答：人工智能 （AI） 是指在机器中模拟人类智能，使它们能够执行通常需要人类智能的任务，例如解决问题、学习和决策。

通过评估项目的要求、对 Python 的熟悉程度、对可伸缩性的需求、部署首选项以及您寻求的社区支持类型，您可以做出确保效率和生产力的选择。它主要在 C++ 年开发，效率显著，它在特斯拉自动驾驶仪和 Uber 的 Pyro 等平台上的采用进一步证明了它的能力。● 庞大的社区：TensorFlow 已经存在了更长的时间，并建立了一个庞大的社区。● 对 TF 2.x 的投资：随着 TensorFlow

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seq2seq聊天机器人作者：魏祖昌一、背景介绍人工智能技术的进步，语音识别技术、自然语言处理等技术的成熟，智能客服的发展很好的承接当下传统人工客服所面临的挑战。智能客服能够24小时在线为不同用户同时解决问题，工作效率高等特点，这是传统人工客服不能替代的，它能为公司节省大量的人工客服成本。在这次疫情当中，由于总总原因，大家肯定多多少少都见识过各种各样的智能客服。本文就基于seq2seq来介绍一个聊

1. 背景介绍语音是人类最自然的交互方式。计算机发明之后让机器能够“听懂”人类的语言、理解语言含义，并能做出正确回答就成为了人们追求的目标。这个过程主要采用了 3 种技术，即自动语音识别（automatic speech recognition，ASR）、自然语言处理（natural language processing，NLP）和语音合成（speech synthesis，SS）。...

时间序列预测——DA-RNN模型作者：梅昊铭1. 背景介绍传统的用于时间序列预测的非线性自回归模型（NRAX）很难捕捉到一段较长的时间内的数据间的时间相关性并选择相应的驱动数据来进行预测。本文将介绍一种基于 Seq2Seq 模型(Encoder-Decoder 模型)并结合 Attention 机制的时间序列预测方法。作者提出了一种双阶段的注意力机制循环神经网络模型（DA-RNN），能够很好...

DDTW 导数动态时间规整算法作者：郑培Derivative Dynamic Time Warping（DDTW） 是对 Dynamic Time Warping (DTW) 的一种改进。缓解了经典DTW算法所产生的“奇点”（Singularities）问题，本文将从以下几个方面介绍DDTW算法。1、算法背景时间序列是几乎每一个科学学科中普遍存在的数据形式。时间序列的常见处理任务是将一个序...

近年来，深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域大放异彩。这些领域所面对的数据都是结构化的，如图像、音频、文本等，它们内部都有明确的排列规则。结构化的数据由于具有这些确定的规则而方便处理，但是在现实生活中，非结构化的关系数据才是主流。我们无时无刻不在面临着关系数据：构成物质的分子是一种由各种原子组成的关系网络；人类社会是一种以人为节点组成的社交网络；整个宇宙更是一种异质、非均匀的大型网络。有实体的

采用 Python 机器学习预测足球比赛结果足球是世界上最火爆的运动之一，世界杯期间也往往是球迷们最亢奋的时刻。比赛狂欢季除了炸出了熬夜看球的铁杆粉丝，也让足球竞猜也成了大家茶余饭后最热衷的话题。甚至连原来不怎么看足球的人，也是暗中努力恶补了很多足球相关知识，想通过赛事竞猜先赚一个小目标。今天我们将介绍如何用机器学习来预测足球比赛结果！本 Chat 采用 Python 编程语言，使用 人工智能..

作为一个学习者，什么样的学习方式、学习路径能够帮助我们更高效、便捷的入门人工智能，不至于错过奔驰而过的“AI”号列车？人工智能时代持续发展，成为新一轮产业变革的核心驱动力和引领未来发展的战略技术，不仅受到政策的支持，国内人工智能市场规模也在不断攀升，相应地对各行各业的人员也产生了巨大的影响，人工智能相关专业掀起了热潮，并且非计算机专业也被迫卷入“转型升级”的道路中。作为一项具有一定门槛的学科，如何