啥?这几个AI公众号你还没听过?

如何学习人工智能,学习AI的一般路线 现在人工智能可以说是非常的火热,很多同学也想学习。但是刚开始时候总是会觉得比较迷茫,不知道如何开始学,也担心人工智能太难,自己可能学不会。其实不用太担心,因为人工智能入门其实并不难。这篇文章对如何去学习人工智能,给出一些建议。 学习AI的大致步骤: (1)了解人工智能的一些背景知识; (2)补充数学或编程知识; (3)熟悉机器学习工具库; (4)系统的学习AI知识; (5)动手去做一些AI应用; ... 阅读详情

hi,我是王老湿,我想说,都9102年代了,下面几个AI公众号你竟然还不知道?

人工智能爱好者社区,是老哥书豪创办的,关注前沿科技成果+实战!

深度学习这件小事,背后是一对985大佬,咳咳,自己体会!学习就当如此!共同进步!

Datawhale,上交组建的,组织成员包含很多国内外高校学生!

人工智能与大数据技术,累计1000+篇原创文章!大佬,大佬!

深度学习自然语言处理,一个未来的NLPer博士!

磐创AI,深圳NLP创业的一个大佬,拥有自己的团队!文章覆盖很多方向!

机器学习算法工程师,由985/211以及BAT一线大佬组成!实战能力强!

机器学习初学者,机器学习知名人物,网红,GitHub项目全球前几的黄海广老师创建的!

CV视觉网,涉及CV几乎各个方向!为人工智能相关人员提供方便的交流平台!

他们都在下面,快去看看吧!


人工智能爱好者社区

专注人工智能、机器学习、深度学习等顶尖技术前沿科技成果研究、实战技巧。每周会有书豪采访记系列采访技术大佬文章和原创漫画文章,还有免费程序员相亲群可加入。立即关注,掌握人工智能最新资讯与成果。号主是《R语言科学实战:工具箱详解与案例分析》书籍作者。

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深度学习这件小事

机器学习,深度学习,自然语言处理,计算机视觉……这些小事情,只要你主动,我们就有可能|?ω?`)

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Datawhale


是一个专注于AI领域的开源组织,2019年被评为上海交通大学国家级项目。致力于构建国内有影响力的开源社区,分享优质开源项目,自发组织学习,帮助AI领域学习者更好地成长。组织成员目前涵盖了清北交浙,伯克利,UMD,港科大,港中文等国内外50多所知名院校,内容涵盖了:数据竞赛,编程基础,数据分析,数据挖掘,机器学习,深度学习,NLP,CV等多个领域。

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人工智能与大数据技术

2015年就开始经营的 AI 技术公众号,已经积累 1000+篇优秀的AI 相关技术文章。分享机器学习、深度学习、数据科学、大数据分析、云计算、物联网等人工智能与大数据前沿技术的实战技巧及学习经验。

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深度学习自然语言处理

记录自己从本科小白,到研究生,以及未来博士期间在NLP道路上进阶的点点滴滴。包括机器学习,深度学习,NLP,python,linux和基础数学知识等,理论实践相结合。学习技术的同时提升下自己的英语能力。期待你和小编一起,每天进步一丢丢。

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磐创AI

聚焦传递AI行业最新动态,出品机器学习干货文章、深度学习实战项目、Tensorflow与Keras中文原创教程、国内外最新论文翻译。撰有《TensorFlow 从零开始学》一书。另外还会定期送些小福利。欢迎关注。

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机器学习算法工程师

(ID:Jeemy110),致力于为机器学习、深度学习、数据挖掘等AI技术的“初学者”或者“爱好者”,进行基础理论与实战技能的介绍和学习。我们团队成员既有各个著名院校的在校硕士生、博士生,也有BAT一线资深工程师,我们会竭诚为您服务!

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机器学习初学者

黄海广博士的个人公众号,黄海广博士个人知乎粉丝18000+,github排名全球前150名。本公众号致力于人工智能方向的科普性文章,为初学者提供学习路线和基础资料。原创作品有:吴恩达机器学习个人笔记、吴恩达深度学习笔记等。

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CV视觉网

是一个分享关于计算机视觉、图像处理、深度学习、无人驾驶、机器人、机器视觉等资料的公众号。专门为人工智能的相关学者、工作者、学生、研究员、工程师提供的一个交流讨论的互动圈子。谢谢关注!

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AI学习社区

一个致力于提供一个免费学习人工智能的社区,包含学习教程、学习资料、面试经验,让每个人都能够享受到人工智能带来的福利。我们还成立了对应的技术交流群哦,欢迎加入~

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自抗扰控制(ADRC)理论与工程实践:8.2 模糊ADRC、神经网络ADRC等智能融合变体 智能融合ADRC变体概述 自抗扰控制(ADRC)与智能控制方法(如模糊逻辑、神经网络)的融合,旨在突破传统ADRC在非线性、时变系统中的应用局限。智能融合ADRC主要通过以下方式实现性能提升: 模糊ADRC 参数自整定:利用模糊推理在线调节ADRC带宽参数,实现自适应控制。 非线性反馈:用模糊控制器替代线性PD,灵活设计非线性控制策略。 优势:融入专家经验,无需精确模型;局限:依赖规则库设计,稳定性分析困难。 神经网络ADRC 增强ESO:用神经网络学习扰动动态,提高估计精度。 阅读详情

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