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吴恩达deeplearning.ai五项课程完整笔记了解一下?

Deeplearning.ai 课程开课以来,一直受到大家的关注,也有众多读者积极的参与到学习中。Mahmoud Badry 完成的笔记主要分为五部分,分别对应神经网络与深度学习基础、提升 DNN 性能的技巧与方法等、结构化机器学习项目、卷积神经网络和序列模型五门课程。值得注意的是,该项目完成的笔记十分详细,基本上五门课程的知识点全都覆盖到了。例如第一项课程以每周不同主题为序记录了从神经网络简介到 Goodfellow 采访等基本知识点。 由于前四课很多知识点都已经介绍过,因此本文我们着重介绍第五课的笔记概要,读者可自行查阅 GitHub 阅读完整的笔记。 第五课序列模型简介 本课程将讲授如何构建自然语言、音频和其他序列数据的模型。在深度学习的帮助下,序列算法比两年前效果更好,用于大量有趣的应用,如语音识别、音乐合成、聊天机器人、机器翻

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IDC日前发布《中国人工智能市场生态体系研究报告,2017》,报告从AI基础支撑资源、关键技术及应用解决方案层面研究分析了中国市场的进展、机会和挑战。 近五年大数据的发展提高了行业企业的信息化、数字化程度,数据的体量、价值密度不断提升,为人工智能模型训练提供了数据支撑。数据处理、模型训练需要有计算能力的支撑,能够加速数据处理的芯片是人工智能市场发展的重要驱动力。NVIDIA、Intel等芯片厂商提供硬件和软件平台,赋能开发者快速进入应用开发环节,推动了市场的发展。开源框架诸如Tensorflow, Caffe,以及国内BAT的开放平台则提供了大量的算法库,帮助开发者依托已有的积累快速进行优化。数据体量增长、算力快速提高,成为人工智能市场发展最重要的驱动因素。 另外,云计算服务平台不仅提供了AI开发的基础存储资源,也在不断推出云化GPU/FPGA服务器,并通过云平台输出AI服务,是市场发展的重要驱动力之一,同时也是2017年以来发展速度最快的一个细分市场。截至2017年上半年,共有10家云计算服务厂商加入了这一市场,而到2017年底,这一数字可能会翻倍。 在关键技术领域,报告重点解读了包...

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