DistBelief 的短板有了各方面的加强，更重要的是，它是开源的，任何人都可以用。 机器学习作为人工智能的一种类型，可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判。如今，领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入。

深度学习库是英特尔公司在行业中实现最先进的人工智能战略的一部分。在去年 11 月宣布的公司战略，详细介绍了英特尔所做的工作——通过旗下的人工智能学院（Intel® Nervana™）使人工智能训练和工具被更广泛的开发人员所获取。

心老师木为啥要创业。 老师木，真名袁进辉。读书时成绩一直优异，本科后保送清华大学直博生，师从人工智能领域张钹院士。期间多篇论文在国际顶级会议上发表，在竞争激烈的国际技术评测（TRECVID）中连续

​ 作者简介 秦涛博士，现任微软亚洲研究院主管研究员。他和他的小组的研究领域是机器学习和人工智能，研究重点是深度学习和强化学习的算法设计、理论分析及在实际问题中的应用。他在国际顶级会议和期刊上发表学术论文80余篇

新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身 的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。 Shark 目前提供的机器学习功能如下： 监督式学习

知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 综合分类 综合

南京大学机器学习与数据挖掘研究所 - LAMDA 南京大学人工智能实验室 南京大学软件新技术国家重点实验室 人工生命之园 数据挖掘研究院 微软亚洲研究院 中国科技大学人工智能中心 中科院计算所 中科院计算所生物信息学实验室

摘要： 深度学习可以完成需要高度抽象特征的人工智能任务，如语音识别、图像识别和检索、自然语言理解等。深层模型是包含多个隐藏层的人工神经网络，多层非线性结 构使其具备强大的特征表达能力和对复杂任务建模能

摘要 ： 深度学习可以完成需要高度抽象特征的人工智能任务，如语音识别、图像识别和检索、自然语言理解等。深层模型是包含多个隐藏层的人工神经网络，多层非线性结 构使其具备强大的特征表达能力和对复杂任务建模

讲解了近年来深度学习所取得的重大突破。在这个领域深耕 30 年之后，Yoshua 和 Yann 带来深度学习如何掀起机器学习和人工智能领域变革浪潮的深度解读。在本视频教程里，你将会学到深度学习是如何实现多层计算模型对数据表征的学习

u'「繁体字」「繁体中文」的叫法 # 在台湾亦很常见。' text = u''' 自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。 它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。 自然

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的其他科学十分相似。现在，让我们看看它们之间究竟有什么不同。 或许，你对“人工智能”（简称为AI）更加熟悉。人工智能是通过复制人类的基本意识来开发系统项目从而独立完成预设好的目标的科学。很大程度上

本文将通过地图寻宝问题为例，向你简要介绍多智能体系统实施时的困难程度及其原因。 「研究人工智能三十五年来的主要经验是：困难的问题是易解的，简单的问题是难解的。」Pinker (1994)，《The

0，一切的一切，都充满想象力，Google 是想打造一个从 Web 到原生 App，到跨平台、跨终端的操作系统，再到物联网、人工智能，这是一个超级帝国啊。 而作为开发者的我们，对我们有什么启示呢？ 首先作为 Android

今年是IoT物联网的元年，也是人工智能的元年。之所以人工智能这么热，与大数据有密不可分的关系，大数据就是现在网络时代的石油。2016 年 10 月 28 日上午 7 位大数据相关专家齐聚“2016 易观

不久之前，机器之心推荐了一篇论文，介绍 UC Berkeley 研究员发布的分布式系统 Ray。开发者称，Ray 专门为人工智能应用设计，通过这款框架，运行于笔记本电脑上的原型算法仅需加入数行代码就可以转化为高效的分布式计算

前言：最初关注深度机器学习是听了NUS的汪晟博士关于深度机器学习平台SIGNA的介绍，当时就发现深度机器学习是人工智能的一个革新的进步。但是由于从事的云计算和大数据方向的工作，所以平时只是作为自己的兴趣领域看了一些

毫无疑问，人工智能、机器学习、深度学习等新技术得到了企业的关注。所有交易的关键驱动因素是对人工智能专家的需求。由于被收购的大多数初创公司的运营历史很短，这些举措是尽可能招募到数量有限的人工智能专家。在未