不知道你在生活中是否留意过这样的现象：我们可以根据相貌轻易区分出日本人、韩国人和泰国人，却对英国人、俄罗斯人和德国人脸盲。造成这种现象的原因一方面在于日韩泰都是我国的邻国，观察这些国家普通人的机会较多；另一方面，抛开衣妆的因素不论，相同的人种也使得面貌特征更加容易进行比较和辨别。因此，根据大量的观察就能总结出不同国别的相貌特点：中国人下颌适中，日本人长脸长鼻，韩国人眼小颧高，泰国人肤色暗深。在做出

在人工智能的研究中，数理统计同样不可或缺。基础的统计理论有助于对机器学习的算法和数据挖掘的结果做出解释，只有做出合理的解读，数据的价值才能够体现。数理统计（mathematical statistics）根据观察或实验得到的数据来研究随机现象，并对研究对象的客观规律做出合理的估计和判断。虽然数理统计以概率论为理论基础，但两者之间存在方法上的本质区别。概率论作用的前提是随机变量的分布已知，根据已..

1956 年召开的达特茅斯会议宣告了人工智能的诞生。在人工智能的襁褓期，各位奠基者们，包括约翰·麦卡锡、赫伯特·西蒙、马文·明斯基等未来的图灵奖得主，他们的愿景是让“具备抽象思考能力的程序解释合成的物质如何能够拥有人类的心智”。通俗地说，理想的人工智能应该具备抽象意义上的学习、推理与归纳能力，其通用性将远远强于解决国际象棋或是围棋这些具体问题的算法。要实现这样的人工智能，不可或缺的基础是形...

从本质上讲，人工智能的目标就是最优化：在复杂环境与多体交互中做出最优决策。几乎所有的人工智能问题最后都会归结为一个优化问题的求解，因而最优化理论同样是人工智能必备的基础知识。最优化理论（optimization）研究的问题是判定给定目标函数的最大值（最小值）是否存在，并找到令目标函数取到最大值（最小值）的数值。如果把给定的目标函数看成连绵的山脉，最优化的过程就是判断顶峰的位置并找到到达顶峰路径..

线性代数“人工智能基础课”将从数学基础开始。必备的数学知识是理解人工智能不可或缺的要素，今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，而这些数学模型又都离不开线性代数（linear algebra）的理论框架。事实上，线性代数不仅仅是人工智能的基础，更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。而在向量和矩阵背后...

除了线性代数之外，概率论（probability theory）也是人工智能研究中必备的数学基础。随着连接主义学派的兴起，概率统计已经取代了数理逻辑，成为人工智能研究的主流工具。在数据爆炸式增长和计算力指数化增强的今天，概率论已经在机器学习中扮演了核心角色。同线性代数一样，概率论也代表了一种看待世界的方式，其关注的焦点是无处不在的可能性。对随机事件发生的可能性进行规范的数学描述就是概率论的公理..

v100服务器到手什么也没有安装。v100服务器没有配置DNS服务器所以无法解析外网域名，另外nvidia驱动也没有安装，刚装了一遍，过程记录了一下供参考配置DNS服务器先ping 8.8.8.8，如果可以ping通，直接VIM修改 /etc/resolv.conf 添加一行：Nameserver 8.8.8.8保存，然后yum update一下安装驱动https://linuxc...

基本分类器：分类衣物图片这篇教程将会训练一个神经网络模型来对衣物图片进行分类。如果你了解整个代码的细节也没有什么问题，因为文章的目的在于帮助你快速理清tensorflow构建模型的过程。这里采用的tf.keras API。在tensorflow中，keras是一个用来构建和训练模型的高级API接口。导入数据集预处理数据构建模型设计网络层数编译模型训练模型执行训练验证精度看看预测结果怎么样验证精度使

1956 年召开的达特茅斯会议宣告了人工智能的诞生。在人工智能的襁褓期，各位奠基者们，包括约翰·麦卡锡、赫伯特·西蒙、马文·明斯基等未来的图灵奖得主，他们的愿景是让“具备抽象思考能力的程序解释合成的物质如何能够拥有人类的心智”。通俗地说，理想的人工智能应该具备抽象意义上的学习、推理与归纳能力，其通用性将远远强于解决国际象棋或是围棋这些具体问题的算法。要实现这样的人工智能，不可或缺的基础是形...

从本质上讲，人工智能的目标就是最优化：在复杂环境与多体交互中做出最优决策。几乎所有的人工智能问题最后都会归结为一个优化问题的求解，因而最优化理论同样是人工智能必备的基础知识。最优化理论（optimization）研究的问题是判定给定目标函数的最大值（最小值）是否存在，并找到令目标函数取到最大值（最小值）的数值。如果把给定的目标函数看成连绵的山脉，最优化的过程就是判断顶峰的位置并找到到达顶峰路径..