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 一年前，我退出了加拿大最好的计算机科学项目之一，利用在线课程资源开始创建属于自己的数据科学硕士课程。通过 edX , Coursera ,以及 Udacity 我可以学习我所需要的一切，而且学的更快、效率更高，成本更低。 之后我分析了目前所有的在线数据科学课程，并整理出了一系列课程清单。在本系列的第一篇文章中我推荐了一些优质的编程课程（想学习数据科学？我们整理了一份优质编程入门课程清单
本论文介绍的DeepProlog是一种概率逻辑编程语言，通过神经谓词和深度学习结合起来。我们将展示现有的推理和正在学习的技术将如何适应新的语言。我们的实验表明，DeepProblog支持符号和子符号的表示和推理，程序的归结，概率逻辑规划，从样例中学习。据我们所知，这项工作首先提出了一个能把通用神经网络和表达概率逻辑建模和推理以某种方式结合的框架，从而有更强的表达能力和两种框架的优点，并且可以基于样例进行端到端的训练。
AI 开发者按，麻省理工学院的研究人员最近推出了一种新的概率编程语言 Gen，这种语言让研究人员在不需要处理方程式和手动编写高性能代码的情况下，编写应用人工智能技术的多个领域的模型和算法。软件科学家 Jesus Rodriguez 写了一篇文章，文章介绍了 Gen 以及其他一些类似的工具，AI 开发者将他的文章编译整理如下。
近日，在提交编程语言设计与实现大会（PLDI）的一篇论文中，MIT 研究人员介绍了一种全新的概率编程系统 Gen。从计算机视觉到机器人和统计，用户可以通过 Gen 为应用 AI 技术的多个领域编写模型和算法，且无需处理方程式或手动编写高性能代码。此外，Gen 还允许研究人员编写用于预测任务的复杂模型和推理算法，这在之前是不可能做到的。
选自Uber 作者：Noah Goodman等 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 近日，Uber AI Lab 与斯坦福大学的研究团队开源了全新概率编程语言 Pyro。该语言基于 Python 与 PyTorch 之上，专注于变分推理，同时支持可组合推理算法。Pyro 的目标是更加动态（通过使用 PyTorch）和通用（允许递归）。它有一个灵活的基元库，用于创建新的推理算法并使用概率程序。Pyro 中可组合推理的核心抽象是 poutine（Pyro Coroutine 的简称）。Pyro 的推理算法是通过
大数据文摘字幕组作品 马斯克已经让他的Tesla跑车飞上了天，然而地面上想打车的你，可能会发现随着春节的临近，越来越难呼唤到一辆车了。 加班需谨慎 要说打车，Uber是世界上最流行的打车软件之一。Uber必须不停地匹配搭车者和司机，并使他们能尽可能快地抵达目的地。这个简单的任务的每一步都需要优化，比如决定最优路径、最佳到达时间…… 然而，现实世界充满了不确定性。雨雪啦，事故啦，很多事件的发生都可能影响车辆的供需。 许多目前的机器学习模型还是基于确定性的，但是现实世界的数据基本都是不完整的，或者某种意义上不
AI的快速发展激起了很多人的学习热情，但是初学者苦于大量的手动编程而止步不前，有没有一种编程语言可以让那些在计算机科学和数学领域专业知识较少的人，也能使用简洁的代码量来完成具体的AI应用呢？
众所周知，人工智能对计算机科学和数学知识的要求之高，阻碍了人工智能研究的普及，以及初学者的入门动力。
paper: Symbolic Exact Inference for Discrete Probabilistic Programs
R 是一种开源编程语言，被广泛用作统计软件和数据分析工具。R 通常带有命令行界面。R 可在 Windows、Linux 和 macOS 等广泛使用的平台上使用。此外，R 编程语言是最新的尖端工具。
如今的公司很难找到优秀的机器学习人才。当然，任何特定技能的要求都取决于机器学习项目的用途和要求，但是您的机器学习履历中必须具备的某些技能在各种项目要求中是一致的。通常，公司希望面试者具备丰富的机器学习技能，理论和编码能力，以便在需要时能够跨部门参与机器学习项目。 该领域的专家不仅需要具有扎实的机器学习算法水平，了解什么时候该应用什么算法，还需要掌握如何集成和接口。所需的核心技能是专门的，要求具有良好的数学理解，分析思维和解决问题的能力。尽管每个项目文件要求的特定技能各不相同，但对于所有角色而言，核心的机器学习技能都是不变的。
点击上方蓝色字体关注「顶级程序员」 转自机器之心 Sharp Sight Labs 近日在 r-bloggers 上发表了一篇文章，论述了为什么当今的数据科学工作者应该学习 R 语言的原因。为了给大家提供一个明晰的对比，我们在后面补充了 2016 年初的一篇文章：R vs.Python。 在前一段时间的博客中，我解释了为什么你应该掌握 R 语言（即便它最终可能过时）：http://sharpsightlabs.com/blog/master-r-obsolete/。我写这篇文章是为了向那些声称掌握 R 语言
Sharp Sight Labs 近日在 r-bloggers 上发表了一篇文章，论述了为什么当今的数据科学工作者应该学习 R 语言的原因。为了给大家提供一个明晰的对比，我们在后面补充了 2016 年初的一篇文章：R vs.Python。
接口类型 : " 接口 " 的 关键 就是 , 使用接口的 双方 要遵守 " 事先约定 " ;
Zoubin Ghahramani 是英国皇家学会会士，剑桥大学信息工程系教授，Uber 首席科学家，英国国家数据科学研究所图灵研究所剑桥主任。Zoubin Ghahramani 教授曾工作或学习于宾夕法尼亚大学、MIT、多伦多大学、伦敦大学学院盖茨比组、卡耐基梅隆大学。他的研究聚焦于机器学习/人工智能概率方法，在这些主题上已经发表了超过 250 篇论文。他曾是 Geometric Intelligence（被 Uber 收购，成为了 Uber AI Labs）的联合创始人，指导众多人工智能与机器学习公司。2015 年，因其对机器学习的贡献，被选为英国皇家学会会士。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 量子位 授权 探索游戏中的迷宫很有趣，然而玩多了就没啥“新鲜感”了？ 没错，如果游戏迷宫差别不大，时间一久就容易熟悉地图，降低了探索的乐趣。 现在，一个“横空出现”的概率编程语言MarkovJunior解决了这一问题： 利用马尔科夫算法，随机生成批量迷宫，没有一个是重复的，你永远也不知道玩到的下一个迷宫长什么样子： 不仅是2D迷宫，就连需要搭建好几层地图的3D迷宫，也能随机生成： 这个项目一出，立刻上了GitHub热榜，不到一周就已经收获2.6k
我写这篇文章是为了向那些声称掌握 R 语言浪费时间的人致辞。(因为它最终会变得过时)。但同时，我想要消除你的恐惧： R 语言仍然很流行。 当我认为 R 语言 最终会变得过时时，这似乎引起了恐惧——仿佛 R 语言 已经过时了。 我想要消除你的恐惧： R 语言 仍然很流行。 R 语言 是过去十年中发展最快的编程语言之一。 事实上，如果你开始学习数据科学，我仍然推荐从 R 语言开始。 所以，我想向你保证。R 语言绝对没有过时的。事实上，R 语言是非常受欢迎的而且是最好的数据语言。 为此，我想解释为什么我
贝叶斯统计是一种基于概率的统计分析方法，它在Python数据分析领域的应用日益广泛。与传统频率学派不同，贝叶斯统计充分利用先验信息，并根据新的数据不断更新对参数的估计。本文将详细介绍贝叶斯统计在Python数据分析中的高级技术点，包括贝叶斯推断、概率编程和马尔科夫链蒙特卡洛等。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 探索游戏中的迷宫很有趣，然而玩多了就没啥“新鲜感”了？ 没错，如果游戏迷宫差别不大，时间一久就容易熟悉地图，降低了探索的乐趣。 现在，一个“横空出现”的概率编程语言MarkovJunior解决了这一问题： 利用马尔科夫算法，随机生成批量迷宫，没有一个是重复的，你永远也不知道玩到的下一个迷宫长什么样子： 不仅是2D迷宫，就连需要搭建好几层地图的3D迷宫，也能随机生成： 这个项目一出，立刻上了GitHub热榜，不到一周就已经收获2.6k Star。 有
从事嵌入式的软件开发十几年，个人的一种感觉是稍微有点英语水平的人就能从事软件开发，但是要达到高手的水准英语还是不可或缺的，其实在编程过程中英语更多是表现在翻阅国外原汁原味的文档，英文不过关的情况下很难看明白，至于在编程的过程中的英文关键字影响其实很小，无论是英文还是中文关键字用的次数多了也就记住了，从理论上讲不懂英文的人也是可以从事编程代码的学习，但是要成为真正意义上的高手还是显得吃力一些，要比通常意义上的程序员要费劲而且在概率上也会小一些，毕竟如果英文不达标可能就是学历层面的问题，影响的不仅仅是英文可能还会有数学基础。
我不喜欢一上来就推荐一堆参考资料的东西，那只会让初学者更迷茫。好比一个婴儿，你告诉他学会走路的方法有100种，他只会变的对走路毫无兴趣，他要的只是一种最有效的学会走路的办法，而不是100种。
我不喜欢一来就推荐一堆参考资料的东西，那只会让初学者更迷茫。好比一个婴儿，你告诉他学会走路的方法有100种，他只会变的对走路毫无兴趣，他要的只是一种最有效的学会走路的办法，而不是100种。 同样的，下面介绍的是我之前刚开始自己学习python的1种方法，只需要1种就可以了。 第1步，基础入门 很多人喜欢搞一本厚厚的书来看，虽然看完了但是还不会用Python，这是最大的悲哀。 伤心吧？难过吧？ 其实，你只需要，看菜鸟教程网站的这个教程就足够了，网站地址： Python3 教程 | 菜鸟教程
我不喜欢一上来就推荐一堆参考资料的东西，那只会让初学者更迷茫。好比一个婴儿，你告诉他学会走路的方法有100种，他只会变的对走路毫无兴趣，他要的只是一种最有效的学会走路的办法，而不是100种。 同样的，下面介绍的是我之前刚开始自己学习python的1种方法，只需要1种就可以了。 第1步，基础入门 很多人喜欢搞一本厚厚的书来看，虽然看完了但是还不会用Python，这是最大的悲哀。 伤心吧？难过吧？ 其实，你只需要，看菜鸟教程网站的这个教程就足够了，网站地址： Python3 教程 | 菜鸟教程
原作者 David Venturi 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 一年以前，我还只是一个没有任何编程经验的技术宅。在试着上了一些在线课程之后，我深受启发，接着决定开始学习加拿大最好的计算机科学课程之一。 两周后，我意识到我可以通过 edX ，Coursera 和 Udacity 来学习我需要的一切知识，并且更快、更有效、成本更低。所以我退学了。 在不久之后，我开始通过使用在线课程创建自己专属的数据科学硕士学位。并且制定了一份数据科学编程方向的课程清单，其中很多
《科学+遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科学家与投资人共同解读AI革命
本文转自网络，如涉侵权请及时联系我们 人工智能相关岗位中，涉及到的内容包含： 算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉
算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词，基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。
近年来，以神经网络为代表的机器学习技术和知识表征、符号推理技术的结合受到了越来越多研究者的关注。曾经，人们通过「数据驱动 vs 知识驱动」、「符号 vs 子符号」、「求解器 vs 学习器」等概念来区分学习和推理。如今，人们更常用「系统 1」和「系统 2」来代表能够迅速思考的系统和较慢推理的系统。
谷歌（Google）、优步（Uber）等公司正在构建能自我怀疑的人工智能系统，人工智能将会通过接受不确定性来做出更好的决定。 深度学习作为人工智能中最强大的方法，正在获得一种新的能力：一种不确定感。优步(Uber)和谷歌(Google)的研究人员正在对这两个最受欢迎的深度学习框架进行修改，使它们能够处理概率问题。这将为最聪明的AI程序提供一种方法来衡量他们对预测或决策的信心——从根本上说，就是让他们知道什么时候应该怀疑自己。 深度学习涉及到向一个强大的神经网络提供实例数据，这在过去的几年中取得了巨大
这份指南是为了那些对机器学习感兴趣，但不知如何开始的朋友们准备的。我想大多厌倦在网上搜索大量资料的人都会有挫败感，也放弃了有人能指引他们如何入门的希望。
專 欄 ❈那只猫，Python中文社区专栏作者，福州大学大二水利专业学生，纯种非CS科班的数据分析师，熟练掌握Python数据分析大礼包，因长时间玩弄Keras而陷入深度学习的大坑中不能自拔。❈— 今天，谷歌联合Columbia University、Adobe（就是你们知道的那个Adobe）提出深度概率编程语言Edward，我就其发布Edward的专业论文，给大家介绍一下，这个秒天秒地秒空气的牛逼哄哄的新语言（框架）。 为什么开发Edward？ 因为现在的概率编程语言啊， Too Young！Too S
编者按：2月23日，Facebook开源了一款基于 Python 和 R 语言的数据预测工具——“Prophet”（详细报道请看 AI 研习社此前文章 ：支持Python！Facebook开源预测工具Prophet。本文则详细介绍了 Prophet 的贝叶斯推理实践，具体展示了研究人员把两个数据集用在Prophet上的运行效果。 如今，市面上已经许多 Python 和 R 语言可适用的时间序列预测模型了，那么 Facehook 的 Prophet 在这一领域又有什么优势呢？ Prophet 在进行预测，其后
机器之心整理 参与：路雪、蒋思源 计算语言学（computational linguistics）是一门跨学科的研究领域，它试图找出自然语言的规律，建立运算模型，最终让电脑能够像人类般分析、理解和处理自然语言。 过去，计算语言学的研究一般由专门负责利用电脑处理自然语言的计算机科学家进行。由于近年的研究显示人类语言的复杂性超乎想象，现在的计算语言学研究多由来自不同学科的专家共同进行。一般来说，研究队伍的成员有计算机科学家、语言学家、语言专家（熟悉有关研究项目所要处理的语言的人），以至研究人工智能、认知心理学、
自然语言处理是什么？谁需要学习自然语言处理？自然语言处理在哪些地方应用？相关问题一直困扰着不少初学者。针对这一情况，作者结合教学经验和工程应用编写此书。《自然语言处理理论与实战》讲述自然语言处理相关学科知识和理论基础，并介绍使用这些知识的应用和工具，以及如何在实际环境中使用它们。由于自然语言处理的特殊性，其是一门多学科交叉的学科，初学者难以把握知识的广度和宽度，对侧重点不能全面掌握。《自然语言处理理论与实战》针对以上情况，经过科学调研分析，选择以理论结合实例的方式将内容呈现出来。其中涉及开发工具、Python语言、线性代数、概率论、统计学、语言学等工程上常用的知识介绍，然后介绍自然语言处理的核心理论和案例解析，最后通过几个综合性的例子完成自然语言处理的学习和深入。《自然语言处理理论与实战》旨在帮助读者快速、高效地学习自然语言处理和人工智能技术。
AI科技评论按：2月23日，Facebook开源了一款基于 Python 和 R 语言的数据预测工具——“Prophet”（。本文则详细介绍了Prophet的贝叶斯推理实践，具体展示了研究人员把两个数据集用在Prophet上的运行效果。 如今，市面上已经许多Python 和 R 语言可适用的时间序列预测模型了，那么Facehook的Prophet在这一领域又有什么优势呢？ Prophet在进行预测，其后端系统是一个概率程序语言Stan，这代表Prophet能发挥出很多贝叶斯算法的优势，比如说： 使模型
深度学习是机器学习领域中的一个分支，主要研究如何使用神经网络等深度结构来解决复杂的模式识别和决策问题。深度学习已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很多成功的应用，也成为了人工智能研究的重要方向之一。
NO.1 人工智能科普类：人工智能科普、人工智能哲学 《智能的本质》斯坦福、伯克利客座教授 30 年 AI 研究巅峰之作 《科学 + 遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等 20 余位科学家与投资人共
paper： Neural-Probabilistic Answer Set Programming
麻省理工学院的研究人员最近带来了一种全新的系统PClean，能够自动地清洗脏数据，如错误、值缺失、拼写错误和值不一致。
文学编程（Literate programming）的一些概念，上个世纪 70 年代就有人提出来了。
对强大的数学或算法思想的有效软件实现的开放访问通常会导致各种实际领域的急剧增长的进步
导读 Sharp Sight Labs 近日在 r-bloggers 上发表了一篇文章，论述了为什么当今的数据科学工作者应该学习 R 语言的原因。为了给大家提供一个明晰的对比，我们在后面补充了 2016 年初的一篇文章：R vs.Python。 在前一段时间的博客中，我解释了为什么你应该掌握 R 语言（即便它最终可能过时）。我写这篇文章是为了向那些声称掌握 R 语言浪费时间的人致辞。（因为它最终会变得过时）。 但是当我认为 R 语言最终会变得过时时，这似乎引起了恐惧——仿佛 R 语言已经过时了。 我想要消除
笔试公司：美团点评 笔试岗位：后台开发工程师 笔试时间：2018年3月22日19:00-21:20 笔试形式：赛码网在线做题 笔试回忆： 先做的是第一部分逻辑推理题，比如给你列出几个数字，让你推出下一个数字是什么；给你几个变换的图形，让你推下一个图形的样子。这就要考察观察力了。这一部分还出了概率题，比如盒子里有几个红球几个白球，问你两次都拿到红球的概率为多少。 第二部分是选择题，涉及专业基础。考察了操作系统、数据结构与算法、网络、C++、Java语言的基础，还有一题考了汇编语言。 第三部分为编程题，共两题。
选自Julia Blog 作者：Mike Innes等人 机器之心编译 任何机器学习系统复杂到一定程度，都会包含一个临时开发的、不合规范的、充满错误的、运行速度很慢的、只有一半功能的编程语言实现。（格林斯潘第十定律） 我们很高兴看到机器学习大爆发，以及机器学习模型的复杂度和用来构建模型的框架。越来越多的顶尖模型更多地涉及到编程问题，通常它们需要支持循环和递归等编程结构，这给创建它们的工具（编程语言）带来了一些有趣的问题。 尽管机器学习没有专用的语言，但有的机器学习框架（如 TensorFlow）在 Pyth
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本书介绍了如何使用Stan进行贝叶斯统计建模，它已经成为最流行的概率编程语言。 本书介绍了如何使用Stan进行贝叶斯统计建模，它已经成为最流行的概率编程语言。 这本书分为四部分。第一部分回顾了建模和贝叶斯推理的理论背景，提出了一个建模工作流，使建模更工程而不是艺术。第二部分从一开始就讨论了Stan、CmdStanR和CmdStanPy的使用，然后讨论了基本的回归分析。第三部分介绍了一些概率分布、非线性模型和分层(多级)模型，这些是掌握统计建模的必要知识。还介绍了广泛
R，Python，C ++，Java，Matlab，SQL，SAS，shell / awk / sed…
Simulation Intelligence: Towards a New Generation of Scientific Methods https://arxiv.org/abs/2112.03235
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