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2017年9月1日

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地平线谭洪贺:零基础看懂全球AI芯片--详解“xPU”

干货 | 阿里巴巴资深技术专家陈海青:阿里小蜜—电商领域的智能助理技术实践

【技术分享】基于双流递归神经网络的人体骨架行为识别

2017年9月3日

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行进中换轮胎:万字长文解析美团和大众点评两大数据平台是怎么融合的

免费会议|北理工知识图谱与智能问答研讨会(9月10日)

2017年9月4日

李沐:来一起动手学深度学习吧

【课程】宾夕法尼亚大学课程:面向自然语言处理的高级机器学习技术

AI PlayGround | 快加入我们的人工智能乐园吧!

干货|Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记(1)-- 深度学习概述

2017年9月5日

【推荐】神经网络调试经验汇编:神经网络不好使该咋办?

从逻辑回归到深度学习,点击率预测技术面面观

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报名 | 科大讯飞AI北京研究院副院长付瑞吉:智能人机交互技术的研究与应用

2017年9月6日

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干货| 台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记7 -- The VC Dimension

史无前例开放!阿里内部集群管理系统Sigma混布数据

如何做好面向老板的数据分析

2017年9月7日

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范式大学|大规模机器学习平台的整体架构和实现细节(万字解析,附PPT)

【模式识别国家重点实验室】深度学习教你“以貌取人”

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2017年9月8日

【推荐】RNN/LSTM时序预测

从理论到实战,一篇文章掌握推荐系统之矩阵分解

【学习】为什么说随机最速下降法(SGD)是一个很好的方法?

干货 | 科大讯飞AI北京研究院副院长付瑞吉:智能人机交互技术的研究与应用

2017年9月10日

【推荐】DeepLearningBook读书笔记

入行AI最需要的五大技能

干货| 台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记8 -- Noise and Error

9月20号晚上谷歌副总裁来北大演讲:AlphaGo & AI for Everyone

2017年9月11日

回顾 | 跟李沐一起动手学深度学习第一课:从上手到多类分类

【推荐】用Tensorflow理解LSTM

干货|频率和概率以及均值和期望的联系区别

咦,用浏览器做人脸检测,竟然这么简单?

2017年9月12日

【推荐】一步一步带你用TensorFlow玩转LSTM

干货|Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》课程笔记(2)-- 神经网络基础之逻辑回归

【选介】基于全卷积网络的迭代非盲反卷积

线上 | 康奈尔大学博士后黄高:深度卷积网络的结构设计

2017年9月13日

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大牛讲堂 | 智能驾驶团队技术分享:视觉SLAM中直接法的应用实践

机器学习的入门“秘籍”

报名|大数据与人工智能技术在金融科技的应用

2017年9月15日

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深度 | 腾讯 AI Lab副主任俞栋:过去两年基于深度学习的声学模型进展

可解释推荐系统:身怀绝技,一招击中用户心理

2017年9月17日

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深度学习利器:如何在智能终端中应用TensorFlow?

2017年9月18日

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逻辑回归算法背后的数学

60年后的你长什么样?人脸老化三大技术探秘

北京大学统计科学中心2017年9月21日报告(两则)

2017年9月20日

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干货|MIT线性代数课程精细笔记[第四课]

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2017年9月21日

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2017年9月22日

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2017年9月24日

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2017年9月25日

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2017年9月28日

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2017年9月30日

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肖仰华 | 基于知识图谱的用户理解

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