量的大小。与向量对应的量叫做标量,标量只有大小,没有方向。向量的表示法向量的记法1:黑体(粗体)的字母(如a、b、u、v),书写时在字母顶上加一小箭头“→”。 向量的记法2:如果给定向量的起点(A)和终点(B),[...]

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最近带徒教人深度学习,中间碰到了很多基础知识,在备课的过程中,顺便自己也复习了一遍,深深体会到了“教学相长”的甜头。本文主要是给大家讲授一下关于CUDA与cuDNN方面的内容。1、什么是CUDACUDA全称是:ComputeUnified Device Architecture,是显卡厂商英伟达(NVIDIA)推出的运算平台。CUDA发布于2006[...]

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推荐系统会存储大量的用户与items交互数据,这些数据可以用二部图呈现。二部图对消除推荐系统中数据稀疏性和冷启动有着巨大的帮助。本文主要总结了3个典型的GNN方法在推荐系统领域处理用户与items的二部图。user-item二部图我们可以通过每个用户交互过的item列表,构建一个巨大的二部图,如下图所示:传统的神经网络方法(如协同过滤,双塔),是无[...]

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通常情况下,confidence weight可以被分为三类:(1)Heuristic:典型的例子是加权的矩阵分解以及动态MF,未观测到的交互被赋予较低的权重。还有很多工作则基于用户的活跃度指定置信度等。但是赋予准确的置信权重是非常有挑战的,所以这块依然处理的不是非常好。(2)Sampling: 另一种解决曝光bias的方式就是采样,经常采用的采样[...]

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2021年初,一款现象级的应用打破了互联网圈许久的沉寂。在网红马斯克的站台下,美国音频社交软件Clubhouse在海内外一炮而红。一时间,全网都在疯狂寻求邀请码。在eBay平台上,一个Clubhouse邀请码甚至被炒到了100美元上下。如此火爆的市场情绪迅速被中国互联网平台捕捉,数款号称“中国版Clubhouse”的产品纷纷上线。不管是主流大厂,抑[...]

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