
人工智能第二次发展热潮(1980~2000)
人工智能第二次发展热潮,机器学习和神经网络的出现,使得人工智能走出70年代末低谷期,Deep Blue战胜国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫,标志着机器在某种程度上能够超越人类的智能。
生成式模型 | Generative model
百科介绍 百度百科(详情) 在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型,尤其是在给定某些隐含参数的条件下。它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。在机器学习中,生成模型可以用来直接对数据建模(例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样),也可以用来建立变量间的条件概率分布。条件

白话图灵测试
白话图灵测试,让你一文看懂,并且八卦下图灵本人。
K邻近算法(k-nearest neighbors | KNN)
一文看懂什么是K邻近算法(k-nearest neighbors | KNN),用简单的白话文讲解,菜鸟也能看懂。
TF-IDF 算法
一文看懂什么是TF-IDF 算法,本文用简单的白话文讲解,非技术人员也能看懂。

人工智能早期发展热潮(1950~1970)
计算机早期发展热潮(1950~1970),推出符号主义、早期推理、联结主义,随后出现专家系统,在70年代,出现第一步人工智能退潮
前馈神经网络(Feedforward neural network | FNN)
百科介绍 百度百科(详情) 前馈神经网络是一种最简单的神经网络,各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出,并输出给下一层.各层间没有反馈。是目前应用最广泛、发展最迅速的人工神经网络之一。研究从20世纪60年代开始,目前理论研究和实际应用达到了很高的水平。
人工神经网络(Artificial Neural Network | ANN)
一文看懂什么是人工神经网络(Artificial Neural Network | ANN), 与人类的神经网络有什么相似之处?在人工智能中起什么作用?

AI 数据集最常见的6大问题(附解决方案)
AI 数据集最常见的6大问题(附解决方案):数据量不够、低质量的分类、低质量的数据、不平衡的分类、数据不平衡、没有验证集和测试集。

人工智能的诞生(20世纪40~50年代)
人工智能的诞生,巨人”的机器破解德军的密码电报,第一台通用计算机诞生,图灵测试诞生,第一台可编程机器人诞生,计算机专家约翰·麦卡锡提出“人工智能”一词,被认为是人工智能诞生的标志。