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人工智能教程
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2023年06月02日 行业“缓解因人工智能而导致的灭绝风险，应该和其他的全社会层面的风险，例如全球大流行和核战争一样成为全球优先的任务。” 这是由世界知名的人工智能科学家、教授、公司COO和许多其他知名人士...
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2023年05月18日 Python生成式 AI（例如 ChatGPT 或其图像制作对应物 DALL-E）能否输出有用内容的关键，很大程度上取决于良好的提示工程师。 这些人工智能工具使用自然语言处理，因此它们可以将用户的输入转换为...
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2019年05月13日 谷歌最近我想了解一下别人对软件工程的看法，然后开始在YouTube上疯狂地观看TechLead。在接下来的几天里，我为他在谷歌工作时问的一个面试问题想出了各种各样的解决方案。 [playlist type="vi...
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2018年11月27日 机器学习20多年来，亚马逊一直在使用机器学习。由于成千上万的工程师专注于整个公司的机器学习，因此亚马逊零售页面，产品，履行技术，商店通过某种方式使用机器学习而得到改进。现在，AWS向所有开发...
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2018年11月22日 Python虽然我很喜欢为自己建立数据科学和编程项目，但我同样乐于与世界上的任何人在线分享它。幸好，我们以使用AWS（Amazon Web Services），这样我们可以在几分钟内免费将Python Web应用程序部署...
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2018年11月20日 神经网络优化是几乎所有机器学习和统计技术的核心。在本文中，我们讨论最流行的机器学习和统计建模方法背后的核心优化框架。通常，数据科学（DS）和机器学习（ML）的新手通常被建议去学习统计学和线...
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2018年11月15日 Python数据可视化是任何数据科学或机器学习项目的重要组成部分。我们通常会从探索性数据分析（EDA）开始，以获得对数据的一些见解，然后创建可视化，这确实有助于使事情更清晰，更容易理解，尤其是...
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2018年11月14日 行业吴恩达领导谷歌的AI部门，谷歌大脑，以前曾担任百度的副总裁兼首席科学家，是AI行业中的名人。在他离开百度之后，推出了以机器学习为中心的在线课程Deeplearning.ai。后成立Landing.ai，这家...
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2018年11月14日 学习数据是机器学习模型的燃料。也许你有很多ML技术可以选择并应用于特定问题，但如果你没有很多好的数据，你就无法做的深入。数据通常是机器学习应用程序中改善性能的最大驱动因素。 有时，...
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2018年11月13日 深度学习Keras是最广泛使用的深度学习框架之一。它在易于使用的同时，在性能方面也与TensorFlow，Caffe和MXNet等更复杂的库相当。除非你的应用程序需要一些非常低级别和复杂的代码，否则Keras会...
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