最近，加州大学伯克利分校（UC Berkeley）发布了2018秋季人工智能导论课程的全部资源，学校课程代号CS 188。
作者 | 王晔 编辑 | 青暮 Yann LeCun 在纽约大学数据科学中心（CDS）主讲的《深度学习》 新一期课程现已完全线上可看且免费！ 2020年春季，Yann LeCun就与他的徒弟Alfredo Canziani共同执教，讲解了第一期课程，该课程持续了15周。 现在2021春季课程也已上线! 课程线上免费发布后赢得网友一片欢呼： 课程讲师Yann LeCun 是纽约大学教授，Meta 首席人工智能科学家，被誉为“卷积网络之父”，也是AI、机器学习等领域的研究员，ACM 图灵奖获得者。 而他的徒弟
01 多模态机器学习 多模态机器学习，英文全称 MultiModal Machine Learning (MMML)，旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。 每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态。例如，人有触觉，听觉，视觉，嗅觉；信息有语音、视频、文字等媒介；多种多样的传感器，如雷达、红外、加速度计等。以上的每一种都可以称为一种模态。 模态也可以有非常广泛的定义，比如我们可以把两种不同的语言当做是两种模态，甚至在两种不同情况下采集到的数据集，亦可认为是两种模态。 02 爆火的多
AI 科技评论按，近日，复旦大学计算机科学学院副教授邱锡鹏发布了一本《神经网络与深度学习》教材，这份学习资源一经发布就广受好评。目前，该资源在 github 上已经斩获 5000+ star。
Yann LeCun在纽约大学数据科学中心（CDS）主讲的《深度学习》2020年春季课程现已全部在线可看，还有中文版讲义！
价值2000美元的AI线上课程讲义，现在已经开源了。一直致力于AI教育的前Kaggle首席科学家、fast.ai创始人Jeremy Howard放出免费福利，将他今年在旧金山大学春季课程的AI课程讲义公布了。
我是黑猿大叔，转战AI的大叔程序猿，你好。 本篇是《TensorFlow从1到2》的前言，本主题将会涵盖现代卷积网络基础，及其TensorFlow实现。 我将延续先前的承诺： 它不会止于翻译和笔记、语
2023年，AI绘画火遍全网，站在12月的中旬回望，这个AI时代必备技能你get了吗？如何掌握图像生成方法？怎样基于Stable Diffusion打造个人专属AI绘画模型？如何落地项目应用？相较于Stable Diffusion，腾讯自研的腾讯云AI绘画有何独特优势？
一直致力于AI教育的前Kaggle首席科学家、fast.ai创始人Jeremy Howard放出免费福利，将他今年在旧金山大学春季课程的AI课程讲义公布了。
既然你已经打开了这篇文章，我想你一定是对计算摄影学非常好奇。计算摄影是什么？它跟数字图像处理有什么区别？跟现在大火的计算机视觉有什么区别？跟传统的摄影有什么区别？ 我希望这篇文章能部分解答你的疑问。
就在前不久，纽约大学数据科学中心（CDS）上传完成了其2020年春季学期的《深度学习》的全部内容资源。
使用深度学习，我们仍然是习得一个函数f，将输入X映射为输出Y，并使测试数据上的损失最小，就像我们之前那样。回忆一下，在 2.1 节监督学习中，我们的初始“问题陈述”：
融合·共生·创新 重磅白皮书&报告发布 共探技术成果 《数字化转型指数报告2021》 当下中国数字化增长动能整体强劲，数字化转型指数持续走高。报告对全国351个城市和18个主要行业的数字化转型进行了全面的洞察和评估，并专门提取云计算和AI指数进行专题分析，展示用云量和赋智量在各区域和各行业的排布情况。 *更多白皮书&报告持续更新中，敬请关注下载 大咖讲义 共话数实融合 腾讯优图在工业AI领域的推理部署实践 丁丹迪 / 腾讯高级研究员 成都天府绿道智慧文旅案例分析 胡佳 / 成都天府绿道建设投资集团副
【导读】复旦大学副教授、博士生导师、开源自然语言处理工具FudanNLP的主要开发者邱锡鹏（http://nlp.fudan.edu.cn/xpqiu/）老师撰写的《神经网络与深度学习》书册，是国内为数不多的深度学习中文基础教程之一，每一章都是干货，非常精炼。邱老师在今年中国中文信息学会《前沿技术讲习班》做了题为《深度学习基础》的精彩报告，报告非常精彩，深入浅出地介绍了神经网络与深度学习的一系列相关知识，基本上围绕着邱老师的《神经网络与深度学习》一书进行讲解。专知希望把如此精华知识资料分发给更多AI从业者，
【导读】主题荟萃知识是专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务。主题荟萃为用户提供全网关于该主题的精华（Awesome）知识资料收录整理，使得AI从业者便捷学习和解决工作问题！在专知人工智能主题知识树基础上，主题荟萃由专业人工编辑和算法工具辅助协作完成，并保持动态更新！另外欢迎对此创作主题荟萃感兴趣的同学，请加入我们专知AI创作者计划，共创共赢！专知为大家呈送专知主题荟萃知识资料大全集荟萃 （入门/进阶/综述/视频/代码/专家等），请大家查看！专知访问www.zhuanzhi.ai, 或
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西瓜书《机器学习》 作者：周志华教授，ACM杰出科学家，IEEE Fellow，IAPR Fellow 介绍：中文版本的机器学习入门教材； 优点：深入浅出的对机器学习各种算法进行介绍； 难度：★★★
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 朋友们，博文菌无比兴奋地告诉大家一个好消息： 畅销15年的Java经典—— 《疯狂Java讲义》出第6版啦！！！ 而且买套装纸书免费送电子书！！！ 经常有读者买了纸质书以后来找博文菌要电子书~~ 其实，纸质书和电子书是分开售卖的，一般情况下买纸质书是不会送电子书的，电子书是另外的价钱！ 但是，这次不一样了！ 为了方便大家学习，京东、电子工业出版社和作者通力合作，让大家可以只要购买了《疯狂Java讲义（第6版）》上下册套装，就能获赠价值125.5元
有些事我必须坦白，我感觉自己像个江湖骗子。 我每隔几天都会收到来自朋友，朋友介绍的朋友，或者某家公司的什么人的邮件，请我谈谈有关人工智能的看法。这些人中有刚卖掉自己初创企业的成功创业者、刚拒掉百万美元年薪工作Offer的斯坦福MBA毕业生，还有不少大银行的高层。几年之前，我甚至不敢靠近这些类人群，更不敢奢想他们会对我的看法感兴趣。 他们的措辞不外乎以下几种：能否帮忙介绍 AI 圈里的人？是否愿意加入我们一起做 AI？对于 AI 产品有什么建议？他们口中的 AI 仿佛是人皆向往的不老泉，得赶紧找到并跳进去才能
首先为用Buzz做为点击标题的诱饵道歉，但是它确实是起到了一定的作用，并且吸引了大批读者来阅读此文章。 在我们的工作中，经常被问及的问题之一就是“从哪里开始学习关于深度学习的知识”。对于这个问题我们的回答是：在网上含有许多关于机器学习免费的课程和教材，但是对于外行或者初学者来说，这些教材和课程是个相当大的挑战。我们推荐了下面的资源来帮助你开始你的深度学习旅程。 1.第一个步骤是理解机器学习。关于这一点，我们推荐的资源是Andrew Ngs(前谷歌、斯坦福、百度)，一个在Coursera的在线学习课程。充分浏
【导读】昨天 Google DeepMind在Nature上发表最新论文，介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero，不使用人类先验知识，使用纯强化学习，将价值网络和策略网络整合为一个架构，3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha Zero的背后核心技术是深度强化学习，为此，专知有幸邀请到叶强博士根据DeepMind AlphaGo的主要研究人员David Silver《深度强化学习》视频公开课进行创作的中文学习笔记，在专知发布推荐给大家！ 随着DeepMind公司开发的Al
【新智元导读】 来自斯坦福教授“深度学习研究中的 TensorFlow”课程的一名教师的“忏悔”，细数她在AI热潮中的一些经历，或多或少也反映了当下AI 行业中的一些奇怪现象。 有些事我必须坦白，我感觉自己像个江湖骗子。 我每隔几天都会收到来自朋友，朋友介绍的朋友，或者某家公司的什么人的邮件，请我谈谈有关人工智能的看法。这些人中有刚卖掉自己初创企业的成功创业者、刚拒掉百万美元年薪工作Offer的斯坦福MBA毕业生，还有不少大银行的高层。几年之前，我甚至不敢靠近这些类人群，更不敢奢想他们会对我的看法感兴趣。
近年来，大语言模型（LLM）取得了显著进展，其中尤以 ChatGPT 和 GPT-4 为代表，前者是火出圈的对话模型，后者是多模态大模型。最近一段时间，视觉领域也出现突破性研究，比如 Meta 发布了「分割一切 」AI 模型（SAM），将 NLP 领域的 Prompt 范式延展到 CV 领域。OpenAI 开源模型 Consistency Models 无需对抗训练即可快速获得高质量样本，被视为扩散模型的终结者。同时，3D 与具身智能也成为计算机视觉领域的热门研究课题。 为了便于了解 AI 领域的最新科研成
图解LSTM LSTM Block Long_Short_Term_Memory Web Page TensorFlow官方LSTM教程（colah大神Blog）：Understanding LSTM
新课程名为自然语言理解（Natural Language Understanding），代号CS224U，是斯坦福大学今年春季的新课程。
机器之心报道 机器之心编辑部 2021 年冬季的 CSC 2547 课程已全部上线，公开可看。 随着神经渲染等方法的成熟，3D 计算机视觉领域也有了诸多进展。对于从事机器人、生物识别等方向的研究人员和从业者来说，掌握几何深度学习知识和 3D 计算机视觉的相关算法是非常必要的。 CSC 2547 是多伦多大学的一门课程，主要介绍了几何深度学习方法和 3D 视觉的最新进展。近期 2021 年冬季的 CSC 2547 课程已全部上线，课程视频和讲义资料均公开可看。 该课程首先讲解了物体和场景级别的 3D 视觉任
上回介绍了下Github上的Awesome Deep Learning项目：包含深度学习的免费在线书籍、课程、视频及讲义、论文、教程、网站、数据集、框架和其他资源。
版权声明：署名，允许他人基于本文进行创作，且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 （Creative Commons） 欢迎大家在我们平台上投放广告。如果你希望在我们的专栏、文档或邮件中投放广告，请准备好各种尺寸的图片和专属链接，联系咸鱼（QQ 1034616238）。 我们组织了一个开源互助平台，方便开源组织和大 V 互相认识，互相帮助，整合资源。请回复这个帖子并注明组织/个人信息来申请加入。 请回复这个帖子来推荐希望翻译的内容。如果大家遇到了做得不错的教程或翻译项目，
本篇是《TensorFlow从1到2》的前言，本主题将会涵盖现代卷积网络基础，及其TensorFlow实现。 我将延续先前的承诺： 它不会止于翻译和笔记、语言和工具，而是坚持通过启发性的方式，循序渐进构建系统化的理解，搭建一个坚实可靠的、连接“零基础”与“AI/机器学习/深度学习”领域之间的缓坡道。 废话少说，本文的剩余部分仍然提供干货。 学习资源 TensorFlow（模型库）(https://www.tensorflow.org/)，Google Deep Learning（开源中译版 中文纸质版）(
记者 | 鸽子 在整个采访过程中，吴飞教授在回答中给人的最大感受是温和、儒雅。他没有激烈的言辞，也没有犀利的观点，不会一开始直接抛出自己的判断，而是将所有的提问，看作是一次学术上的严谨探讨，从问题本身出发来分析其内核，然后根据自己的理解给出具有逻辑的解答。 即使对于风口浪尖上的AlphaGo Zero,吴飞教授依然保持了克制和冷静。他提到这其中让他最为兴奋的点：“仅通过“从经验中学习”的强化学习手段、而不利用海量数据来学习一个强大的模型，这是AlphaGo Zero令人印象深刻的地方。不过，最终的主
答：我在英国剑桥长大，很小的时候就对数学感兴趣。我喜欢做奥数题，本科时在剑桥大学学习纯粹数学。虽然数学很有意思，但我想研究一些与现实世界联系更强的东西，于是我转向了计算机科学（CS）。幸运的是，剑桥（有时被称为「硅沼泽」）也是科技聚集地，如微软的研究机构分支就在这里，因此我开始通过实习逐渐转向 CS。
你的书架，由我承包 盆友们，周五啦！来一起搞事情吧！ 回血赠书第8期带着Python入门书单来啦！ Python作为一门举足轻重的编程语言，同时也是新手入门非常理想的一门语言。 新年伊始，苦于入门的小伙伴不要错过，博文菌带来的全是干货，跟着书单学起来！ -------------- 本次赠书活动将产生10位同学，可从书单中任选一本带回家，快拉上你的小伙伴们参与进来吧！ 详细参与方式可直接拉至文末(๑╹◡╹)ﾉ""" 1 《疯狂Python讲义》 2 《看漫画学Python：有趣、有料、好玩、好用（
向大家推荐来自哥伦比亚大学的“应用机器学习”（Applied Machine Learning 2020）课程，相比斯坦福的 CS229 更加注重代码实践，使用流行的 Python 库 scikit-learn 和 Keras 。
2023年，AI绘画火遍全网，站在12月的中旬回望，这个AI时代必备技能你get了吗？如何掌握图像生成方法？怎样基于Stable Diffusion打造个人专属AI绘画模型，落地项目应用？
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿，邮件发送至：zhangxian@leiphone.com ———————————————————— 作为人工智能领域一个重要的研究分支，深度学习技术几乎出现在当下所有热门的AI应用领域，包括语音识别，语义理解，图像识别，大数据分析等等，甚至有人把当前的人工智能等同于深度学习。面对如此重要的江湖地位，我们相信一定有为数众多的 AI 开发者对深度学习技术充满了好奇心，想要快速着手使用这项强大的
https://github.com/glemaitre/pyparis-2018-sklearn/blob/master/notebook.ipynb
【新智元导读】 11月22日，谷歌在蒙特利尔的现有办公室开设了一个全新的深度学习和人工智能研究小组。新团队将作为位于山景城的 Google Brain 团队的远程部门，由从 Twitter 深度学习部门出来的 Hugo Larochelle 领导。Hugo Larochelle 是 Yoshua Bengio的博士生，Geoffrey Hinton之前的博士后。本文是他主讲的神经网络教程，内容包括神经网络原理介绍、深度学习及应用层面的计算机视觉和自然语言处理等等，课程深入浅出，且全面系统，是不可多得的了解深
通常，开发一款高质量的游戏需要花费大量的人力成本，因此很多游戏公司都会选择第三方引擎来制作游戏，而虚幻引擎就是其中最有名的一款。虚幻引擎由游戏公司 EPIC 开发，2021 年即将推出虚幻引擎 5。
在上一篇文章69. 三维重建4-立体校正(Recitification)中，我们看到通过立体校正算法，可以把双摄图像对校正到标准形态，使得两幅图像的对极线水平对齐，就好像是我们创造了两个内参相同的虚拟相机，它们指向同一个方向进行拍摄原来的场景，得到两幅新的图像。
本专栏以大数据企业级项目为主, 学完再也不惧面试没有项目经历可讲, 丰富你的大数据项目经历. 这是大数据项目的第四篇:大数据股市指数项目 思维导图奉上:
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当生活中的各种App成为习惯，即使身处技术变革的时代之中，你也可能会忽略，科技正在、已经改造了一个个传统行业。
大概半年前，李刚老师群里的粉丝们就听说他在写一本Spring Boot的书，之后听说书稿交给了出版社，然后就是漫长的等待…… 7月上旬，粉丝们翘首企盼的《疯狂Spring Boot终极讲义》终于横空出世，登陆各电商平台。 不出所料，这本书上市后迅速登顶京东计算机类新书榜： 01 为什么这么多人学Spring Boot？ 目前，各互联网公司在相关岗位的招聘条件中都会要求掌握Spring Boot，这就促使越来越多的求职人员迫切地希望学会Spring Boot开发。 Spring Boot是简单的：基本上只要
Iterator接口 也是 Java 集合框架的成员 ， 但它与 Collection 系列 、 Map 系列 的集合不 一样 : Collection系列集合、 Map 系列集合主要用于盛装其他对象，而 Iterator 则主要用于遍历(即迭代访问) Collection集合中的元素， Iterator 对象也被称为迭代器 。
队列（Queue）是一种经常使用的集合。Queue实际上是实现了一个先进先出（FIFO：First In First Out）的有序表。它和List的区别在于，List可以在任意位置添加和删除元素，而Queue只有两个操作：
机器之心报道 机器之心编辑部 AI 大牛吴恩达的学生、机器人学习专家、UC 伯克利教授 Pieter Abbeel 摘得了最新一届 ACM 计算奖的荣誉。 刚刚，ACM 官方宣布将 2021 ACM 计算奖（ACM Prize in Computing）授予加州大学伯克利分校教授 Pieter Abbeel，以表彰他在机器人学习方面的贡献，包括从演示中学习和用于机器人控制的深度强化学习。 在获奖公告中，ACM 提到：「Abbeel 率先教会机器人从人类演示中学习（学徒学习）和通过自己的反复试错学习（强化
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