随着人工智能产品的日益成熟，互联网和传统软件行业都在积极引入人工智能系统。 但由于人工智能与此前的软件有着很大的不同， 测试方式也发生了颠覆性的变化。本场 Chat 将分享一些针对人工智能原理设计的通用测试方法，并详解大数据和容器技术在人工智能测试中的应用和方法。实录提要：反欺诈中，如何量化模型效果或指标，需要详细的标注数据才能对比吗？人工智能测试如何入行？对于特定任务的客服机器人如何...

连接组学主要是通过分析神经元之间的连接和组织方式来达到分析大脑的运行机制这一终极目的的一门学科。深度学习是机器学习的一个分支，是受人类大脑神经元结构启发的学习算法。未来五年内的 AI 能达到什么程度？我们应该从什么方向进行探索？本文没什么干货，就是想和广大人工智能爱好者异想天开的畅想一下人工智能的未来。...

担心涉及范围太广？代码能力太弱？学习时间太长？这场 Chat，我将从亲身经历出发，讲述自己从一个代码小白，在懵懂中摸索直到确认自己未来的研究方向的一系列心理历程。干货主要包括：多角度剖析机器学习领域常见的分类以及专有名词。为什么选择机器学习这条道路，未来可以从事的职业介绍，以及一路遇到的困难点。非常推荐的学习资源和自学道路中亲测可行的进度安排等。...

做为一个 AI 时代的开发人员，在“对话即平台（Conversation As a Platform）”的时代下，是不是想搞一个聊天机器人练练手却不知道如何下手？本场 Chat 将以一个案例带领大家从零开始，基于微软的 Bot framework 以及 LUIS 开发一个聊天机器人。你只需要会写点 Code 就可以，相信本场 Chat 结束后大家都可以拥有一个自己的 Bot！本场 Chat 主要.

目前机器学习技术应用在各行各业，从互联网信息转向移动互联，再到物联网时代，机器学习人工智能起了关键的作用。同时，向更多的人群普及机器学习的知识，让更多的人了解、明白什么是机器学习。本 Chat 首先介绍了人工智能的历史渊源，到机器学习的基本原理，然后到机器学习中的一个分支“自然语言处理”，最后介绍自然语言处理中的 2 个关键算法，即 TF-IDF和 LDA 算法。本课目的在于普及知识，适合...

之前我写过一篇关于《轻松搞定机器学习中的概率统计知识》的 Chat，欢迎大家订阅。这次 Chat 接上次的主题，主要针对线性代数知识，在这个 Chat 中，我会全面、具体、深入的梳理机器学习中的线性代数知识。本场 Chat 适合人群：机器学习初学者，想回顾机器学习数学原理的童鞋，正在准备机器学习相关工作面试的童鞋本场 Chat 您将了解如下内容：机器学习中涉及的主要线性代数知识基础；结合...

美团每天有百万级的图片产生量，运营人员负责相关图片的内容审核，对涉及法律风险及不符合平台规定的图片进行删除操作。由于图片数量巨大，人工审核耗时耗力且审核能力有限。另外对于不同审核人员来讲，审核标准难以统一且实时变化。所以有必要借助机器实现智能审核。图像智能审核一般是指利用图像处理与机器学习相关技术识别图像内容，进而甄别图像是否违规。图像智能审核旨在建立图片自动审核服务，由机器自动禁止不符合规定（.

本场 Chat 主要目标是立足于前人肩膀上，从整体上来总览深度学习，图文并茂的解释深度学习概念。适合想转战深度学习的小伙伴，以及刚刚入门深度学习，却为深度学习开发流程而困惑的小伙伴们。本场 Chat 主要内容：深度学习的基本概念；分类问题与回归问题；监督学习与无监督学习；深度学习算法如何学习；开发流程是如何的；深度学习的应用场景。...

内容简介2010年以来，由于大数据产业的发展，数据量呈现爆炸性增长态势，而传统的计算架构又无法支撑深度学习的大规模并行计算需求，于是研究界对 AI 芯片进行了新一轮的技术研发与应用研究。AI 芯片是人工智能时代的技术核心之一，决定了平台的基础架构和发展生态。本报告在此背景下，对人工智能芯片的发展现状进行了简单梳理，包括以下内容：人工智能芯片概念AI 芯片的技术特点及局限性AI 芯片厂商介...

内容介绍在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络，等等。用最火的Python语言、通过各种各样的机器学习算法来解决实际问题！书中介绍的主要问题如下。探...