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AI 经典书单 | 人工智能学习该读哪些书

人工智能相关岗位中,涉及到的内容包含:
算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词,基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。

解读2018年人工智能8大趋势

计算分析大数据远远没有过时。反而,随着数据量不断增大,数据分析的水平也逐渐提高。未来,我们还将看到更多的改变。以下是来自人工智能,大数据,预测分析和机器学习领域的关键统计数据:

当黑客盯上自动驾驶,谁来保证安全?

相信看过这篇文章之后,一部分读者会更加珍视现在还不能自动驾驶的“老爷车”,另一部分读者正在寻找文章中有关黑客知识的bug,而最聪明的那一小撮读者,或许已经在写白皮书,筹划推出一款AutomobileSafetyCoin了吧……

《机器读心术之强化学习实战》特训营

《机器读心术之强化学习实战特训营》,这是在全国首次推出经过知识体系化梳理并带有实战内容的强化学习课程,课程口号“两天抵两年”,通过讲师深入浅出的讲解,将需要很长时间才能理解的深涩技术用最简单通俗直击核心的方式呈现,经过两天14小时的学习效果,相当于学员自学2年时间,知识传授效率极高。

2017人工智能与机器学习年终盘点(重要工具资源汇总)

2017年是人工智能技术全面开火、勇猛精进的一年,也是对未来全球科技和经济影响深远的一年。
无论人工智能圈子内外的从业者,都开始正视这个可能会很快改变所有人命运的热门技术。关注、学习、思考、实践人工智能技术及其相关应用,将是所有IT人未来多年将要面对的最重要的课题和命题。

To B产品经理如何转型为AI产品经理

我是一名To B互联网产品老兵,本文是根据我对AI技术的学习与思考,总结的AI产品经理转型方法。文章中不免有过于主观或错误的观点,也希望大家能够指正或给出建议。

60年沉浮,人工智能还要经历多少偏见与误判

自1956年“人工智能”一词诞生以来,人工智能研发热,几起几落。究其因,包括科学家在内的众人,对人工智能抱有偏见和误判。这一次,人类能够摒弃偏见,少一些误判吗?

最佳AI /机器学习资源索引

人工智能/机器学习领域现在很受关注,对于一个新手来说知道从哪里开始学习可能有点困难。一位AI领域的资深人士收集了很多敲优秀的资源。小编赶紧为各位看官奉上。我希望这个策划的列表可以帮助你开始在技术层面上了解有关AI /机器学习的所需知识。

柯洁之后,32个AI里程碑全预测

人类纪元2017年,世界第一柯洁哭了,为自己 0:3 对 AlphaGo 的落败。有人解读说,这预见到了人族衰败的开始,和未来两个族群之间在智力上的天渊之别。AlphaGo 在档案上把这一天记录为“柯洁点”,意味着人类在智力上最后的辉煌和衰落的开始。“柯洁点”之后,AI 编年史将如何展开?在哪些时间节点上,AI 将实现对人类的超越?牛津大学最近完成了一项对机器学习研究人员的大型调查,调查内容是他们对 AI 进展的看法。

一文读懂人工智能的前世今生

今天小编就用一篇文章带你了解人工智能的前世今生,让你3分钟成为人工智能的达人!另外,2月28日周日21:50央视财经《对话》栏目将对话AI专家马尔科夫,开启人工智能大时代。

如何避免人工智能中的偏见性算法

许多为我们的生活做出决定的算法——从决定我们在互联网上看到什么,到决定我们成为受害者或施害者的可能性——是在没有包含各种各样的人群的数据集上训练的。

有哪些传统数据科学技术被大众媒体称为人工智能(AI)?

这篇文章并不是一个深入的研究,而是进行粗略的介绍,以便你了解这领域的研究进展和发展趋势。如果你是一位传统数据科学家,读过一些文章,但仍然没有把这些拼图拼起来建立全面的认识,你可能会发现这是一种整合你当前的知识,甚至发现你想关注哪个目标并致力于此的方式。

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