场景描述：520，属于中国的网络情人节。据新闻报道，各地婚姻登记处今天又迎来了一个高峰日。超神经在这个特别的日子，特地为大家奉上两对计算机大神的唯美爱情故事。2014 年 5 月，吴恩达加入百度，担任百度公司首席科学家，这一度成为当时圈内的爆炸性事件。20

针对识别图片中的文本信息识别，分为文本区域检测，之后是将文本区域的字符分割，分割以后开始进行字符识别。滑动窗口是用来定位文字位置、行人位置等。使用滑动窗口的方案，得到分割点，得到分割后的字符。在人脸识别的过程中，也是有这样的步骤。进行每个模块的100%手工

序列模型广泛应用于语音识别，音乐生成，情感分析，DNA序列分析，机器翻译，视频行为识别，命名实体识别等众多领域。单词是无法直接输入到网络中，所以必须转成数子，用数字来表示单词。方法是将数据集中出现次数最多的10000个单词，然后用one-hot来表示每一个

“人工智能是新电力”这个比喻指的是什么？A.人工智能为我们的家庭和办公室的个人设备供电，类似于电力。D.与100年前开始的电力类似，人工智能正在改变多个行业。用于猫识别的图像是“结构化”数据的一个例子，因为它在计算机中表示为结构化的数组。人口数据集包含不同

机器学习已然成为无数重要应用的基石——如今，在网络搜索、垃圾邮件检测、语音识别以及产品推荐等领域，你都能够发现它的身影。如果你或你的团队正在研发一款机器学习相关应用，并期待取得较快进展，那么这本书将会是你的得力助手。众多的机器学习问题会留下一些线索，告诉你

终于，我们开启了 2020 年的进度条，在新的一年里 AI 领域将会有怎样的发展？我们需要听听各位学界大牛的预测。Coursera 联合创始人、斯坦福大学副教授吴恩达创办的 deeplearning.ai 刚刚发布了最新一期文章，其中不仅有周志华、Yann

还有几天，我们就要和2019年说再见了。今年是AI从梦想变为现实的一年，从NLP到自动驾驶，从人脸识别到数据模拟，有哪些技术突破面世，又遭遇了哪些新的困难？吴恩达的Deeplearning.ai梳理了今年AI最重要领域内的六大标志性事件和趋势。戳右边链接上

数据集划分: train,dev,test: 在train中训练模型,利用dev选择最佳模型,利用test测试最终模型

本文为吴恩达团队对2019年AI大势的盘点。还有几天，我们就要和2019年说再见了。今年是AI从梦想变为现实的一年，从NLP到自动驾驶，从人脸识别到数据模拟，有哪些技术突破面世，又遭遇了哪些新的困难？吴恩达的Deeplearning.ai梳理了今年AI最重

还有几天，我们就要和2019年说再见了。今年是AI从梦想变为现实的一年，从NLP到自动驾驶，从人脸识别到数据模拟，有哪些技术突破面世，又遭遇了哪些新的困难？吴恩达的Deeplearning.ai梳理了今年AI最重要领域内的六大标志性事件和趋势。2019年已

是什么让数据科学成为一个性感的行业？当把海量数据注入到新兴行业中，并随之而涌现的大量令人兴奋的新技术。如今，数据科学不再是纯抽象领域的代名词，而是随处可见。从大型产业到学术研究，无不体现出社会对该专业领域知识需求的增长。Statista公司发布的一份报告显

Coursera 又有 TensorFlow 专项课程了，这回的主要内容放在了 TensorFlow.js、TensorFlow Lite 等 web 或移动端的使用。大家都很熟悉吴恩达了。他开设的 Coursera 机器学习课程可以说是很多初学者的「白月

近日，2020 年度 IEEE 冯诺伊曼奖项结果正式公布。机器学习泰斗 Michael Jordan 摘得本年度奖项，获奖理由为「对机器学习和数据科学的重大贡献」。此外，IEEE 创始者奖章、 Jack S. Kilby 信号处理奖章等多项荣誉也已一并颁布

纽约大学心理学与认知科学教授、畅销书作家加里·马库斯认为，在关于AI研究的新闻报道中，过度的宣传和错误的信息将导致AI寒冬再来。而问题不仅出在媒体，研究人员和AI领军人物持默许态度甚至煽风点火。你认同马库斯的观点吗？来 新智元AI朋友圈 和行业大咖讨论吧～

本文整理了深度学习基础、卷积网络和循环网络的学习笔记，附下载哦~[ 导读 ]吴恩达在推特上展示了一份由 TessFerrandez 完成的深度学习专项课程信息图，这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。因此它不仅仅适合初学者了解深度学习，还适合机器

前几天，人工智能和机器学习专家吴恩达发了一封公开信，宣布将在Coursera 上面发布新的深度学习课程 deeplearning.ai。这些课程将会帮助你掌握深度学习相关知识，并将其投入实际应用中，帮助你在AI领域有所建树。但在接下来的几年中，各种规模和所

Chapter 2 - 单变量线性回归定义单变量数据集或假设函数的特征值只有一个线性回归求解回归问题的方程是线性方程模型建立假设函数以下图所示的训练集为例：。在不断调整$θ$组合后，找到使得总误差最小的那个θ组合。再次，算出平方和后的式子乘以$\frac{

聚类之前的课程中我们学习的都是监督学习相关的算法，现在来开始看非监督学习。非监督学习相对于监督非学习来看，其使用的是未标记的训练集而监督学习的是标记的训练集。其中一种可能的结构是，所有的数据可以大致地划分成两组，这种划分的算法称为聚类算法。在很多场景下我们

导读：6月26日，据The Verge等多家外媒报道，吴恩达的自动驾驶创业公司Drive.ai已确认出售给苹果，具体价格不详。苹果公司确认，目前已收购了吴恩达创建的位于加利福尼亚的自动驾驶公司Drive.ai。苹果已雇佣了数十名Drive.ai工程师加入P

直观感受反向传播的概念上篇文章讲述了神经网络的反向传播算法的基本概念，现在来详细的对此算法进行一些讲解。回忆一下神经网络的代价函数：。直观的说，$\delta_j^$项表示在第l层中第j个单元的误差。更正式的说，$\delta$的值实际上是代价函数的导数。