人工智能学习路线分享

深度学习人工智能经典资料

模型评估与选择,线性模型,决策树,神经网络,向量机,贝叶斯分类包括贝叶斯决策论、极大似然估计、朴素贝叶斯分离器,贝叶斯网,集成学习....半监督学习等。

这是一份英文版的人工智能参考资料，里面有许多Java代码的描述，对于实践是很有帮助的。

计算机最初在教学上只起到“翻页机”的作用，应用人工智能研究成果后，计算机能跟学生对话，针对问题进行辅导，开辟了新的教学天地，被称为学习革命。

人工智能训练数据。自2015年开始,AI逐渐走上风口,而后随着AI的逐步落地,其应用的一个重要场景也凸显出来——智能客服。这是由诸多因素决定的:一方面是传统客服行业的人力投入大,管理困难,同时一线客服

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优化与深度学习 在前面的介绍中,我们的训练过程是通过对损失函数求偏导进行梯度下降的方式进行训练,以使loss的函数值降低,最终得到一个最小损失函数值,这时候的模型可以说是训练好的模型。但是对于下面的这

人工智能的概念 一般认为,人工智能是研究,开发用于模拟,延伸和扩展人的智能的理论,方法,技术及应用系统的一门新的科学技术。人类日常生活中的许多活动,如数学计算,观察,对话,学习等,都需要智能。时至今日

人工智能就该这么学——人工智能全套学习课程-附件资源

本科阶段的一篇关于人工智能发展的作业，内容详细介绍了人工智能的发展和未来还有其他相关的方面