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武博士

武博士

博士
双一流大学人工智能方向博士,中国移动集团IT架构师。科研方向:自然语言处理、计算机视觉、强化学习。已经发表 SCI 论文多篇,CSDN 专栏文章近百篇(机器学习专栏、深度学习专栏和强化学习专栏)。...更多
创作文章5

漫画人工智能(一)

斯坦福大学教授、谷歌大脑创始人吴恩达博士说:“ AI 就是新电力",AI 对于目前现实世界的意义就相当于电对于 20 世纪初世界的意义。 很多小伙伴很想不被时代"抛弃",潜心学习 AI,但是或者苦于文科出身、或者高等数学基本忘记、或者不会 Python,只能”望 AI 兴叹“。 这篇 Chat,通过漫画的形式(绝无数学公式),为大家讲解人工智能,您将会得到: 1. 人工智能的诞生; 2. 三次 AI 浪潮; 3. AI 的核心概念和应用领域; 4. 五级人工智能级别,科技奇点是什么; 5. 你会不会在未来失业; 6. 如何学习人工智能。 未来,我将在以后的 Chat 中进一步用漫画讲解人工智能算法。一起加油!
人工智能
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深度学习与 NLP(一)

自然语言处理(NLP),旨在利用计算机分析自然语言语句和文本,抽取重要信息,进行检索、问答、自动翻译和文本生成。未来十年是 NLP 的黄金时代,我们准备好了吗? 微软创始人比尔盖茨:“语言理解是人工智能皇冠上的明珠”。自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)的进步将会推动人工智能整体进步。 2019 年必定是 NLP 大展身手的一年。(BERT 横空出世!) 本篇 Chat 主要可以得到: 1. 学习 NLP 的概念; 2. 了解 NLP 主要应用领域; 3. 自然语言处理的 5 个层次; 4. 初探深度学习与自然语言处理。 未来我们会由浅入深,最后用编程实现 BERT 模型,达到中级 NLP 工程师的水平,一起加油!
NLP
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从零开始实现 AlphaGo(一)

围棋作为人类的娱乐游戏中复杂度最高的一个,它横竖各有 19 条线,共有 361 个落子点,状态空间高达 10 的 171 次方 $(注:宇宙中的原子总数是 10 的 80 次方,即使穷尽整个宇宙的物质也不能存下围棋的所有可能性),但是谷歌的 AlphaGo 做到了! 作为 AlphoGo 的带头人,David Sliver 及其团队可以说盛名远扬,其以前沿的目光发表了人工智能的终极目标是: AI = DL(Deep Learning)+ RL(Reinforcement Learning)。 这篇 Chat 主要带领大家一起: 1. 了解 AlphaGo 的最基础原理:强化学习的概念; 2. 了解强化与机器学习之间的联系与区别; 3. 学习强化学习的组成和模型。 未来的 Chat 中我们会由浅入深,最终编程实现 AlphaGo Zero!
AlphaGo
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从 Word Embedding 到 BERT:一起肢解 BERT!

在 NLP 中,BERT 最近很火,是 NLP 重大进展的集大成者,是最近最火爆的 AI 进展之一。对最新的 Google BERT 模型我们有这样的疑问: 1. 什么是 BERT,这个模型是怎么来的; 2. 刷新了很多 NLP 任务的最好性能,有些任务还被刷爆了,BERT 值得这么高的评价吗; 3. 它有重大的理论或者模型创新吗? 这篇 Chat 中除了得到以上疑问的答案,您可以得到: 1. 从图像预训练为例,解释预训练的过程和意义; 2. Word Embedding 的发展历程; 3. Embedding from Language Models,ELMO 模型讲解; 4. Generative Pre-Training,GPT 模型讲解; 5. BERT 的诞生和“肢解”(ELMO 和 GPT 的优势集成)。
严选BERTWord Embedding
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小白机器学习基础算法学习必经之路

未来,人工智能是生产力,是变革社会的主要技术力量之一。 掌握人工智能技术,需要从基础的机器学习算法开始学习,逐渐建立机器学习知识体系。 本场 Chat 首先带大家入门什么是机器学习和机器学习的应用领域,帮助大家建立机器学习的概念模型,然后用最简单的线性回归和逻辑回归算法,让大家掌握机器学习神秘的“三板斧”(解决方法)。 通过举一反三,引导大家建立以后机器学习和深度学习的学习路线。 本场 Chat 您将了解如下内容: 1. 了解机器学习的概念; 2. 揭开解决机器学习问题的的神秘“三板斧”的面纱; 3. 详解经典的机器学习预测与分类问题的解决思路、算法、代码; 4. 帮助规划适合小白的机器学习、深度学习的学习路线; 5. 提供自己整理的经典机器学习资料。
严选机器学习
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