网络李飞飞，女，1976年出生于中国北京，美国国家工程院院士、美国国家医学院院士、美国艺术与科学院院士，美国斯坦福大学首位红杉讲席教授 [9] ，以人为本人工智能研究院（HAI）院长，AI4ALL联合创始人及主席，Twitter公司董事会独立董事。来吸吸大佬的欧气，我的模型一定能够越来越好/狗头/

当你和女朋友手拉手一起约会时，你可曾想，你们之间早已碰撞出了一种神秘的智慧——深度学习。恋爱容易，相处不易，不断磨合，打造你们的默契，最终才能决定你们是否在一起。深度学习也一样，输入各种不同的参数，进行训练拟合，最后输出拟合结果。 恋爱又不易，且学且珍惜！

2的n次幂就一定能加速吗？

网络伙伴们，我发现了宝藏！！这期教程把Python基础+数学基础+机器学习算法与实战+深度学习算法与实战都给讲透了！而且还是上海交大博士联合腾讯研究所高级研究员一起打造的，讲得非常好！

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制作不易，大家记得点个关注，一键三连呀【点赞、投币、收藏】感谢支持~OpenBMB携手清华大学自然语言处理实验室，共同推出《大模型交叉研讨课》，意在为对大模型感兴趣的同学提供相关资源，为大模型领域的探索打下基础。本课程将手把手带领同学从深度学习开始快速了解大模型的相关理论和实践，最后利用所学知识进行前沿问题的探索。

MLNLP第六次学术Talk在2022年7月9日举行。本次会议很高兴邀请到复旦大学博士生孙天祥做专题报告，MLNLP社区委员舒意恒进行主持。

大家好！本期视频主要对OpenAI开源的Improved Diffusion的代码进行了详细的逐行讲解，内容很详实，希望对大家深入细致理解Diffusion原理以及代码有帮助。欢迎大家一键三连支持。参考文献：《Denoising Diffusion Probabilistic Models》+《Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models》参考我的第54期DDPM公式推理视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1

半年，终于做出来了（泪目）这大概是世界上第一个纯红石的神经网络（排除一些只有三五个神经元的玩具），而且确实可以识别手写数字，准确率达到80%（在MNIST数据集上模拟）视频up主剪辑了整整一周，只为与诸君分享这份喜悦。 因此，存档也会公开。1.16.4红石神经网络发行版本：https://pan.baidu.com/s/19LRfF54T44JsHa5qP0lJIw 1.19幽匿感测器触摸屏版本：https://pan.baidu.com/s/1UIgwkeceFaWjIjfPvvdNOA 提取

这是吴恩达佬团队在Coursera新开设的机器学习课程；上个版本相信是大部分人的引路教程：BV1LE411h7P4新版本终于使用Python，此外，网络搭建等使用的是Tensorflow(毕竟和Google***)，暂相比下如支持向量机等内容被删减；我将标题进行了翻译，字幕使用Coursera提供的英文，结合机翻与自己写的字幕脚本，尽力啦；课程地址：https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction课程资料

统计语言模型是用统计的方法解决语言的两个问题，神经网络语言模型自然是用神经网络的方法解决这两个问题，并且，在使用神经网络解决这两个问题的过程中，有人发现了一个跨时代的东西——词向量（Word Embedding），什么是词向量，这个词向量怎么来的呢？它又有什么用处呢。博客配套视频链接: https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=333.1007.0.0 b 站直接看配套 github 链接：https://github.com/nickchen1

计算效率超行业研究近100倍

https://www.youtube.com/watch?v=_tjo7g_JlA02个AI对话使用GPT-3构建。生成型预训练变换模型 3 （Generative Pre-trained Transformer 3，简称 GPT-3）是一个自回归语言模型（autoregressive language model），使用深度学习（deep learning ）生成类人文本（human-like text）。 GPT-3是由在旧金山的人工智能公司OpenAI训练与开发，模型设计基于谷歌开发的变换语

库克清华教授看了都点赞

加助理小姐姐威信：gyx950724领取人工智能入门学习资料一份，内含：两大Pytorch、TensorFlow实战框架源码资料；OpenCV、YOLO物体检测实战项目、计算机视觉等视频和资料以及深度学习书籍

用喇叭进行图像分类，正确率近90%

本期直播视频主要讲解完整的PyTorch深度学习项目实战，基于IMDB数据库实现文本情感分类模型，包括模型定义、数据导入、模型训练、日志记录、模型保存、模型重载等模块源码的精讲。如果大家觉得本期视频有收获，欢迎支持或转发。直播深度学习算法原理与项目源码讲解，欢迎关注我的直播间：https://live.bilibili.com/14297368?spm_id_from=333.999.0.0

提速NeRF，1天变11分钟

百度十年磨剑，护航一带一路

"中了顶会就放代码"

电脑是如何进行图像识别的？卷积神经网络到底神奇在哪里？底层的工作机理是什么？本视频将深入细节，为你解开秘密。同时作为人工智能篇的最后一集，我们还将试图回答一个问题，人工智能会取代人类吗？也许我们的答案跟你想象的不太一样。

动手学深度学习 v2 - 从零开始介绍深度学习算法和代码实现课程主页：https://courses.d2l.ai/zh-v2/教材：https://zh-v2.d2l.ai/

Fairseq是一个用PyTorch编写的序列建模工具包，它允许研究人员和开发人员用于翻译、摘要、语言建模和其他文本生成任务的定制模型。支持多种模型、多种任务上的预训练和Fineturning。相关视频：谷歌Trax: BV1WZ4y1A7qR