1、学习并掌握一些数学知识 高等数学是基础中的基础,一切理工科都需要这个打底,数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础线性代数很重要,一般来说线性模型是
AI在文本创作上的能力正在加强。人们对于人工智能的创作能力赋予了更大的想象力,尤其是在OpenAI 推出文本生成模型 GPT-2 后。前不久《权力的游戏》烂尾,有程序员直接用GPT-2重写了比电
70年代末,随着计算机的应用和传感技术的发展,移动机器人研究又出现了新的高潮。 特别是在80年代中期,设计和制造机器人的浪潮席卷全世界。一大批世界著名的公司开始研制移动机器人平台,这些移动机器人
人类是地球唯一的智慧生命,是站在地球生物链顶端的生物,也是地球万物的主宰。人类之所以能够成为地球的霸主,不是依靠我们的身体力量,事实上人类的身体相比于很多动物是处于弱势,人类依靠是自己的智慧,而
1. 一些基本概念 图1. 机器学习的基本过程 训练集(Training Set):为了研究一个变量(x)与另一个变量(y)的关系,而通过观察、测量等方式获得的一组数据
机器学习 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行
研究人员利用基于神经网络的新算法,成功模拟了量子系统的“稳态”。利用神经网络估计并模拟波函数和密度矩阵,大大降低了计算复杂度和算力需求,为解决量子科学和信息领域的几个突出问题打下了基础。
围绕人工智能和自动化的争论似乎一直都是悲观主义者占主导,他们担心机器人会取代所有的工作,而乐观主义者则不以为然。但麻省理工学院Sloan教授Erik Brynjolfsson和他的同事们表示,争
很多机器人的研究目标很多是模拟人的智能,所以研究人的控制系统,对于机器人有很大的借鉴意义。人体的神经系统由大脑、小脑、脑干、脊髓、神经元等共同构成,复杂而又完善。人体神经系统包括中枢神经系统和周
现在机器学习应用非常流行,了解机器学习项目的流程,能帮助我们更好的使用机器学习工具来处理实际问题。 1. 理解实际问题,抽象为机器学习能处理的数学问题 理解实际业务场景
1.恒力 力矩传感器首次制造出来,是用于打磨、抛光等应用。由于这些应用都很难实现自动化,因为机器人需要某些力反馈来确定它推动的力够不够。 通过在程序中引入力反馈回路,你可以很轻易
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,Ten
开源的深度学习神经网络正步入成熟,而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢?本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点,从而为各位读者
本文主要讨论的是普通电机,减速电机、步进电机,舵机伺服电机指的是直流电的微型电机,平常我们接触到的也以直流电的居多。电机的学问很深,本文只是为初学者大致讲一下制作机器人常用的各种电机。
普通程序员如何转向AI方向 眼下,人工智能已经成为越来越火的一个方向。普通程序员,如何转向人工智能方向,是知乎上的一个问题。本文是我对此问题的一个回答的归档版。相比原回答有所内容增加。