新智元报道  来源：Twitter等作者：文强【导读】Kears作者François Chollet刚刚在Twitter贴出最近三个月在arXiv提到的深度学习框架，TensorFlow不出意外排名第一，Keras排名第二。随后是Caffe、PyTorch和Theano，再次是MXNet、Chainer和CNTK。Keras作者François Chollet刚刚在Twitter贴出一张图片，是近

来源 | 磐创AI（公众号ID：xunixs）本篇文章将为大家总结TensorFlow纯干货学习资源，非常适合新手学习，建议大家收藏。▌一 、TensorFlow教程资源1)适合初学者的TensorFlow教程和代码示例：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples该教程不光提供了一些经典的数据集，更是从实现最简单的“Hello Worl

新智元编译  来源：德勤作者：Jesus Leal Trujillo, Steve Fromhart, Val Srinivas编辑：常佩琦，闻菲【新智元导读】近来区块链俨然火到有“燎原之势”，相关公司、股票、产品层出不穷。深交所昨日发布公告呼吁强化区块链概念炒作监管。是时候理性看待区块链了。德勤最新研究利用Github平台上的元数据，对近9万区块链项目进行了实证分析，追踪2009年起至今的区块链

来源：人工智能头条关于人工智能的项目，相信大家都看过或者用过不少了，但它们的大多数看上去都十分“高大上”，让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上，有很多关于人工智能的项目还是十分实用的，而且用途还十分有趣，下面就简单为大家盘点 10 个功能独特的开源人工智能项目。STYLE2PAINTS：强大的为线稿上色的 AIhttps://www.oschina.net/p/style2paints推荐

我们分析了GitHub上的前20名Python机器学习项目，发现scikit-Learn，PyLearn2和NuPic是贡献最积极的项目。让我们一起在Github上探索这些流行的项目!Scikit-learn：Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradie

深度学习已经成为解决许多具有挑战性的现实世界问题的方法。对目标检测，语音识别和语言翻译来说，这是迄今为止表现最好的方法。许多人将深度神经网络（DNNs）视为神奇的黑盒子，我们放进去一堆数据，出来的就是我们的解决方案！事实上，事情没那么简单。在设计和应用DNN到一个特定的问题上可能会遇到很多挑战。为了达到现实世界应用所需的性能标准，对数据准备，网络设计，训练和推断等各个阶段的正确设计和执行至关重要。

John Hopcroft近日在清华举行深度学习相关讲座，本文为你整理Hopcroft教授的讲稿与重点。本文首发于「学术头条」微信公众号（ID：SciTouTiao），深...

（选自Analytics Vidhya；作者：Pranav Dar；磐石编译）目录介绍 图像处理相关数据集自然语言处理相关数据集语音处理相关数据集Supplement一．介绍通常来说，深度学习的关键在于实践。从图像处理到语音识别，每一个细分领域都有着独特的细微差别和解决方法。然而，你可以从哪里获得这些数据呢？现在大家所看到的大部分研究论文都用的是专有数据集，这些专有数据集又通常不会公开。那么，想实

问耕 发自 麦蒿寺量子位 出品 | 公众号 QbitAI据新京报、法制晚报、扬子晚报等媒体消息，刚刚举行的清华大学2018年自主招生复试中，面试内容涉及人工智能和区块链等...

选自KDnuggets  机器之心编译参与：吴攀人工智能正在成为新一代技术变革的基础技术，但从头开始为自己的应用和业务开发人工智能程序既成本高昂，且往往很难达到自己想要的...