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

但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文。 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。

域上一些人们开始对人工智能产生了兴趣。觉得必须实现共同需要的一个方法，使计算机能够处理链表中的符号数据，允许语言的处理、信息存入和检索、定理证明的过程机器化。IBM是首先对人工智能开发有兴趣的商业机构之一。

APM 厂商纷纷将重心放在了这个方向上。 商业分析、机器学习和人工智能 伴随着 APM 业务线拓展的同时，2016年另外一个显著的特点是对人工智能和机器学习的强调。我们首先从权威分析机构对 APM 的理解来看：

新调度容器的动作可执行。 去中心化的镜像管理。镜像可以在无单点故障的点对点环境中共享。 人工智能辅助以及资源感知的编排与布局。系统可以利用细粒度的启发式算法来调度任务，同时可以“记住”集群内被

随着人工智能的发展，设计师面临着全新的挑战。这是因为，在 AI、机器人学和物联网方面，可遵循的设计规则或者指导尚未形成。据 Fastcodesign 报道，在布鲁克林的 A/D/O 设计大会上，工业设计师

说不清的模糊 “感知能力”，最近居然在 Google 的一项 AI 研究项目中出现。这是否意味着人工智能真要开始具备意识并崛起了？ Google 本月发布了一份关于 AI 进行加密与解密的论文，题为

。我们已经在某种程度上看到了这一幕。不妨阅读TechRepublic的这篇文章：《“数据标记”是人工智能时代的新新蓝领工作吗?》(http://www.techrepublic.com/article

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

程，将会在以后的文章中进行讲解。） 人工智能： 以大数据作为机器学习的训练集，从而训练出拥有一定决策能力的人工智能。典型的代表案例就是谷歌的AlphaGo, 通过大量围棋棋

量子计算碰上机器学习，谷歌今日的博客介绍了他们在 量子神经网络 方面的最新进展。 谷歌人工智能量子团队自成立以来，一直致力于理解量子计算在机器学习中的作用。现有算法对全局优化的作用表明， 量子计算机

UDK中的 Unreal Cascade粒子特效系统，所有这些都能够实现。 人工智能 通过UDK的游戏性框架及人工智能系统，可以使AI控制的角色对它们周围的世界有更好的空间意识，同时使得这些角色可

ks-and-libraries-for-deep-learning/ 深度学习是机器学习和人工智能的一种形式，利用堆积在彼此顶部的神经网络的多个隐藏层来尝试形成对数据更深层次的“理解”。 最近，深度神经网络以“Deep

机器学习是一个比较泛的概念 初看的话，会觉得机器学习和人工智能，数据挖掘讲的东西很像，实际他们之间的关系可以概括为： 机器学习是人工智能的一个子方向 机器学习是数据挖掘的一种实现方式

著进步，深度学习目前还没有到达可以解决诸如 “实现世界和平”这种复杂问题的水平。 深度学习和人工智能并非同义词。 深度学习可以通过向一大堆数据提供附加的操作和工具从而解决问题。由此，深度学习在数据科学领域是一个十分有用的辅助。

的思路都是有好处的，这是一个层面；另外一个层面，随着计算的普及，无论是云计算还是大数据还是周围的人工智能，今后计算机语言也可能普及到像今天说话和读书这样普及的模式。 如果对这个活动的组织抽离一点，

是一个强大的机器学习框架 TensorFlow 是一个机器学习框架，如果你有大量的数据，或者你在追求人工智能最先进的技术：深度学习、神经网络等，它都会使你如虎添翼。它可不是数据科学界的瑞士军刀，而是工业车床！如果你想做的只是通过

像是合作伙伴。 热门：人工智能/机器学习 冷门：大数据 自从“大数据”这个词火了之后，还没有多少人知道“人工智能”这个短语的意思，这可帮了销售人员一个大忙。他们正从人工智能中获得条件通过分析日志文

Universe： https://universe.openai.com/ 如果你是人工智能圈内的人，肯定听说过非营利人工智能研究公司 OpenAI。他们的研究人员在今年开源了一些 Python 代码。Gym

无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？