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AI算法連載02:概率論基礎(chǔ)

在人工智能AI如火如荼的大潮下,越來越多的工程師們意識到算法是AI的核心。而面對落地的應(yīng)用,不懂算法的AI產(chǎn)品經(jīng)理將是空談,不僅無法與工程師溝通,更無法深刻理解應(yīng)用的性能與方式。所以業(yè)界逐漸形成一種共識,不懂算法的工程師做不了AI,不懂算法的產(chǎn)品經(jīng)理將把AI帶入泥潭。

因此,機器人網(wǎng)整理了一整套AI算法知識,包括從最基本的數(shù)學基礎(chǔ),譬如線性代數(shù)、概率論、牛頓法等數(shù)值計算、蒙特卡洛方法與MCMC采樣,到統(tǒng)計學,如:機器學習、向量、貝葉斯定理、決策樹、梯度、模型評估、降維、聚類、邊際、模型等等,再到深度學習,如:前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反向傳播算法、卷積升級網(wǎng)絡(luò)、CNN圖片分類、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等,以及自然語言處理NLP等等,以及AI算法中的各種工具和模型。

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