新的一年即将到来了，这里先祝各位新年快乐，狗年财运旺旺的 。在新年的最后一篇推送中，就简单的介绍一下和狗相关的一项黑科技，狗练识别。

日前，Uber 官网上的一篇文章详细介绍了基于 NLP 和机器学习构建的 COTA 客服系统。利用该系统，Uber 可以快速高效地解决 90％ 以上的客服问题，雷锋网 AI 研习社将原文编译整理如下：

过去几年里，自动语音识别（ASR）已经取得了重大的进步 [1-21] 。这些进步让 ASR 系统越过了许多真实场景应用所需的门槛，催生出了 Google Now、微软小娜和亚马逊 Alexa 等...

之前建立的情感分类的模型都是Bag of words方法， 仅仅统计词出现的次数 这种方法破坏了句子的结构。

深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，作为当下最热门的话题，谷歌、Facebook、微软等巨头纷纷围绕深度学习做了一系列研究，一直在支持开源深度学习框架的建设。

【AI科技大本营导读】 AlphaZero自学成才，机器人Atlas苦练后空翻……2017年，人工智能所取得的新进展真是让人应接不暇。而所有的这些进展，都离不开深度学习一年来在底层研究和技术开发...

本文概述了 2017 年深度学习技术在 NLP 领域带来的进步，以及未来的发展趋势，并与大家分享了这一年中作者最喜欢的研究。2017 年是 NLP 领域的重要一年，深度学习获得广泛应用，并且这一...

本文从数据预处理开始详细地描述了如何使用 VGG 和循环神经网络构建图像描述系统，对读者使用 Keras 和 TensorFlow 理解与实现自动图像描述很有帮助。本文的代码都有解释，非常适合图...

今天看到一些感兴趣的东西，现在总结了给大家分享一下，如果有错，希望大家指正批评，谢谢！那就开始进入正题。

在知乎上，“老师木的机器学习水平怎么样”的问题，被浏览了3.7万次。虽然关注者众，却不少评论他线下实际“为人低调”。

在改革深度学习、抛弃反向传播的道路上我们不仅看到了 Geoffrey Hinton 的努力。近日，《终极算法》一书作者，华盛顿大学计算机科学教授 Pedro Domingos 也提出了自己的方法——离散优化。

AI学习最终更多是道法自然还是更多靠培养？这一话题之争还远远没有定论。但无论是LeCun还是Marcus都同意验证说法真伪的关键绩效指标。如果无监督学习算法最终需要更多类似问题、集合、地方等认知...

现在每一个人都正在学习，或者正打算学习深度学习，它是目前人工智能诸多流派中唯一兴起的一个。各个年龄阶段的数十万人都在学习着免费和收费的深度学习课程。太多的创业公司和产品的命名以“深度”开头，深度...

Spark成功的实现了当年的承诺，让数据处理变得更容易，现在，雄心勃勃的Databricks公司展开了一个新的愿景：让深度学习变得更容易。 当然牛好吹，也是要做些实际行动的，所有便有了 spar...

人类心脏是一台令人惊叹的机器，它能持续运转长达一个世纪而不失灵。测量心脏功能的关键方法之一是计算其 射血分数 ，即每搏输出量占心室舒张末期容积量的百分比。而测量这个指标的第一步依赖于对心脏图像心室的分割。

该笔记用技术教学的方式介绍三种最常见的神经网络架构形式：前馈、卷积和循环，详细介绍了每一种网络的基本论文技术性地介绍了三种最常见的神经网络：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。且该文详细介...

如果您具有数学和计算机科学方面的工程背景或相关知识的编码经验，只需两个月即可熟练掌握深度学习。 难以置信？ 四步使它成为可能。

作为我们这代人应该感到幸运，因为我们即将见证一个伟大的时代的到来。作为上个时代的弄潮儿——程序猿，我们有着得天独厚的机遇去创造着下一个时代。如何成功转型就变得至关重要，今天我们就来谈谈程序猿如何转型AI！

Keras 是提供一些高可用的 Python API ，能帮助你快速的构建和训练自己的深度学习模型，它的后端是 TensorFlow 或者 Theano 。

深度学习作为机器学习的一个分支，是近年来最热门同时也是发展最快的人工智能技术之一，相关学习资源包括免费公开教程和工具都极大丰富，同时这也为学习 深度学习技术 的IT人才带来选择上的困扰，Yere...