人工智能与机器学习

未来软件市场是怎么样的？做开发的生存空间如何？

一、未来软件市场的发展趋势技术趋势：人工智能与机器学习：随着技术的不断成熟，人工智能将在更多领域得到应用，如智能客服、自动驾驶、智能制造等，这将极大地推动软件市场的增长。
cesske·2024-09-16 01:19

人工智能与机器学习原理精解【18】

文章目录决策树基础决策树的定义决策树的计算决策树的例子决策树的例题决策树算法一、决策树的算法过程二、决策树的性质Julia中实现框架使用`DecisionTree.jl`使用`MLJ.jl`Julia包的教程一、了解Julia包生态系统二、安装Julia包1.打开JuliaREPL2.使用Pkg包管理器三、使用Julia包四、查找和了解Julia包1.Julia官方文档2.JuliaHub3.Gi
叶绿先锋·2024-09-10 15:26

人工智能与机器学习原理精解【1】

文章目录Rosenblatt感知器感知器基础收敛算法算法概述算法步骤关键点说明总结C++实现要点代码参考文献Rosenblatt感知器感知器基础感知器，也可翻译为感知机，是一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络，是一种二元线性分类器。Rosenblatt感知器建立在一个非线性神经元上，但是它只能完成线性分类硬限幅与超平面局部诱导域v=∑i=1mwixi+b从上面公式看来，
叶绿先锋·2024-09-07 19:06

人工智能与机器学习原理精解【16】

文章目录因果推理概率空间模型一、定义二、性质三、构建步骤四、示例五、应用联合分布概述联合分布函数和概率密度函数之间的主要关系离散型联合分布连续型联合分布联合分布函数一、定义二、性质三、计算四、例子五、例题Reichenbach的共同原因原则定义与背景主要内容数学原理概述应用与推断应用领域注意事项Reichenbach共同原因原则（赖兴巴赫共同原因原理）的实例1.自然科学领域实例一：地震与海啸的相关
叶绿先锋·2024-09-07 08:45

人工智能与机器学习原理精解【17】

文章目录贝叶斯贝叶斯定理的公式推导一、条件概率的定义二、联合概率的分解三、贝叶斯定理的推导四、全概率公式的应用五、总结全概率公式推导一、全概率公式的定义二、全概率公式的推导三、全概率公式的应用贝叶斯定理的原理一、基本原理二、核心概念三、数学表达式四、原理应用五、原理特点朴素贝叶斯定理一、贝叶斯定理基础二、朴素贝叶斯的原理三、朴素贝叶斯的特点朴素贝叶斯公式一、贝叶斯定理二、特征独立性假设三、朴素贝叶
叶绿先锋·2024-09-05 08:23

未来行业走向：探索变革与机遇

一、人工智能与机器学习人工智能（AI）和机器学习（ML）将成为未来行业发展的关键驱动力。AI技术的广泛应用将改变许多行业的工作方式和商业模式。
安西宁·2024-09-02 16:28

政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习神经网络】 —— 预测机

开个头很多小伙伴们很想亲近人工智能与机器学习领域，然而这个领域里的核心理论、算法、工具给人感觉都太过“高冷”，让很多小伙伴们望而却步，导致一直无法入门。如何捅破这层窗户纸？
政安晨·2024-02-19 13:26

探索嵌入式系统的未来发展趋势

1.人工智能与机器学习的融合随着人工智能和机器学习技术的快速发展，嵌入式系统将更多地融合这些先进技术。未来的嵌入式系统将具备更强大的智能和
迷璃学妹·2024-02-12 20:40

大数据思考：面对海量数据时，选择哪种模式才是更适合自己的？

我所说的不仅仅是多年来我们都喜欢的科幻小说中“天网正在接管地球”式的人工智能，而是人工智能和机器学习已经逐渐成为我们日常生活中的实际应用.大数据是人工智能与机器学习的生命线和支柱。
Akamai中国·2024-02-09 18:47

ChatGPT学习大纲

人工智能与机器学习基础学习AI和机器学习的基本概念，为理解
冷暖从容·2024-02-07 19:34

人工智能与机器学习——开启智能时代的里程碑

写在前面前言人工智能与机器学习的概述监督学习、无监督学习和强化学习的基本原理监督学习：无监督学习：强化学习：机器学习的算法和方法常见的机器学习算法和方法线性回归：决策树：支持向量机：神经网络：人工智能与机器学习的应用领域人工智能与机器学习的未来发展结论
洁洁！·2024-02-01 01:32

【网络安全|信息泄露】谷歌容器云曝“严重风险”：上千 Kubernetes 集群可能暴露，涉某上市公司

GKE是谷歌针对Kubernetes开源项目的商用服务，广泛用于医疗保健、教育、零售和金融服务，以及数据处理和人工智能与机器学习操作。云安全厂商OrcaSecurity的研
网安老伯·2024-01-30 00:37

人工智能与机器学习在工业质量检测中的融合发展

人工智能与机器学习在工业质量检测中的融合发展随着科技的进步，人工智能和机器学习已经成为引领工业质量检测变革的重要力量。
matlabgoodboy·2024-01-24 11:36

2023年全球软件质量&效能大会（QECon深圳站）：核心内容与学习收获（附大会核心PPT下载）

为了更好地应对这些挑战，不断提升软件的质量和效能，大会将汇聚全球的软件开发者、架构师和项目经理，共同探讨和分享关于软件质量保证、测试、性能优化、用户体验设计、人工智能与机器学习、安全与隐私保护等方面的最佳实践和技术趋势
百家峰会·2024-01-21 03:36

2023年全球软件开发大会（QCon北京站2023）9月：核心内容与学习收获（附大会核心PPT下载）

一、核心内容1、人工智能与机器学习在本次大会上，人工智能与机器学习成为核心议题之一。专家们深入探讨了如何运用机器学习技术优化软件开发流程
百家峰会·2024-01-16 12:34

人机对话：程序设计，学哪种语言好？

人工智能与机器学习：前端Web全栈技术：移动开发：区块链技术：
明月看潮生·2024-01-14 12:57

基于Java的人工智能与机器学习初探

随着人工智能和机器学习的快速发展，Java作为一种流行的编程语言，被广泛应用于许多AI和机器学习应用程序的开发中。本文将介绍Java在AI和机器学习开发中的基本概念和技术。Java在AI和机器学习中的应用Java可以广泛应用于人工智能和机器学习应用程序的开发中，包括数据预处理、特征选择、模型训练和评估等。Java还具备跨平台的能力，能够在各种操作系统上运行，这使得Java成为机器学习和AI领域的重
naer_chongya·2024-01-07 03:30

图像识别的技术前沿：人工智能与机器学习的融合

图像识别的技术前沿在于人工智能（AI）与机器学习（ML）的融合。这种融合使得图像识别系统能够从大量数据中自动学习并识别出各种模式，从而在复杂和动态的环境中实现更高的准确性和鲁棒性。机器学习在图像识别中发挥着越来越重要的作用。传统的图像识别方法通常依赖于手工制作的特征提取和特征匹配，而机器学习则通过训练神经网络自动学习图像中的特征，并做出准确的分类或识别。深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），已经
matlabgoodboy·2024-01-05 08:00

搜索与人工智能

了解机器学习的基本思想和典型应用第四：了解人工智能应用开发的基本模式内容1.博弈树与剪纸、零和博弈，极大极小策略博弈树与搜索，α与β剪枝以及著名的计算机博弈的例子2.启发式搜索启发式函数，启发式搜索过程，3.人工智能与机器学习人工智能发展历程
码海串游·2024-01-04 18:57

图像识别的技术前沿：人工智能与机器学习的融合

图像识别的技术前沿在于人工智能（AI）与机器学习（ML）的融合。这种融合使得图像识别系统能够从大量数据中自动学习并识别出各种模式，从而在复杂和动态的环境中实现更高的准确性和鲁棒性。机器学习在图像识别中发挥着越来越重要的作用。传统的图像识别方法通常依赖于手工制作的特征提取和特征匹配，而机器学习则通过训练神经网络自动学习图像中的特征，并做出准确的分类或识别。深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），已经
matlabgoodboy·2023-12-30 05:25

斯坦福AI百年报告2017：人工智能与机器学习全景式概览

“AIIndex”（AI指数）近日重磅发布，这是斯坦福大学AI百年研究（AI100）的一个项目，旨在追踪人工智能的活动和进展。该报告列出了2017年人工智能在计算机视觉、自然语言理解等方向上的最新进展，分学术、产业多个角度盘点人工智能进度。报告还综合学术论文数量、招生数量和VC投资数量，得出AI发展活力指数，数据显示，最新一波AI浪潮在2015年活力最高，自那以后其实活力开始有小幅减弱。报告全文：
智能交通技术·2023-11-26 14:41

AI和人工智能与机器学习全景报告

今天分享的是AI系列深度研究报告：《AI和人工智能与机器学习全景报告》。（报告出品方：appen）报告共计：30页获取数据获取仍是AI应用构建团队的主要瓶颈。原因各不相同。
人工智能学派·2023-11-26 14:02

SQL on Hadoop在快手大数据平台的实践与优化 | 分享实录

快手大数据架构工程师钟靓本文是根据快手大数据架构工程师钟靓于5月18-19日在A2M人工智能与机器学习创新峰会《SQLonHadoop在快手大数据平台的实践与优化》演讲中的分享内容整理而成。
weixin_34292959·2023-11-25 19:46

Python实现游戏人工智能与机器学习

本文将介绍Python在游戏人工智能与机器学习方面的应用，主要涉及以下几个方面：游戏AI基础知识游戏AI示例：独立行动游戏（IndependentActionGame，IAG）监督学习与无监督学习遗传算法强化学习深度学习二
心梓知识·2023-11-21 00:50

1000+常用Python库

目录Python常用库文件处理图像处理游戏和多媒体大数据与科学计算人工智能与机器学习系统与命令行数据库网络Web框架安全构建封装代码调试Python常用库Chardet字符编码探测器，可以自动检测文本、
TimeBomb2021·2023-11-14 16:52

架构师必知必会系列：人工智能与机器学习架构

作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍人工智能（ArtificialIntelligence，AI）、机器学习（MachineLearning，ML）、深度学习（DeepLearning，DL）和计算机视觉（ComputerVision，CV），经历了从新兴到昙花一现的发展过程，目前已成为人类社会发展的不可或缺的一部分。随着科技的不断进步，人工智能在各个领域都已经取得重大突破，将迎来深刻的变革。
禅与计算机程序设计艺术·2023-11-08 00:12

第三章:人工智能深度学习教程-人工智能与机器学习与深度学习之间的区别

人工智能基本上是通过一组规则（算法）将人类智能融入机器的机制。人工智能是两个词的组合：“人工”是指由人类或非自然物体制造的东西，“智能”是指相应地理解或思考的能力。另一个定义可能是“人工智能基本上是训练机器（计算机）模仿人脑及其思维能力的研究”。人工智能侧重于3个主要方面（技能）：学习、推理和自我纠正，以获得尽可能最大的效率。机器学习：机器学习基本上是一种研究/过程，它使系统（计算机）能够通过其拥
geeks老师·2023-11-07 20:42

人工智能与机器学习

人工智能和机器学习是目前科技领域最热门的话题之一，它们正在改变着我们的生活和工作方式。本文将从多个角度探讨人工智能和机器学习的应用和发展，以期为读者提供更全面的了解。一、人工智能和机器学习的定义人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是模拟人类智能的机器系统，这种机器系统可以在某些任务上比人类表现得更好。人工智能的应用领域非常广泛，例如自然语言处理、计算机视觉、智能机器人
Kali与编程～·2023-11-07 06:13

人工智能与机器学习---梯度下降法

一、梯度下降法1、概述梯度下降（gradientdescent）在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。2、原理梯度下降算法的基本原理就是通过多次迭代，求得与精度值匹配的最后结果：二、牛顿法1、牛顿法的概述牛顿法是机器学习中用的比较多的一种优化算法。牛顿法的基本思想是利用迭代点处的一阶导数(梯度)和二阶导
鄧丫丫·2023-11-02 22:33

python常见库类型

python常见库类型：文本处理文件处理图像处理大数据与科学计算人工智能与机器学习网络Web框架安全GUI构建封装程序代码调试详细可查如下blog。
就叫飞六吧·2023-10-28 14:14

‍ IT行业就业趋势：哪些方向更受青睐？

人工智能与机器学习人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）和机器学习（MachineLearning，简称ML）是当前IT行业的热门领域。随着大
一颗松鼠·2023-10-26 23:50

Educode--头歌 《人工智能与机器学习》-NumPy基础及取值操作

NumPy基础及取值操作第1关：ndarray对象任务描述相关知识编程要求测试说明答案第2关：形状操作任务描述相关知识编程要求测试说明答案第3关：基础操作任务描述相关知识编程要求测试说明答案第4关：随机数生成任务描述相关知识编程要求测试说明答案第5关：索引与切片任务描述相关知识编程要求测试说明答案第1关：ndarray对象任务描述本关任务：根据本关所学知识，补全右侧代码编辑器中缺失的代码，完成程序
喜欢奶盖那只猫·2023-10-18 05:24

详细阐述一下云产品中的计算、容器、存储、网络与CDN、安全、数据库、大数据计算、人工智能与机器学习有什么区别

云计算是一种基于互联网的计算模型，它允许用户通过网络访问计算资源，而无需拥有或维护自己的物理服务器和基础设施。以下是云产品中各个领域的详细阐述：计算：计算云服务提供虚拟机（VM）和容器实例，允许用户运行应用程序和工作负载。VM提供了完整的虚拟操作系统，允许用户安装和管理自己的应用程序和环境。容器是轻量级的运行时环境，允许将应用程序及其依赖项打包在一个独立的容器中，并在不同的环境中运行。存储：存储云
会挖坑的石头·2023-10-11 13:55

详细阐述一下阿里云产品中的计算、容器、存储、网络与CDN、安全、数据库、大数据计算、人工智能与机器学习有什么区别

阿里云是阿里巴巴集团旗下的云计算服务提供商，提供广泛的云产品和服务。以下是阿里云产品中各个领域的详细阐述：计算：阿里云的计算服务包括弹性计算、负载均衡和弹性伸缩等。弹性计算提供了虚拟机（ECS）实例，允许用户运行各种应用程序和工作负载。负载均衡服务用于分配流量到多个ECS实例，以提高应用程序的可用性和性能。弹性伸缩允许根据需求自动伸缩ECS实例的数量，以满足流量波动。容器：阿里云容器服务（Cont
会挖坑的石头·2023-10-11 13:55

AWS副总裁Swami：现在是人工智能和机器学习的黄金时代

谈起人工智能与机器学习，已经在亚马逊云服务（AWS）工作了15年的AWS副总裁SwamiSivasubramanian（以下简称Swami）这样向趣味科技表示，“对于整个世界来说，我们正在开启一个人工智能和机器学习的黄金时代
喜欢打酱油的老鸟·2023-10-09 18:58

泽林主办前沿IT技术分享峰会隆重召开，深度探讨人工智能、大数据与物联网 的未来发展趋势

峰会主题为“技术创未来链接新世界”，深度探讨剖析了人工智能与机器学习带来的新变革。
码农职场·2023-09-23 23:28

机器学习(一)

文章目录人工智能人工智能的诞生人工智能的发展历程人工智能与机器学习的关系机器学习机器学习的发展历程讨论机器学习的必要性机器学习的定义机器学习的三要素机器学习的基本概念作业人工智能人工智能的诞生人工智能诞生于一群科学家想使用机器模拟人类思维或者人类智能的一系列问题人工智能的目标是想通过计算机模拟人的某一些思维能力或者智能行为
@@老胡·2023-09-21 09:11

计算机未来-发展趋势和未来方向

计算机未来-发展趋势和未来方向1.人工智能与机器学习近年来，人工智能和机器学习成为了科技领域的热门话题。在CSDN上，与人工智能和机器学习相关的文章和讨论也是不胜枚举。
a谷雨c·2023-09-17 19:57

Ei、Scopus双检索 | 2024年第三届人工智能与机器学习前沿国际会议(FAIML 2024)

会议简介BriefIntroduction2024年第三届人工智能与机器学习前沿国际会议(FAIML2024)会议时间：2024年4月26日-28日召开地点：中国·宜昌大会官网：www.faiml.orgFAIML2024
CoreShare科享学术交流中心·2023-09-08 22:02

解决问题：现在计算机领域除ChatGPT、区块链技术、元宇宙、量子计算机、无人驾驶、AI绘画、5G技术、边缘计算、生物计算、量子通信、AR、VR、智能医疗、人工智能辅助设计外还有什么新技术吗

人工智能与机器学习技术：除了现有的广泛应用，包括语音识别、图
Solitary_孤影照惊鸿·2023-08-27 16:02

这是第四次工业革命的十大技术趋势

1.人工智能与机器学习它是什么：人工智能（AI）和机器学习是指机器学习和智能行动的能力-意味着它们可以根据从数据中学到的知识来做出决策，执行任务甚至预测未来结果。
AydanLinux·2023-08-23 21:02

SageMaker Neo优化目标检测模型加速推理

想学习更多人工智能与机器学习前沿案例？来2021亚马逊云科技中国峰
亚马逊云开发者·2023-08-23 00:19

Stage 5 人工智能与机器学习的发展历程

最近在听MOOC，课程中对各个学科的范围和发展的历程做了很好的整理：图片来自于慕课：发展阶段与主要成果如下：
AdelaZhou·2023-08-21 15:03

Github 开源项目国内镜像

Github开源项目国内镜像重要说明前言ACRN国内镜像STM32FirmwarePackage/Hal库国内镜像镜像地址使用方法ApacheZephyrProject人工智能与机器学习Go包和Golang
lionchan187·2023-08-05 09:08

探索从事软件工程师排名前10的IT行业

文章目录导语1.移动应用开发：2.前端开发：3.后端开发：4.数据库开发：5.软件测试与质量保证：6.人工智能与机器学习：7.嵌入式系统开发：8.网络安全与信息安全：9.虚拟现实与增强现实：10.软件项目管理
醉心编码·2023-08-01 03:48

2022年，人工智能和数据发展呈现哪五大趋势？

澳鹏Appen《2021年人工智能与机器学习现状报告》通过各行各业的实际应用场景，从数据的角度出发，总结了我们对于AI世界未来发展的五大预测，以及这些变化对于AI技术发展至关重要的原因。
澳鹏Appen·2023-07-27 12:38

生成模型理解

latentrepresentation）VAE迁移学习生成对抗网络GAN李沐论文精读摘要导言相关工作Adversarialnet简单总结精读挖坑（上课内容来自ManolisKellis教授（MIT计算生物学主任）的课《人工智能与机器学习
ICUD·2023-07-23 01:07

【人工智能与机器学习】轮廓检测及功能

一、实验介绍1.实验内容本实验将学习轮廓检测及功能。2.实验要点生成二进制图像来查找轮廓找到并画出轮廓轮廓特征边界矩形3.实验环境Python3.6.6numpymatplotlibcv2二、实验步骤1导入资源并显示图像importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportcv2%matplotlibinline#读入图像image=cv2.imread
听海—·2023-07-17 07:58

【人工智能与机器学习】决策树ID3及其python实现

文章目录1决策树算法1.1特征选择1.2熵（entropy）1.3信息增益2ID3算法的python实现总结1决策树算法决策树（DecisionTree)是一类常见的机器学习方法，是一种非常常用的分类方法，它是一种监督学习。常见的决策树算法有ID3，C4.5、C5.0和CART（classificationandregressiontree），CART的分类效果一般要优于其他决策树。决策树是基于树
日常脱发的小迈·2023-07-17 02:27

【人工智能与机器学习】基于卷积神经网络CNN的猫狗识别

文章目录1引言2卷积神经网络概述2.1卷积神经网络的背景介绍2.2CNN的网络结构2.2.1卷积层2.2.2激活函数2.2.3池化层2.2.4全连接层2.3CNN的训练过程图解2.4CNN的基本特征2.4.1局部感知（LocalConnectivity）2.4.2参数共享(ParameterSharing)3数据集介绍4猫狗识别（tensorflow）4.1搭建卷积神经网络模型4.2训练模型4.3
日常脱发的小迈·2023-07-17 02:57
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