不用199，也不用9.9，英伟达黄院士免费给大伙儿送AI课了！从数据科学到深度学习，再到生成式AI，全都有免费课程上新，且不少课入门小白也能看懂。点开每节课不光有录制的课程视频，还有讲义、PPT、课后问题等学习资料。课前要求是需对机器学习和深度学习有基本的了解。这节课时长仅有10分钟，探讨了世界上第一个神经网络背后的生物学和心理学灵感。
英伟达深度学习机器学习生成式AI
量子位 2024-04-04
AIGC指人工智能生成技术，它是一种利用机器学习和神经网络等技术来生成各种形式内容的技术。以上三个概念之问的关系可以这样理解:Al是整个人工智能领域的总称，包括了AIGC和AGI等不同的技术方向。AIGC是A…
AIGC人工智能AGI机器学习
月亮引力 2024-04-04
亚马逊(首席执行官安迪·贾西 (Andy Jassy) 在他的第二份年度致股东信中为投资者提供了大量有价值的花絮。其中之一是关于热门的半导体行业，这是所有计算技术的基石。实际上，亚马逊多年来一直在投资自己的内部半导体设计，并且越来越关注高性能机器学习处理器，这些处理器为 ChatGPT 等大型语言模型 (LLM) 服务提供动力。Nvidia 的股票最近一直在蓬勃发展，这是基于对其LLM 长期收入增长前景的乐观情绪，因为其图形处理单元 (GPU) 在该部门处于领先地位。但亚马逊的芯片投资是否会给 Nvidi
亚马逊融资机器学习大语言模型
启芯硬件 2024-04-03
艾科瑞特科技：计算机视觉-人脸识别模型关键词：目标检测、目标跟踪、图像识别、图像分类、视频分析、自然语言处理、自然语言分析、计算机视觉、人工智能、AIGC、AI、大模型、多模态大模型、API、Docker、镜像、API市场、云市场、国产软件、信创内容摘要：人脸识别模型是一种利用计算机视觉和机器学习技术，通过分析和比较人脸特征来进行身份识别的模型。它能够应用于红外成像的人脸比对，尤其在低成本红外摄像头的门禁或门锁场景中表现优异，适用的应用场景：手机解锁：通过识别用户的人脸来解锁手机，提高安全性和便利性。门禁
人工智能AIGC机器学习
艾科瑞特科技 2024-04-03
尽管到目前为止，许多实验证实AI在复制人类情感方面做得很糟糕。海特说：“我的母亲是航空工程师，父亲是美术家，这让我对创作过程和艺术家在想象中经历的一切非常欣赏。海特说他们将机器学习作为一项实验，并对结果感到满…
生成式AI艺术机器学习
3DMGAME 2024-04-03
Brain.js 是一个优秀的库，适合具有 Web 开发背景的且对机器学习有兴趣的初学者。本文阐述了通过使用 Brain.js 构建机器学习模型（ML 的训练、测试和预测）的简便性
人工智能机器学习
1024小神 2024-04-02
AI绘画作为一种新兴的艺术形式，正在逐渐改变我们对艺术的认知。AI绘画的使用涉及多个步骤，主要依赖于特定的AI绘画工具或平台。那么AI绘画该怎么使用? [图片] 1、选择AI绘画工具：首先，你需要选择一个合适的AI绘画工具或平台。这些工具通常结合了计算机视觉、机器学习和深度学习技术，能够模拟人类艺术家的绘画过程。 2、数据预处理：AI绘画工具在创作之前，通常需要收集大量的绘画数据，包括已有的艺术作品、照片或其他图像。这些数据会经过预处理和格式转换，以便计算机能够理解和学习。 3、网络结构和算法设计：AI绘
AI绘画艺术机器学习深度学习
建e网小白 2024-04-02
2024年第三期杭州线下班数据采集与机器学习实战（Python）线上班 八大专题 大模型技术与应用实战数据采集与处理实战（Python&八爪鱼）大数据分析与机器学习实战（Python）商务数据分析实战（Python）计算机视觉应用实战（Pytorch）PyTorch与人工智能实战网络爬虫与舆情分析（Python）Python金融数据分析与实战会议组织主办单位：泰迪杯数据挖掘挑战赛组织委员会协办单位：人民邮电出版社有限公司协办单位：北京泰迪云智信息技术研究院承办单位：广东泰迪智能科技股份有限公司为推动各院校
人工智能机器学习金融
泰迪科技 2024-04-02
在当今数字化时代，创造独特而吸引人的文案是各个行业中成功营销的关键之一。然而，对于很多人来说，写作并不是一项容易的任务。好在随着人工智能的发展，AI写作工具正变得越来越普及，并且在帮助人们提高写作效率和质量方面发挥着重要作用。在本文中，我们将介绍三款非常实用的AI写作工具，它们能够帮助创作人员进行文案智能二创，提高文案撰写的效率和质量。 [图片] 第一款AI写作工具是“火呱AI写作” 这款工具利用先进的自然语言处理技术和机器学习算法，能够生成独特而富有创意的文案。它可以根据用户提供的关键词、主题和描述，自
AI写作人工智能机器学习
bili_21611284668 2024-04-02
英文原题：Materials Data toward Machine Learning: Advances and Challenges通讯作者：孙志梅，北京航空航天大学作者：祝令刚，周健背景和概要机器学习驱动了材料科学研究范式的迭代。在材料的快速发现以及自主化智能实验室建立方面，机器学习已展现出巨大的变革能力。机器学习应用于材料科学已有大量的研究论文和综述报道，本文以机器学习的“原料”--材料数据问题为切入点，探讨如何进一步释放机器学习加速材料研发的巨大潜力。首先，本文总结了材料数据的高
机器学习
朱老师讲VASP 2024-04-02
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