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標簽 > 機器學習
機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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學院目前設置“機器學習與數據挖掘”、“智能系統與應用”這兩個專業方向,目標是培養具有堅實的數學基礎和計算 / 程序基礎、全面深入的人工智能專業知識、豐富...
賽靈思成立兩年成長為AI獨角獸,已推出多款產品剛剛宣布進軍自動駕駛
深鑒科技 CTO單羿表示:“我們對深鑒科技加入賽靈思大家庭感到非常興奮。我們期待著他們的加入能進一步增強賽靈思全球領先的工程技術研發力量,加速賽靈思打造...
增材制件長周期服役的顯微組織演變規律、人工智能檢測成形過程缺陷、機器學習改進材料成分增強綜合性能、耐高溫合金材料組織 ? 性能的熱處理調控工藝等前沿基礎...
2019年全球AI人才流動報告:球約有44%的AI人才在美國獲得的博士學位
調查顯示,美國雇主繼續吸引研究人員前來工作,其中46%的人為美國雇主工作;超過11%的人在中國工作,在就業人數最多的國家中排名第二,其次是英國 (7%)...
蘋果對用戶的數據保護措施使得 Siri 的研發人員缺乏對相關數據的訪問權限,這成為制約 Siri 發展的一項重要問題,加之缺乏人工智能的人才和資源,Si...
量子計算與機器學習的融合已經成為一個蓬勃發展的研究領域,它能否達到人們對其的期望呢?《量子》雜志發表了一篇文章詳細介紹了量子計算機的發展狀況及其在機器學...
作者表示,這個機器人在機器學習原理方面并不復雜,模型使用的網絡是一個小型的3層vanilla RNN(在TensorFlow/keras中訓練),訓練數...
自然語言處理:自然語言處理(NLP)是指讓機器學會理解和使用自然語言的技術。這種技術在聊天機器人、語音識別、機器翻譯和文本分類方面得到了廣泛應用。
機器學習是現在大家都打了雞血想用或者在用的技術。但是,你以為只有好人能用它嗎?Too young too simple!接下來,我將揭秘AI技術黑暗的一...
實際上,深度學習和機器學習是互補的。 深度學習可以解決感知問題,例如計算機視覺和語音識別。 它使用神經網絡體系結構解決了許多感知問題,但無法解釋感知問題...
對于新手或初級工程師來說,這可能會很有幫助,他們可能沒有在該領域工作多年的工程師所擁有的豐富設計經驗。CAD中的AI可以檢查設計并提示進行更改以提高可制...
大數據文摘出品今年2月,卡巴斯基實驗室的欺詐偵查小組搗毀了一個名為“創世紀”(Genesis)的暗網市場。
為促進雙方長期、廣泛、深入的友好合作,經友好協商,IEEE Computer Society (IEEE計算機協會,以下簡稱IEEE CS)與百度云智學...
雖然術語AI和ML可以互換使用,但前者的目標是任務的成功,而后者則確保任務的準確性。因此,解決一個復雜的問題是通過人工智能訓練來完成的,但是通過從數據和...
熟悉腦極體的讀者可能會對極術社區有印象,我們好幾篇有關芯片的稿件中都提及過這個技術社區。極術社區是我們科技碼字工最常逛的論壇社區。在這里瀏覽前沿的技術訊...
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