学习人工神经网络的好资源可以包括以下几种:
推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:
来源 | 微软研究院AI头条 自然语言处理(NLP)作为人工智能研究的核心领域之一,长久以来都受到广泛关注。微软全球执行副总裁沈向洋博士曾表示“懂语言者得天下,人工智能对人类影响最为深刻的就是自然语言方面。”现在很多研究人员都在进入自然语言领域,希望可以解决“让机器理解人类语言”这一难题。 为了帮助大家更好地学习NLP,微软亚洲研究院自然语言计算组资深研究员韦福如为大家推荐了一些关于自然语言学习方面经典的书籍和课程,分为入门级和进阶级两大类。 好,同学们现在都准备好了吗?请系好安全带,我们这辆开往“NLP
500篇干货解读人工智能新时代 本文主要目的是为了分享一些机器学习以及深度学习的资料供大家参考学习,整理了大约500份国内外优秀的材料文章,打破一些学习人工智能领域没头绪同学的学习禁锢,希望看到文章的朋友能够学到更多,此外:某些资料在中国访问需要梯子,希望在一定程度上能够帮助到大家,喜欢的朋友一定要点赞关注博主,转载别忘了保留原文链接哦~~~ 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adab
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1) 注:机器学习资料篇目一共500条,篇目二开始更新 希望转载的朋友,你可以不用联系我.但是一定要保留原文链接,因为这个项目还在继续也在不定期更新.希望看到文章的朋友能够学到更多.此外:某些资料在中国访问需要梯子. 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、D
自然语言处理(NLP)作为人工智能研究的核心领域之一,长久以来都受到广泛关注。微软全球执行副总裁沈向洋博士曾表示“ 懂语言者得天下,人工智能对人类影响最为深刻的就是自然语言方面。 ”现在很多研究人员都在进入自然语言领域,希望可以解决“让机器理解人类语言”这一难题。 为了帮助大家更好地学习NLP,我们邀请微软亚洲研究院自然语言计算组资深研究员韦福如为大家推荐了一些关于自然语言学习方面经典的书籍和课程,分为入门级和进阶级两大类。 好,同学们现在都准备好了吗?请系好安全带,我们这辆开往“NLP大佬界”方向的车就要
不知你的上半年都有哪些收获?上半年只收获了8斤体重的数据叔惶恐地抄下了郑州地铁上看到的名言警句:
作为机器学习最重要的一个分支,深度学习近年来发展迅猛,在国内外都引起了广泛的关注。然而深度学习的火热也不是一时兴起的,而是经历了一段漫长的发展史。接下来我们简单了解一下深度学习的发展历程。
原作者 David Venturi 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创翻译作品,转载需授权 几乎每天都可以看到深度学习改变日常生活的新闻,比如: 深度学习算法能够像经验丰富的皮肤科医生一样诊断皮肤癌 亚马逊Go:深度学习和AI将改变零售 深度学习使无人驾驶汽车能够更好地发现行人 想了解这背后的故事吗? 想掌握这些技术从而促进职业生涯的发展吗? 我研究了 Class Central 的开源项目,从中整理出一份深度学习课程清单:其中 27 个在线课程(其中 12 个是完全免费的),课程
昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本。如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面几本英文书
曾有人问霍金,他的身体状况对科学研究是帮助还是限制,他对死亡的恐惧又是什么。75 岁的霍金回答说,他很幸运能够从事理论物理学研究工作,这是少数几个不会受限于身体状况的领域之一。过去这么多年,他一直都在英年早逝的预期中生活着。他不怕死,但也还不急着死,在死之前他还有太多的事要做。
人工智能从幕后走向实用离不开人工智能技术取得的突破和发展。在互联网时代背景下,大数据、新型高性能计算架构以及深度学习帮助人工智能技术实现了从量变到质变的转变。其中,计算机视觉、语音识别技术均已能够规模
编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多。 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本《
tensorflow高质量资料,让您又快又好地学习和应用tensorflow。 本文汇总tensorflow的高质量资料,包括:文档、论文、书籍、课程和案例。 1 文档 1 Getting Started With TensorFlow,从这里开始学习和认识tensorflow。 2 Tensorflow编程人员指南,指导如何用tensorflow编程。 3 Tensorflow教程,介绍tensorflow如何解决一些经典问题。例如:图像识别、文本挖掘等 2 论文 1 TensorFlow: Large-
随着基于人工智能与机器学习的应用如雨后春笋般不断涌现,我们也看到有很多提供类似功能的 API 悄悄登上了舞台。 API 是用于构建软件应用的程序、协议以及工具的组合;本文是对2015 中这个列表的修正与完善,移除了部分被废弃的 API ;我们也添加了最近由 IBM、Google、Microsoft 这些大厂发布的 API 。所有的 API 可以根据应用场景进行分组: 人脸与图片识别。 文本分析,自然语言处理以及情感分析。 语言翻译。 预测以及其他的机器学习算法。 在具体的每个分组内,我们根据首字母顺序排序;
本文共1800字,建议阅读6分钟。 让一系列免费的机器学习与数据科学书籍开启你的夏日学习之旅吧!
神经网络与深度学习 让机器具备智能是人们长期追求的目标,但是关于智能的定义也十分模糊。Alan Turing在 1950年提出了著名的图灵测试:“一个人在不接触对方的情况下,通过一种特殊的方式,和对方进行一系列的问答。如果在相当长时间内,他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机,那么就可以认为这个计算机是智能的”。 要通过真正地通过图灵测试,计算机必须具备理解语言、学习、记忆、推理、决策等能力。这也延伸出很多不同的学科,比如机器感知(计算机视觉、自然语言处理),学习(模式识别、机器学习、增强学习),记忆(知
【新智元导读】 深度学习领军人物 Yoshua Bengio 主导的蒙特利尔大学深度学习暑期学校目前“深度学习”部分的报告已经全部结束。 本年度作报告的学术和行业领袖包括有来自DeepMind、谷歌大脑、蒙特利尔大学、牛津大学、麦吉尔大学、多伦多大学等等。覆盖的主题包括:时间递归神经网络、自然语言处理、生成模型、大脑中的深度学习等等。现在全部PPT已经公开,是了解深度学习发展和趋势不可多得的新鲜材料。 蒙特利尔大学的深度学习暑期学校久负盛名,在深度学习领军人物Yoshua Bengio 号召下,每年都聚集了
《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost 到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber 写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以时间排序,从 1940 年开始讲起,到 60-80 年代,80-90 年代,
自然语言处理领域正在从统计方法转变为神经网络方法。 自然语言中仍有许多具有挑战性的问题需要解决。然而,深度学习方法在一些特定的语言问题上取得了最新的成果。这不仅仅是深度学习模型在基准问题上的表现,基准问题也是最有趣的;事实上,一个单一的模型可以学习词义和执行语言任务,从而消除了对专业手工制作方法渠道的需要。 在这篇文章中,你会发现7个有趣的自然语言处理任务,也会了解深度学习方法取得的一些进展。 文本分类 语言建模 语音识别 字幕生成 机器翻译 文档摘要 问答(Q&A) 我试图专注于你可能感兴趣的各种类型的终
准备好开始AI了吗?可能你已经开始了在机器学习领域的实践学习,但是依然想要扩展你的知识并进一步了解那些你听过却没有时间了解的话题。 这些机器学习的专业术语能够简要地介绍最重要的机器学习概念—包括
AI 科技评论按:自去年 3 月 AlphaGo 战胜李世乭后,人工智能「突如一夜春风来」地步入人们视线,业已成为家喻户晓的一个名词。目前,以深度卷积神经网络为核心,以计算机视觉、语音识别与自然语言处理为代表的人工智能产品已经步入全面开发与大规模产业化应用阶段。这一趋势实际上与人类的视听觉感知能力息息相关,但不少初涉这一领域的从业者或是对此感兴趣的学生们却依然是雾里看花,原因不外有二,一是在学习理论的过程中,自学往往缺乏系统的归纳和整理;二是教科书跟不上产业界的技术变化,而网上信息良莠不齐,自学者也缺少及时
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云