[置顶] [推荐] 【收藏清单】AI学习资料汇总——路线图、课程、论文、NLP、Python、数学等等你想找的这里都有 [问题点数:400分]

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微软MVP 2018年7月 荣获微软MVP称号
2017年7月荣获微软MVP称号
2016年10月荣获微软MVP称号
2015年10月荣获微软MVP称号
2014年10月荣获微软MVP称号
2013年10月 荣获微软MVP称号
2012年10月 荣获微软MVP称号
2011年10月 荣获微软MVP称号
2009年10月 荣获微软MVP称号
2010年10月 荣获微软MVP称号
2005年9月 荣获微软MVP称号
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红花 2018年12月 Windows专区大版内专家分月排行榜第一
2018年10月 Windows专区大版内专家分月排行榜第一
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2018年4月 Windows专区大版内专家分月排行榜第一
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2017年12月 Windows专区大版内专家分月排行榜第一
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2017年9月 Windows专区大版内专家分月排行榜第一
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2014年4月 Windows专区大版内专家分月排行榜第一
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2013年5月 Windows专区大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2018年8月 Windows大版内专家分月排行榜第二
2018年3月 Windows专区大版内专家分月排行榜第二
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2017年8月 Windows专区大版内专家分月排行榜第二
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Github 绑定github第三方账户获取
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2018年机器学习&深度学习资料 全新汇总(不断更新),希望看到文章的朋友能够学到更多
向AI转型的程序员都关注了这个号???大数据挖掘DT数据分析  公众号: datadw注:机器<em>学习</em><em>资料</em>篇目一共500条,篇目二开始更新本文提到链接 请查看原文  https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md希望转载的朋友,你可以不用联系我.但是一定要保留原文链接,因为这个项目还在继续也在不定期更新.希望看到文章的朋友能够学到更多.此外:某些<em>资料</em>
一张图介绍AI学习路线
任重而道远,且行且珍惜
自然语言处理学习路线图
自然语言处理<em>学习</em><em>路线图</em>
2018年AI和ML(NLP,计算机视觉,强化学习)技术概述和2019年趋势
前面两篇主要介绍了基于深度<em>学习</em>的自然语言处理,这是去年以前的成果,下面这一篇是总结今年NLP的最新成果,大家可以看看,找到对应<em>论文</em>好好研究,当然这还是外国人写的,没办法,国内很少有人能总结的那么透彻,一是因为大多数都是<em>学习</em>者,而不是应用者,所以能全局把控整个AI界的研究动向并写出来的人很少,因此翻译过来供大家阅读参考: 介绍 在过去的几年里, 人工智能爱好者和机器<em>学习</em>专业人员都在梦幻般地进行。...
GPU人工智能资料
cuda programming guide:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html
干货 | 请收下这份2018学习清单:150个最好的机器学习,NLP和Python教程
机器<em>学习</em>的发展可以追溯到1959年,有着丰富的历史。这个领域也正在以前所未有的速度进化。在之前的一篇文章中,我们讨论过为什么通用人工智能领域即将要爆发。有兴趣入坑ML的小伙伴不要拖延了,时不我待!   在今年秋季开始准备博士项目的时候,我已经精选了一些有关机器<em>学习</em>和NLP的优质网络资源。一般我会找一个有意思的教程或者视频,再由此找到三四个,甚至更多的教程或者视频。猛回头,发现标<em>收藏</em>夹又多了20
史上最详尽的NLP预处理模型汇总
文章发布于公号【数智物语】 (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货。 转自 | 磐创AI(公众号ID:xunixs) 作者 | AI小昕 编者按:近年来,自然语言处理(NLP)的应用程序已经无处不在。NLP使用率的快速增长主要归功于通过预训练模型实现的迁移<em>学习</em>概念,迁移<em>学习</em>本质上是在一个数据集上训练模型,然后使该模型能...
强烈推荐的机器学习,深度学习课程以及python
本文知乎链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24768878 本着两条原则发一波车: 1.不建议报辅导班。不是因为我们不应该为<em>学习</em>知识付费, 而是因为有更好的资源,而这些资源恰好免费。报辅导班<em>学习</em>浪费钱倒是次要的,主要是时间有限,所以我们要把最好的时间集中在最高效的事情上。 2.视频资源种类繁多,但我只推荐最好的。就像这世界有那么多种车,而我只开最
一份较为详细的深度学习资料汇总
转载自:https://blog.csdn.net/Times_poem/article/det<em>ai</em>ls/51596233,总结的资源还挺多,也很杂,有的东西以前研究过,还是不错的,先囤着吧,以后有空可以看看~ 需求说明:深度<em>学习</em>FPGA实现知识储备 来自:时间的诗 第一部分:博客大牛(深度<em>学习</em>方向) 1、http://blog.csdn.net/zouxy09 研究方向:机器学...
AI:人工智能更深入学习资料与目录
The Data Science Virtual Machine(数据科学虚拟机)
人工智能-Python的自然语言处理视频课程
人工智能-Python的自然语言处理视频<em>课程</em> 共33课时 共6小时25分钟 更新时间:2018-08-02 本套<em>课程</em>是针对人工智能领域–自然语言理解的视频讲解,介绍了<em>python</em>语言对自然语言处理的工具包以及自然语言处理的方法使用。本套<em>课程</em>真对具有<em>python</em>编程基础的同学,在有<em>python</em>编程的基础上<em>学习</em>本套视频<em>课程</em>,会比较轻松的掌握<em>python</em>对自然语言...
【干货】程序员常访问的国外技术交流网站汇总——附NLP入门资料链接
PS:因之前没来得及整理 自然语言处理入门<em>资料</em>推荐 的链接,近来总收到大家私信,目前已整理了中文<em>资料</em>,链接如下:链接: https://pan.b<em>ai</em>du.com/s/1dOm9PW 密码: ifz2摘要:技术人员经常会在各种技术交流社区游逛,大家互相<em>学习</em>、交流、分享、帮助。互联网拉近了地球人的距离,让全世界的技术人员可以聚集在一起分享交流。当然因为多方面原因,通常最新最权威的技术知识传到国内存在
机器学习/深度学习入门资料汇总
作者:刘才权 编辑:栾志勇 经常被同学和朋友询问机器<em>学习</em>或深度<em>学习</em>入门,有哪些不错的参考<em>资料</em>。老实讲,这个问题在网上随便一搜就是一大把的答案。我自己在最开始的时候也有同样的困惑,同样在搜索引擎和论坛里翻找答案。但大多数答案并不怎么让人满意:搜索结果要么星稀零散,只见树木不见森林;要么过于详尽,让人无从下手(很多<em>资料</em>作者自己都没看过)。 在这篇文章里,我把自己在<em>学习</em>过程中的参考资
机器学习数学篇—基础数学知识清单
介绍到目前为止我们<em>学习</em>了,最小二乘法,逻辑回归,朴素贝叶斯,决策树,神经网络,卷积神经网络。里面提到了很多的<em>数学</em>概念,有懂得,也有不懂的,今天我们来列一个<em>清单</em>以便于后面的<em>学习</em>。其实有同学也再问:“孙老师,你为什么不先讲<em>数学</em>知识,然后再讲机器<em>学习</em>呢,就像小时候上学一样,先学加减法,再学乘除,一年级一年级的往上学。”首先这个同学问的问题非常好。但是咱们不是义务教育,也不是小时侯了,大人要有大人的<em>学习</em>方
AI干货资料
包含 : 10G教学视频包(附课件+代码) 数据挖掘算法知识包 AI人工智能:54份行业重磅报告<em>汇总</em> 100篇+深度<em>学习</em><em>论文</em>合集 重磅好书工具包 深度<em>学习</em><em>资料</em>包
人工智能“六步走”学习路线
人工智能“六步走”<em>学习</em>路线 1、<em>学习</em>并掌握一些<em>数学</em>知识 高等<em>数学</em>是基础中的基础,一切理工科都需要这个打底,数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础 线性代数很重要,一般来说线性模型是你最先要考虑的模型,加上很可能要处理多维数据,你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题,为分析求解奠定基础 概率论、数理统计、随机过程更是少不了,涉及数据的问题,不确定性几乎是不可
人工智能资料集_140G_百度盘
【本分享是多部教程的合集,帮助对人工智能感兴趣的朋友入门和理清自己的方向,因为本人也是从这个阶段过来的,希望能够帮助到大家 | 含国外授课视频】 【CNCC 2016 演讲】 【Python入门<em>课程</em>】 【TensorFlow教程】 【编程教程】 【大规模名人人脸标注数据集CelebA】 【机器<em>学习</em>新】 【计算机视觉】 【<em>论文</em>合集】 【模型】 【人工智能】 【深度<em>学习</em>新】 【神经网络、深度<em>学习</em>方向】 【斯坦福NLP<em>课程</em>】 【推荐系统新】 【自然语言处理(NLP)新】
人工智能工程师学习路线/自然语言处理算法工程师
人工智能工程师<em>学习</em>路线/自然语言处理算法工程师<em>学习</em>路径 人工智能工程师<em>学习</em>路线自然语言处理算法工程师<em>学习</em>路径 1入门级别 1 数据结构 2 算法重点 3<em>python</em> 2进阶阶段 1 机器<em>学习</em>算法 2深度<em>学习</em>算法 3深度<em>学习</em>框架 4 大数据计算框架 3高阶 1 强化<em>学习</em> 2 迁移<em>学习</em> 3自然语言处理 1入门级别 1.1 数据结构 1.2 算法(重点) 面试必考
《从零开始学习自然语言处理(NLP)》-NLP Framework开源方案梳理(3)
写在最前面 在这个日新月异的信息时代,海量数据的积累,计算能力的不断提升,机器<em>学习</em>尤其是深度<em>学习</em>的蓬勃发展,使得人工智能技术在不同领域焕发出蓬勃的活力。自己经历了嵌入式开发,移动互联网开发,目前从事自然语言处理算法开发工作。从工程软件开发到自然语言处理算法开发,希望通过这个系列的文章,能够由浅入深,通俗易懂的介绍自然语言处理的领域知识,分享自己的成长,同大...
Python全栈工程师(1:全目录)
目录: (一)算法基础 (二)设计模式 (三)语言基础 (四)网络编程 (五)Web基础开发 (六)PY Web框架 (七)项目实战 (八)课后练习答案:http://www.cnblogs.com/cate<em>python</em>/p/8973372.html (九)课堂练习代码:https://github.com/teazj/OldBoy_Python 【老男孩】 http://w...
NLP资料
自然语言处理(NLP) 专知荟萃入门<em>学习</em>进阶<em>论文</em>Word VectorsMachine TranslationSummarizationText Classification&amp;nbsp;DialogsReading ComprehensionMemory and Attention Modelsreinforcement learning in <em>nlp</em>GAN for NLP综述视频<em>课程</em>Tutori...
收藏清单】AI学习资料汇总——你想要的AI资源,这里都有
本文<em>汇总</em>了TinyMind站内AI<em>资料</em>类热门文章TOP10,欢迎大家各取所需。来源:https://www.tinymind.cn/ 1、【AI入门者必看】——人工智能技术人才成长<em>路线图</em> 入门AI的两大方式与进阶AI的十大路线,吐血之作,人手必备。<em>路线图</em>可在文末进群领。 https://www.tinymind.cn/articles/5 2、李飞飞、吴恩达、Bengio等人的15大顶级深度<em>学习</em>课...
如何自学人工智能路径规划(附资源,百分百亲身经验)
下面的每个资源都是我亲身学过的,且是网上公开公认最优质的资源。 下面的每个<em>学习</em>步骤也是我一步步走过来的。希望大家以我为参考,少走弯路。 请大家不要浪费时间找非常多的<em>资料</em>,只看最精华的! 综述,机器<em>学习</em>的自学简单来说分为三个步骤 前期:知识储备包括<em>数学</em>知识,机器<em>学习</em>经典算法知识,编程技术(<em>python</em>)的掌握 中期:算法的代码实现 后期:实战水平提升 机器<em>学习</em>路径规划图 一、<em>数学</em>...
NLP 学习秘笈,从入门到进阶 | 书单
自然语言处理(NLP)作为人工智能研究的核心领域之一,长久以来都受到广泛关注。微软全球执行副总裁沈向洋博士曾表示“懂语言者得天下,人工智能对人类影响最为深刻的就是自然语言方面。”现在很多研究人员都在进入自然语言领域,希望可以解决“让机器理解人类语言”这一难题。为了帮助大家更好地<em>学习</em>NLP,微软亚洲研究院自然语言计算组资深研究员韦福如为大家推荐了一些关于自然语言<em>学习</em>方面经典的书籍和<em>课程</em>,分为入门级和进阶
总结人工智能需要的数学知识
矩阵必不可少,线性代数是基础–参考一些中文教材入门,然后看看Gilbert Strang的Introduction to Linear Algebra,矩阵计算 更复杂的是求线性方程组–数值计算 微积分是涉及函数及其形式变换 图论,比如拉普拉斯矩阵,哪里都在用啊,搞清楚性质和特征 待完善。。。。。
《AI人工智能工程师 学习大纲》
在科学技术是第一生产力的时代,生产力需求越大,技术发展越快,随着近年来科技发展的不断提速,AI人工智能技术也被越来越多的人们所认知,有 砖家 预测,未来的5年,AI人工智能技术将全面爆发,逐渐向各行各业渗透,发展为科学技术的主流。 说回技术,据了解,在人工智能技术中,用来开发机器<em>学习</em>主要有三门语言: Python 、Java、 C++ 其中, Python 是机器<em>学习</em>的主流语言。 <em>学习</em>人工...
这套GitHub 1300星的NLP课程即将完结,视频授课,在线答疑丨课程
郭一璞 发自 椰子树下 量子位 报道 | 公众号 QbitAI最近NLP方向的资源越来越多,GitHub上又出现了一套新的<em>课程</em>,目前已经获得了1300多颗星星。在这套NL...
黑马程序员: IT技术学习线路图免费任性分享
你想转行IT行业吗? 你想月薪过万吗? 你想翻身做钻石王老五迎娶白富美吗? 就问你,想不想,想不想...... 你要是不想,证明你已经在高富帅的路上了;或者你是个富二代,二环的房子和劳斯莱斯你张个口就行;又或者你自甘安逸,等需要钱的时候再去挣,可是当你需要钱应急的时候,是不是已经太晚了。 废话说多了,永远是废话。直接放资源,所有资源链接都是打开直接下载的哦,一个字就是
人工智能资料下载地址分享
人工智能<em>资料</em>下载地址分享 800G人工智能<em>学习</em><em>资料</em>下载链接 链接: https://pan.b<em>ai</em>du.com/s/1eSnAZse 密码: j9sk 人工智能图书馆 人工智能学术<em>论文</em><em>资料</em>下载链接: 链接: https://pan.b<em>ai</em>du.com/s/1eSCD8Tc 密码: itu1 人工智能融资<em>资料</em>库下载链接:
机器学习系列(7)_机器学习路线图(附资料
计算机从数据中<em>学习</em>出规律和模式,以应用在新数据上做预测的任务。近年来互联网数据大爆炸,数据的丰富度和覆盖面远远超出人工可以观察和总结的范畴,而机器<em>学习</em>的算法能指引计算机在海量数据中,挖掘出有用的价值,也使得无数<em>学习</em>者为之着迷。 我们不是专家,但说起算有一些从业经验,做过一些项目在实际数据上应用机器<em>学习</em>。这一篇就我们的经验和各位同仁的分享,总结一些对于初学者入门有帮助的方法和对进阶有用的<em>资料</em>。
转载-深度学习与NLP 深度学习|机器学习|人工智能 精品视频教程合集分享
原文地址 写 在 前 面 深度<em>学习</em>与NLP是一个专注分享深度<em>学习</em>技术、NLP领域技术、资讯的专业平台,到目前为止,我们已经分享了20期有关深度<em>学习</em>、NLP、机器翻译等视频教程或视频资源。为了方便大家选择合适自己需求的<em>课程</em><em>学习</em>,<em>这里</em>对往期分享的视频资源做了整理,推出一套视频资源合集。干货有点多,建议<em>收藏</em>,慢慢<em>学习</em>。 获取更多深度...
机器学习~零基础学习路线
总纲<em>数学</em> Mathematics在整个机器<em>学习</em>过程中涉及大量矩阵运算和微积分导数的概念,因此建议初学者至少要有较为扎实的<em>数学</em>基础,对矩阵和微积分的概念了解比较清楚,否则在...
学习 | 如何在NLP领域干成第一件事
周明 | 微软亚洲研究院首席研究员来源 | 微软研究院AI头条自然语言处理(简称NLP),是研究计算机处理人类语言的一门技术,包括:1.句法语义分析:对于给定的句子,进行分词、词性标记、命名实体识别和链接、句法分析、语义角色识别和多义词消歧。2.信息抽取:从给定文本中抽取重要的信息,比如,时间、地点、人物、事件、原因、结果、数字、日期、货币、专有名词等等。通俗说来,就是要了解谁在什么时候、什么原因...
AI学习路线图(转)
1、开发者必读的十大经典书籍 http://geek.csdn.net/news/det<em>ai</em>l/233640 2、Medium上6900个赞的AI<em>学习</em><em>路线图</em>,让你快速上手机器<em>学习</em>                                                  http://blog.csdn.net/wemedia/det<em>ai</em>ls.html?id=43739
七月在线人工智能视频教程
七月在线人工智能视频教程链接:https://pan.b<em>ai</em>du.com/s/1VhbsnQuUJuWH6-jcXL-l7g  密码:3ccy后记 欢迎大家加入“深度<em>学习</em>交流群”,群内会经常分享一些深度<em>学习</em>相关的<em>资料</em>。链接:深度<em>学习</em>交流群(点我一下啊)...
5年Python整理全面Python学习路线 (附自我整理资料
本文主要涵盖了 Python 编程的核心知识(暂不包括标准库及第三方库)。 首先,按顺序依次展示了以下内容的一系列思维导图:基础知识,数据类型(数字,字符串,列表,元组,字典,集合),条件&amp;amp;循环,文件对象,错误&amp;amp;异常,函数,模块,面向对象编程; 接着,结合这些思维导图主要参考的<em>资料</em>,分享一下我的<em>学习</em>体验,一方面可供初学者参考,另一方面,也便于大家结合思维导图深入<em>学习</em>、理解、...
自然语言处理之AI深度学习顶级实战课
<em>课程</em>大纲: 1、NLP和深度<em>学习</em>发展概况和最新动态 2、NLP与PYTHON编程 3、快速掌握NLP技术之分词、词性标注和关键字提取 4、句法与文法 6、表示<em>学习</em>与关系嵌入 7、深度<em>学习</em>之卷积神经网络 8、深度<em>学习</em>之递归神经网络 9、特定领域命名实体识别NER技术
人工智能学习资料
人工智能<em>资料</em>大全 斯坦福大学cs231 • 课件地址:http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/ • <em>课程</em>视频地址:https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv • Bilibili视频地址:http://www.bilibili.com/vide...
人工智能PDF中文教材资源包2.73G基本包含全部学习资料-人工智能学习书单
吐血整理:人工智能PDF中文教材资源包2.73G基本包含全部<em>学习</em><em>资料</em> 人工智能<em>学习</em>书单(关注微信公众号:<em>ai</em>bbtcom获取更多资源) 文末附百度网盘下载地址 人工神经网络与盲信号处理 人工神经网络与模糊信号处理 人工智能(AI)程序设计(面向对象语言) 人工智能 人工智能导论 人工智能基础 人工智能及其应用(蔡自兴) 人工智能入门 人工智能人工神经网络及其语言AI&ANNProgramming; in Emacs Lisp 人工智能哲学 深度<em>学习</em> 中文版 深度<em>学习</em>21天<em>学习</em> 深度<em>学习</em>基础(Fundamentals of Deep Learning) 深入浅出以太坊-汪晓明 神经网络和统计<em>学习</em>(Neural networks and statistical learning) 神经网络与机器<em>学习</em>(原书第3版) 神经网络原理 高级人工智能史忠植第2版 高盛-区块链:将理论付诸实践-(中文版-88页) 华为电信BI系统总体规划设计汇报 机器<em>学习</em> 机器<em>学习</em>_周志华 机器<em>学习</em>Web应用(全) 机器<em>学习</em>导论(原书第2版).[土耳其]Ethem Alpaydin(详细书签) 机器<em>学习</em>实践案例 机器<em>学习</em>实践指南:案例应用解析(第2版).麦好(详细书签) 机器<em>学习</em>实践指南++案例应用解析 机器<em>学习</em>实战 pdf (中文完整版) 机器<em>学习</em>实战 机器<em>学习</em>与R语言 TensorFlow For Machine Intellig - Sam Abrahams TensorFlow 官方文档中文版 Tensorflow 实战Google深度<em>学习</em>框架(完整版pdf) Tensorflow 实战Google深度<em>学习</em>框架 Tensorflow+实战Google深度<em>学习</em>框架 TensorFlowFor Machine Intelligence TensorFlowTensorFlow实战_黄文坚(完整) TensorFlow白话大数据与机器<em>学习</em>_章节目录 TensorFlow白话深度<em>学习</em>与TensorFlow.高扬(详细书签) TensorFlow面向机器智能的TensorFlow实践 (智能系统与技术丛书) TensorFlow深度<em>学习</em>原理与TensorFlow实践 TensorFlow实战_黄文坚(完整) TensorFlow斯坦福大学-深度<em>学习</em>基础教程 TensorFlow在图像识别上的应用(郑泽宇PPT) Development Of Neural Network Theory For Artificial Life-Thesis, Matlab And Java Code, Cavuto Prolog Programing Gavanelli - Interactive Constr<em>ai</em>nt Satisfaction Problems for Artificial Vision [AI游戏引擎程序设计].AI.Game.Engine.Programming.(美)Brian.Schwab.扫描版 [人工智能的未来].(美)霍金斯&布拉克斯莉.扫描版 [神经网络设计].(美国)Hagan.清晰版 游戏人工智能编程案例精粹 1天学会深度<em>学习</em> Python机器<em>学习</em>实践指南 R语言实战 机器<em>学习</em>与数据分析 SPPNET TensorFlow Machine Learning Cookbook2017 高清完整 The Master Algorithm 比特币:一个虚幻而真实的金融世界(高清) 编程之美 体智慧编程中文版 解码区块链(套装共6册) 精通比特币 迷你书-人工智能:智能系统指南(原书第3版) 面向机器智能的TensorFlow实践 (智能系统与技术丛书) 块链 技术驱动金融 块链存证-网录科技-汪波 区块链技术驱动金融 区块链技术深度剖析 区块链技术指南 区块链技术指南 区块链架构及应用-李赫 区块链社会--带书签 区块链是如何实现版权保护的-朱志文 区块链原理及应用简介 图说区块链 一个故事告诉你比特币的原理及运作机制 遗传算法及其应用 以太坊ETH挖矿图文教程2.0 语言智能方法 证据理论与决策、人工智能 - 段新生 智能机器人传感技术 智能建筑设计与建设 中国区块链白皮书 中国区块链技术和应用发展白皮书(2016) 中国区块链技术和应用发展白皮书(2016) 无人驾驶5-TI 汽车处理器与毫米波雷达芯片助力ADAS与无人驾驶应用 无人驾驶1Autonomous Driving in Urban Environments Boss and the Urban Challenge 无人驾驶Bertha 无人驾驶Handbook of Intelligent Vehicles 无人驾驶lecture1_Deep Learning 无人驾驶lecture2_Self-Driving Cars 无人驾驶lecture3_Deep Reforcement Learning 无人驾驶lecture4_Computer Vision 无人驾驶lecture5_DL4Humen Sensing 无人驾驶MDCC-AI-刘少山 无人驾驶Probabilistic Robotics (2005)正式版本 无人驾驶程序员2016精华本试读文章 无人驾驶城市环境下无人驾驶车辆运动控制方法的研究 无人驾驶第一本无人驾驶技术书.刘少山(详细书签) 无人驾驶第一本无人驾驶技术书 无人驾驶高精地图 自动驾驶的必由之路 无人驾驶区块链技术指南 无人驾驶无人驾驶车辆模型预测控制 无人驾驶自动驾驶大规模落地前夜2017年度特辑 无人驾驶自动驾驶智能汽车:理论,算法和实现
分工和对它的抵制:论软件开发中的三种重要角色
刘天北...因为人的灵魂中,有着某种三头政体,或者说,三个对手,三重政权,它之扰乱这一共和国的安宁,并不减于它之搅扰罗马的国制。托马斯·布朗 《医生的宗教》I.191“三”据说是玄学家们偏爱的数字。对于这种怪癖或狂热,我只能自认免疫力不足:在“三段论、三权分立、三位一体...”这个似乎无休止的列表上,我甚至想再加上一点儿自己的贡献——在我看来,通常称为“软件工程”的学科至少包括三个重要的组
学习人工智能需要哪些必备的数学基础?
当下,人工智能成了新时代的必修课,其重要性已无需赘述,但作为一个跨学科产物,它包含的内容浩如烟海,各种复杂的模型和算法更是让人望而生畏。对于大多数的新手来说,如何入手人工智能其实都是一头雾水,比如到底需要哪些<em>数学</em>基础、是否要有工程经验、对于深度<em>学习</em>框架应该关注什么等等。 那么,<em>学习</em>人工智能该从哪里开始呢?人工智能的<em>学习</em>路径又是怎样的? 本文节选自王天一教授在极客时间 App 开设的“人
收藏!超全机器学习资料合集!(附下载)
来源: 机器<em>学习</em>算法与自然语言处理本文长度为1098字,建议阅读3分钟本文为你分享机器<em>学习</em>爱好者必备的资源。最近在群里发现一些小伙伴在寻找<em>资料</em>的时候总是无处可找,网上出现很多收集免费<em>资料</em>再去打包收钱的人,我看不惯这样的人,所以把自己收集的文件分享给大家。 百度云经常抽风,如果大家遇到了失效的链接,请在评论区给我评论,我会很快的更新。1:数据挖掘:概念与技术(中文第三版)链接: https://pa
大数据和AI资料学习积累
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人工智能学习大纲:各种平台推出课程(持续更新)
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人工智能课程期末总结
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自学人工智能之数学篇,数学入门并不难
写这篇文章很久想了很久,到底该怎么写? 关于<em>数学</em>与机器<em>学习</em>的关系,观点很多。 写本文的目的,希望结合众家之长,试图解决<em>数学</em>对机器<em>学习</em>入门的困扰。 现在<em>数学</em>困扰大家主要有这几个方面: 1、 机器<em>学习</em>需要的<em>数学</em>知识是不是很难,网上的公式都看不懂? 2、 很多人都说工作后就是调参,调包,不太需要用到<em>数学</em>吧? 3、 零基础究竟该怎么自学<em>数学</em>,学到哪个程度? 观点: 1、<em>数学</em>是必须的。 数...
《人工智能+机器学习+机器人资料大合集》
1、<em>资料</em>下载百度云链接:https://pan.b<em>ai</em>du.com/s/1Bb5Ze7XINN17gHV9n0eapQ       提取码:ekav 2、解压密码:https://www.fageka.com/Store/item/s/id/tQHHmWr3325 一、引言 本次把电脑里边的<em>资料</em>整理了一下,供大家<em>学习</em>交流。整理的书本涵盖人工智能+机器<em>学习</em>+机器人方面,列表如下: 0-机...
[python]机器学习路线图
为了理解和应用机器<em>学习</em>技术,你需要<em>学习</em> Python 或者 R。这两者都是与 C、Java、PHP 相类似的编程语言。但是,因为 Python 与 R 都比较年轻,而且更加“远离”CPU,所以它们显得简单一些。相对于R 只用于处理数据,使用例如机器<em>学习</em>、统计算法和漂亮的绘图分析数据, Pthon 的优势在于它适用于许多其他的问题。因为 Python 拥有更广阔的分布(使用 Jango 托管网站,自
人工智能学习路径
人工智能都包括什么?  人工智能包括现在非常流行的一些网络词语:人工智能-&amp;gt;机器<em>学习</em>-&amp;gt;深度<em>学习</em>。图片来自于网络。怎样<em>学习</em>?路径一:一步一个脚印,扎扎实实从基础学起,逐步提高<em>学习</em>难度Step1:了解行业资讯,先来一波科普所以在<em>学习</em>人工智能之前,你先了解一下行业得相关资讯,对这个行业有一个基本的认识,那么接下来你要准备<em>学习</em>了Step2:务实基础—高数+Python来当道机器<em>学习</em>里面涉及了...
各种学习资料库,非常好的收藏汇总!!!!!
原文链接:http://blog.csdn.net/yang6464158/article/det<em>ai</em>ls/40383859 Deep Learning(深度<em>学习</em>) ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):一 ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):二 Bengio团队的deep learnin
python转型数据分析、机器学习、人工智能学习路线
最近1年的主要<em>学习</em>时间,都投资到了 <em>python</em> 数据分析和数据挖掘上面来了,虽然经验并不是十分丰富,但希望也能把自己的经验分享下,帮助到更多想转行<em>python</em>数据分析和人工智能的朋友,给广大同学朋友规划个适合<em>学习</em>规划。 我大学<em>学习</em>的应用化学,后来毕业做了2年全栈设计师(PS:设计和前端都不熟练的那种),后来出于对爬虫开发的喜欢(爬图片、爬视频)还有人工智能、机器<em>学习</em>、大数据的火热程度的追捧,毅...
自然语言处理、文本挖掘论文40篇 (包含期刊论文和毕业论文
主要包含文本挖掘的期刊<em>论文</em>和毕业<em>论文</em>40多篇,搞自然语言处理的,文本挖掘的可以下载看看。来源于万方,侵删。
人工智能之机器学习算法体系汇总
目录(?)[+] 1.人工智能之机器<em>学习</em>体系<em>汇总</em>2.人工智能相关趋势分析  2.1.人工智能再次登上历史舞台2.2.Python才是王道2.3.深度<em>学习</em>趋势大热2.4.中国更爱深度<em>学习</em> 3.结语 参加完2017CCAI,听完各位专家的演讲后受益匪浅。立志写“人工智能之机器<em>学习</em>”系列,此为开篇,主要梳理了机器<em>学习</em>算法体系,人工智能相关趋势,Python与机器<em>学习</em>,
人工智能工程师学习路线
人工智能工程师<em>学习</em>路线 转自http://edu.csdn.net/topic/<em>ai</em>1?utm_source=home4
2018年度重磅福利:20G人工智能学习资料大放送!
小编说        首先小编代表人工智能爱好者俱乐部全体工作人员祝大家元宵节快乐!晚上别忘了吃元宵或者汤圆哦!       前段时间,因为工作原因,小编出了一趟远门,发文大概间断了20天左右,但是,公众号的粉丝并没有减少,反而增加了不少,小编特别感动,感谢大家两年来的支持与肯定!       这期间还有朋友通过微信、QQ或者公众号后台询问小编到底去了哪里,小编现在告诉大家,我们去了一趟泰国,先声
这是一份超全机器学习&深度学习资源清单(105个AI站点),请收藏
本文由专知整理 howie6879在Github上维护了一个机器<em>学习</em>网站导航以及资源的目录,包含了新闻资讯、<em>课程</em>、比赛、项目、文档等导航链接,主流的都涵盖到,是深度<em>学习</em>从业者不错的一个导航,欢迎使用! 网址: https://github.com/howie6879/mlhub123       新闻资讯 Analytics Vidhya (https://www.analyt...
收藏 | 200个精选ML、NLP、Python及数学最佳教程(附链接)
来源:专知本文多资源,建议阅读<em>收藏</em>。本文列出了一系列包含四个主题的相关资源教程列表,一起来充电<em>学习</em>吧~[ 导读 ]近年来,机器<em>学习</em>等新最新技术层出不穷,如何跟踪最新的热点...
机器学习入门到进阶学习路线
机器<em>学习</em>入门到进阶<em>学习</em>路线 参考:https://mp.weixin.qq.com/s/f-v-NUW7pTbVF9Sa3A4qUA 1. 定义 机器<em>学习</em>研究的是计算机怎样模拟人类的<em>学习</em>行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身 2. 机器<em>学习</em>关注问题 分类与回归问题需要用已知结果的数据做训练,属于“监督<em>学习</em>”;聚类的问题不需要已知标签,属于“非监督<em>学习</em>...
我的人工智能学习之路--NLP方向(开篇)
我的人工智能<em>学习</em>之路--NLP方向(开篇)什么是机器<em>学习</em>,什么是深度<em>学习</em>机器<em>学习</em>机器<em>学习</em>环境及所需工具机器<em>学习</em>十大算法深度<em>学习</em>深度<em>学习</em>中的函数类型深度<em>学习</em>中的常见概念NLP(自然语言处理)<em>数学</em>基础分词和统计分布规律基于<em>数学</em>统计的语言模型 对于人工智能的<em>学习</em>,我主要侧重于自然语言处理方向,基于这个大方向,将我的<em>学习</em>脉络梳理成一套体系。按照总分原则,开篇先从总体上介绍机器<em>学习</em>、深度<em>学习</em>以及NLP的相关...
人工智能学习线路图
人工智能<em>学习</em>线路图 Python教程 Python 教程 Python 简介 Python 环境搭建 Python 中文编码 Python 基础语法 Python 变量类型 Python 运算符 Python 条件语句 Python 循环语句 Python 数字 Python 列表(List) Python 字符串 Python 元组 Python 字典(Dictionary) ...
深度学习资料(2019最新版)(百度网盘链接)
根据多年经验收集整理的深度<em>学习</em><em>资料</em>包,绝对干货,你值得拥有
Python学习路线图
谈到<em>学习</em>路线,入门是基础课。基本上,熟练掌握Python入门指南即可。 其次,要想更进一步,需要熟读官方文档,掌握各种内置函数、标准库等知识。关于两者,英文不好的鱼油们可以关Python中文官方文档板块,也欢迎有余力的鱼油加入我们的团队。关于Python的奇淫技巧,可以看《Effective Python:编写高质量Python代码的59个有效方法》这本书。
人工智能的知识图,人工智能学习路线
人工智能<em>学习</em>路线:
人工智能教材汇总
800G人工智能<em>学习</em><em>资料</em>下载链接链接: https://pan.b<em>ai</em>du.com/s/1eSnAZse 密码: j9sk人工智能图书馆人工智能学术<em>论文</em><em>资料</em>下载链接:链接: https://pan.b<em>ai</em>du.com/s/1eSCD8Tc 密码: itu1人工智能融资<em>资料</em>库下载链接:链接: https://pan.b<em>ai</em>du.com/s/1c23ohbi 密码: wa9k人工智能深度解读<em>资料</em>下载链接
人工智能,深度学习,计算机视觉,自然语言处理,机器学习,百度网盘视频教程
人工智能,深度<em>学习</em>,计算机视觉,自然语言处理,机器<em>学习</em>视频教程下载:1. CS224D2. NLP到Word2vec3. Opencv3图像处理4. Tensorflow5. 机器<em>学习</em>6. 人工智能<em>课程</em>7. 聊天机器人视频教程8. 自然语言处理获取文件下载链接方式:关注微信公众号“深度<em>学习</em>算法社区”                ...
AI学习路线图【目录】
一、Python 1.1、【AI_Python基本语法】 【AI_Python基本语法】 1.2、【AI_常用Python库】 【AI_常用Python库】Numpy库 【AI_常用Python库】Pandas库 【AI_常用Python库】Matplotlib库 【AI_常用Python库】Time库 二、<em>数学</em>知识 2.1 【AI_<em>数学</em>知识】<em>数学</em>分析
《机器学习&&深度学习》 视频课程资源百度云下载
《机器<em>学习</em>&&深度<em>学习</em>》 视频<em>课程</em>资源百度云下载
Python机器学习及NLP库
机器<em>学习</em>方面: Scikit-Learn 可用于分类、特征选择、特征提取和聚集。还拥有自然语言处理特征提取的能力、词袋、tf-idf算法、预处理等。 Matplotlib 可以用于快速可视化。 Statsmodels 主要用于预测性和探索性分析。可以拟合线性模型,进行统计分析或预测性建模。 PyMC 做贝叶斯曲线的工具。 Shogun 主要用于支持向量机(SVM) Gensim 用于主
最好的入门自然语言处理(NLP)的资源清单
最好的入门自然语言处理(NLP)的资源<em>清单</em>   Melanie Tosik目前就职于旅游搜索公司WayBlazer,她的工作内容是通过自然语言请求来生产个性化旅游推荐路线。回顾她的<em>学习</em>历程,她为期望入门自然语言处理的初学者列出了一份<em>学习</em>资源<em>清单</em>。 目录: ·  在线<em>课程</em> ·  图书馆和开放资源 ·  活跃的博客 ·  书籍 ·  数...
Python系列课程——人工智能篇简单入门
1、基础篇——基于Python的机器<em>学习</em>&amp;gt;&amp;gt;&amp;gt;&amp;gt;&amp;gt;&amp;gt;戳我,立即<em>学习</em> 现在大热、为未来计算机科学发展方向的机器<em>学习</em>了解多少呢? 下面推荐的这个内容比较适合小白,如果<em>数学</em>、模型理论基础不扎实也没关系,可以掌握Python编程语言基本可以轻松<em>学习</em>~ 例如利用Python编程语言实现线性分类器、支持向量机、朴素贝叶斯等经典机器<em>学习</em>模型来解决诸如肿瘤良恶性预测、手写体识别...
自然语言处理(NLP)学习路线总结
目录 1、自然语言处理概述 2、自然语言处理入门基础 3、自然语言处理的主要技术范畴 4、自然语言处理基本点 5、特征处理 6、模型选择 7、NLP常用工具 8、NLP语言模型 9、快速入门NLP方法 10、自然语言处理<em>学习</em><em>资料</em> 1、自然语言处理概述 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向...
大数据学习路线(完整详细版,含整套教程)
大数据<em>学习</em>路线 java(Java se,javaweb)Linux(shell,高并发架构,lucene,solr)Hadoop(Hadoop,HDFS,Mapreduce,yarn,hive,hbase,sqoop,zookeeper,flume)机器<em>学习</em>(R,mahout)Storm(Storm,kafka,redis)Spark(scala,spark,spark core,spark s...
实用数据挖掘深度学习-资料.网站.视频
实用网站 stackoverflow 知乎 csdn,比如说支持向量机的三重境界 https://blog.csdn.net/v_july_v/article/det<em>ai</em>ls/7624837 <em>学习</em>资源几类 (每一个层次都需要动手做实践) 视频 万门,网易云课堂,coursera, Udacity 教科书 周志华老师《机器<em>学习</em>》 ...
关于SpringBoot bean无法注入的问题(与文件包位置有关)
问题场景描述整个项目通过Maven构建,大致结构如下: 核心Spring框架一个module spring-boot-base service和dao一个module server-core 提供系统后台数据管理一个module server-platform-app 给移动端提供rest数据接口一个module server-mobile-api 其中server-platform-app 与
Finalist在线笔试题下载
这是本人在找工作期间亲身经历的Finalist的笔试题,现在拿来跟大家分享下,期望对大家有用。特别是对于那些即将找工作或正在找工作的大学生们。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/jimmyone/1992625?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/jimmyone/1992625?utm_source=bbsseo[/url]
USB-serial controller驱动下载
USB转TTL驱动 支持刷机及STC下载的PL2303HX驱动 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/xiongyesno/2083031?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/xiongyesno/2083031?utm_source=bbsseo[/url]
CameraCode下载
CameraCode Wince 2410 摄像头驱动代码 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/Hujsh520/2329521?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/Hujsh520/2329521?utm_source=bbsseo[/url]
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