。机器之心对该研究进行了简要介绍，详细的研究论文请查看 Nature 上的论文。 模拟大脑 人工智能的发展和进步很大程度上归咎于人类大脑模拟技术的支持。在信息技术领域中，这样的 AI 系统被称作神

练使用Hadoop系列工具更好。 经典图书推荐：《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《thinking

根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方法。在机器学习 领域，有几种主要的学习方法。将算法按照学习方法分类是一个不错的想法，这样可以让人

物联网生态体系四大领域对应不同的厂商，分别为设备制造、物联网平台、应用和业务。IBM凭借Watson强大人工智能入住中国物联网领域，IBM Watson物联网平台的落地，将会给中国物联网行业注入新鲜的血液。接

一篇30页的关键评语 。 但很多机器学习研究者并不奉承深度。事实上，对于那些利用数学语言和理论保证来挽救人工智能研究的人抗争过的人而言，深度学习代表了一种时尚。更 糟糕的是，对于一些人来说，它似乎是一种倒退。

Using Python and AI to predict types of wine （利用 Python 和 AI 人工智能来预测酒的品种） Advice for applying Machine Learning （应用机器学习的建议）

对于那些对AI感兴趣但还没有深入研究的传统数据科学家，下面是对数据科学技术的简要概述，这些数据科学技术在通俗报纸中被称为人工智能（AI）。 Data Science Central与其他人已经撰写了相当多的关于构成AI的各种类型的数据科学的文章。但是Bill

随着基于人工智能与机器学习的应用如雨后春笋般不断涌现，我们也看到有很多提供类似功能的 API 悄悄登上了舞台。 API 是用于构建软件应用的程序、协议以及工具的组合；本文是对 2015 中这个列表 的修正与完善，移除了部分被废弃的

户的青睐，但同时安全也成为摆在Google面前的重大挑战。近年来，Google不断借助机器学习和人工智能技术来甄别危险应用，从而在用户安装之前扼杀和打击恶意程序和漏洞。 国外博客 1.Designing

日，吴恩达正式发布了 Deepleanring.ai——基于 Coursera 的系列深度学习课程，希望将人工智能时代的基础知识传播到更多人身边。一周过去后，许多人已经学完了目前开放的前三门课程。这些新课适合哪

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，Yerevan

把规模缩小了就可以了。可是大象的骨骼结构小老鼠是不能按比例缩小的。 自由…不是无代价的 人工智能问题说到底是一个经济学问题，不(仅)是算法问题 在知识工程里，“领域”往往被看作一个本体(ie

括一系列的字符处理和语言统计模型。NLTK 常用于学术研究和教学，应用的领域有语言学、认知科学、人工智能、信息检索、机器学习等。 NLTK提供超过50个语料库和词典资源，文本处理库包括分类、分词、词干

是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类

：展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。《机器学习》综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含

简而言之，深度学习是试图模仿人类大脑的软件程序。如大脑的构成、行为和反馈模式。深度学习源于神经科学，可用于处理很难用编程解决的人工智能任务。 我为什么要了解深度学习？ 因为目前，这是一座金矿。不信可以看看 Quora 上这个价值

没有太大的关系，很多知识到了关键时刻再补一下也不迟。 2.6 机器学习与深度学习 数据挖掘与人工智能中和算法相关的部分，常用的分类算法，聚类算法是基础。推广开来，就是监督算法与非监督算法，监督算法

讲内容的整理。 自然语言处理是文本挖掘的基础 自然语言处理简称 NLP ，是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，它能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信，能够利用计算机对人类特有的书

物联网生态体系四大领域对应不同的厂商，分别为设备制造、物联网平台、应用和业务。IBM凭借Watson强大人工智能入住中国物联网领域，IBM Watson物联网平台的落地，将会给中国物联网行业注入新鲜的血液。接

基于DPDK高性能负载均衡服务，与Kubernetes有效地配合支持。 近两年，随着大数据、人工智能等研发规模的扩大，消耗的计算资源也随之增大。因此，我们将大数据、深度学习等离线计算服务也迁移进入JDOS2