数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法，源于机器 学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关

优化问题，在调整这些参数时，就相当于在优化特定的约束条件。 图片：英伟达 百度的硅谷人工智能实验室（SVAIL）已经为深度学习硬件提出了DeepBench基准 ，这一基准着重衡量的是基本计

销量（牛逼把） 希望更多童鞋们contribute进来，还有很多工作要做，欢迎提交PR！ 为人工智能而生 中文语料一直以来备受诟病，没有机构或者组织去建立一些公开的数据集，反观国外，英文语料相当丰富，而且已经做的非常精准。

convnet，Deeplearning4j，Pylearn2，Theano和Torch。 深度学习是现在人工智能（Artificial Intelligence）和机器学习（Machine Learning）

"IveelySE.AI", "IveelySE.AI\IveelySE.AI.csproj", 搜索的人工智能部分，类似于专家系统。例如输入101+90=？就是通过这个项目计算出来的。 "IveelySE

与以往单进程的游戏框架不同, 它是高性能、分布式的游戏服务器框架，并且使用很简单 库, 包括了开发游戏的常用工具库， 如人工智能(ai), 寻路， aoi等 工具包, 包括管理控制台, 命令行工具, 压力测试工具等 pomelo特性

，只需要几个拉面箱的成本。 但是，只是接入这些API、购买.ai域名并且在商品宣传中运用语言人工智能是不足以取得成功的。你要做的不是把机器学习当作绝招，而是让这项技术融入到产品中，与用户一起见证奇迹的发生。

框架、库和资源的一些汇总列表，由 fffaraz 发起和维护。 内容包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。 标准库 C++ Standard Library

WalnutiQ 是一个理论上与部分人脑有共同学习算法的面向对象的模型（工作目标是一个简单的带有情感的人工智能模型）。 24. RankLib 是一个排序学习算法库。目前已经实现了八种流行的算法。 25

23. WalnutiQ 是人脑部分面向对象模型，有着理论常用的学习算法（正在向简单强烈的情感人工智能模型方向研究）。 24. RankLib 是一个排名学习算法库。目前已经实现八种流行的算法。

雷锋网AI科技评论按： 神经网络已经成为了人工智能最火的领域，是源于大脑结构的计算模型。 属于信息处理结构，其最重要的属性是其从数据中学习的能力。 这些技术在营销、工程等诸多领域取得了巨大的成功。

但事实上，人脑是相当复杂滴。关于视觉注意机制、多分辨率特性、联想、心理暗示等功能，目前根本就没有太多的模拟。所以神经解剖学对于人工智能的影响应该是蛮大的。将来要想掀起机器智能的另一个研究高潮，估计还得继续借鉴神经解剖学。 4、人为设计模版的可行性。

怎样去自学呢？ Metacademy 2 是一个进行自学的很好的工具，目前主要提供机器学习和人工智能方面的知识。自学最令人兴奋的地方就是你可以对所有的知识去追根溯源，建立知识树。Metacadem

结果，对这些技术的全面的数学理解还是很必要的。 机器学习中数学的重要性 Facebook人工智能实验室主任Yann LeCun在2014年的一篇 采访 （中文版详见InfoQ）中就建议“打算进

代码，创建了一个机器学习的库来实现了一个很好玩的例子来玩 Flappy Bird 。这个库里用的人工智能技术叫 Neuroevolution 应用了比较自然的一些神经系统算法，根据每次迭代的成功和失败来动态的学习。这个例子非常容易运行—

Venguerov博士1986年毕业于莫斯科大学并获得理论物理硕士学位，2002年在都柏林三一学院获得计算机科学博士学位（人工智能和模式识别方 向）。他在大规模计算机软件系统设计和实现上有着二十多年的理论和实践经验，目前居住在加拿大蒙特利尔。除了Mark

。它是由伯克利视觉和学习中心（BVLC）和网上社区贡献者共同开发的。谷歌的 DeepDream 人工智能图像处理程序正是建立在 Caffe 框架之上。这个框架是一个 BSD 许可的带有 Python 接口的

停重复同样的功能。” Steffner所说的应用类型即对在线零售网站进行实时分析工作的多功能人工智能（AI）机器人程序。Otto融合了微服务、Docker容器和流处理技术来支持这些AI机器人程序。

Game（代码游戏，也叫编程游戏）的一种，可以让你在娱乐的同时学习和提高Javascript编程水平以及进行人工智能的研究。它使用HTML5、 CSS3等Web新技术构建的在线平台，天然的基于互联网，Tank机器

移动场景带来的另一个变化是，屏幕越来越小。 在移动场景下，屏幕变小，人工能够运营的东西十分有限，而机器学习和人工智能就成了唯一出路。 人工智能在淘宝上有两个典型的应用场景。 第一个是搜索和推荐。 比如手淘上的“有好货