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IEEE Fellow黃建偉：「網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)、群體智能」跨界融合，智慧城市的新風(fēng)暴

對話清華黃民烈：借用自動駕駛分級定義AI對話系統(tǒng)，元宇宙虛擬伴侶或位于L5

全部人工智能開發(fā)者人工智能學(xué)術(shù)

人工智能開發(fā)者

我分析了 6.5W 字的歌詞，看到了這樣的周杰倫

用大數(shù)據(jù)素描周杰倫。

AI研習(xí)社
05月13日 21:18

周杰倫 Python 數(shù)據(jù)分析
人工智能開發(fā)者

如何用深度學(xué)習(xí)推薦電影？教你做自己的推薦系統(tǒng)！

用電影海報來打造推薦系統(tǒng)。

Raey Raey Li
05月12日 18:29

深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)
人工智能開發(fā)者

玩深度學(xué)習(xí)選哪塊英偉達(dá) GPU？有性價比排名還不夠！

搞深度學(xué)習(xí)究竟要不要多卡并行？

三川
05月12日 18:28

GPU 深度學(xué)習(xí)
人工智能開發(fā)者

當(dāng) AI 邂逅藝術(shù)：機(jī)器寫詩綜述

用RNN寫詩，是什么效果？

AI研習(xí)社
05月12日 17:50

深度學(xué)習(xí)機(jī)器翻譯詩歌
人工智能開發(fā)者

一個框架解決幾乎所有機(jī)器學(xué)習(xí)問題

接下來就去行動吧！

AI研習(xí)社
05月12日 11:35

Kaggle 機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)清洗
人工智能開發(fā)者

微軟Build 2017首日結(jié)束，開發(fā)者不可不知的AI內(nèi)容全匯總 | Build 2017

沈向洋現(xiàn)場總結(jié)微軟 AI 技術(shù)的四大發(fā)展。

恒亮
05月11日 04:51

微軟 Microsoft Build 2017 沈向洋 Harry Shum
人工智能開發(fā)者

為什么 PyTorch 這么火？一線開發(fā)者這樣說

專業(yè)人士怎么說？

AI研習(xí)社
05月10日 15:49

PyTorch Python LuaJIT
人工智能開發(fā)者

入門深度學(xué)習(xí)，讀對書很重要

最新外文原版深度學(xué)習(xí)圖書推薦！

光陰
05月10日 10:14

深度學(xué)習(xí)書籍
人工智能開發(fā)者

不再收費！MapD數(shù)據(jù)庫開源，過來人指點如何上手

“相比其他流行分析引擎，MapD 處理工作量的速度要比它們快兩個量級?！?

三川
05月09日 17:27
人工智能開發(fā)者

從理論到實踐，一文詳解 AI 推薦系統(tǒng)的三大算法

由于信息的爆炸式增長，對信息獲取的有效性、針對性的需求也就自然出現(xiàn)了。

AI研習(xí)社
05月09日 16:49

推薦系統(tǒng)AI
人工智能開發(fā)者

實時離線融合在唯品會的進(jìn)展：在實時技術(shù)、數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)中尋找平衡

所有人都能理解數(shù)據(jù)的時效性對于數(shù)據(jù)的價值至關(guān)重要，但目前碰到的問題是如何將各種計算、報表加速，從原來天級別、小時級別，加速到近實時來。

AI研習(xí)社
05月09日 11:11

大數(shù)據(jù)唯品會實時
人工智能開發(fā)者

預(yù)告 | 將門三劍客直播夜話微軟 Build 2017 開發(fā)者大會

還在一個人看開發(fā)者大會？

恒亮
05月09日 10:13

微軟微軟 Buid 2017
人工智能開發(fā)者

如何把時間序列問題轉(zhuǎn)化為監(jiān)督學(xué)習(xí)問題？通俗易懂的 Python 教程

機(jī)器學(xué)習(xí)方法是可以用來解決時間序列預(yù)測問題的。

三川
05月08日 19:03

Python 時間序列問題監(jiān)督學(xué)習(xí)
人工智能開發(fā)者

從理論到實踐，手把手教你如何用 TensorFlow 實現(xiàn) CNN

如何用 TensorFlow 實現(xiàn) CNN ？

AI研習(xí)社
05月08日 16:56

TensorFlow CNN 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人工智能開發(fā)者

簡單實用的 TensorFlow 實現(xiàn) RNN 入門教程

手把手教你用 TensorFlow 實現(xiàn) RNN。

AI研習(xí)社
05月07日 19:31

TensorFlow RNN

1...68 697071 72...82

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