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- 在网上找了一些例子之后，深度学习的神秘面纱已经被我们揭开一角，从原理上好像就那么一回事，但是深入的又不是很懂，事实上相信很多朋友都遇到了这样的情况，那么如何深入学习呢？笔者这里提供了一个思路供借鉴。 在网上找了一些例子之后，深度学习的神秘面纱已经被我们揭开一角，从原理上好像就那么一回事，但是深入的又不是很懂，事实上相信很多朋友都遇到了这样的情况，那么如何深入学习呢？笔者这里提供了一个思路供借鉴。
- 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，发展至今已经有60年的历史。是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，发展至今已经有60年的历史。是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
- AI安全初探——利用深度学习检测DNS隐蔽通道1、DNS 隐蔽通道简介DNS 通道是隐蔽通道的一种，通过将其他协议封装在DNS协议中进行数据传输。由于大部分防火墙和入侵检测设备很少会过滤DNS流量，这就给DNS作为隐蔽通道提供了条件，从而可以利用它实现诸如远程控制、文件传输等操作，DNS隐蔽通道也经常在僵尸网络和APT攻击中扮演着重要的角色。DNS隐蔽通道可以分为直连和中继两种模式。直连也就是Cl AI安全初探——利用深度学习检测DNS隐蔽通道1、DNS 隐蔽通道简介DNS 通道是隐蔽通道的一种，通过将其他协议封装在DNS协议中进行数据传输。由于大部分防火墙和入侵检测设备很少会过滤DNS流量，这就给DNS作为隐蔽通道提供了条件，从而可以利用它实现诸如远程控制、文件传输等操作，DNS隐蔽通道也经常在僵尸网络和APT攻击中扮演着重要的角色。DNS隐蔽通道可以分为直连和中继两种模式。直连也就是Cl
- 文|邓湘科这一波的人工智能热潮是因为Deep Learning带来的。之前这个领域叫数字神经网络，尝试模拟人脑神经元的机理建立类似人脑的机器智能，探索了很多年，没有诞生真正有实用价值的产品和方向，一度沉寂。用Artificial Intelligence指代Deep Learning是概念的再次包装。这些年因为算法的突破，以及云计算、GPU、FPGA为代表的运算能力突破，使得多层训练算法在模式识别 文|邓湘科这一波的人工智能热潮是因为Deep Learning带来的。之前这个领域叫数字神经网络，尝试模拟人脑神经元的机理建立类似人脑的机器智能，探索了很多年，没有诞生真正有实用价值的产品和方向，一度沉寂。用Artificial Intelligence指代Deep Learning是概念的再次包装。这些年因为算法的突破，以及云计算、GPU、FPGA为代表的运算能力突破，使得多层训练算法在模式识别
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- 作为一个大数据从业人员，相信大家整天都在被AI、机器学习、深度学习等一些概念轰炸。有时候甚至有点诚惶诚恐，一方面作为一个“业内人士”而自豪，二方面觉得新概念一个接一个，自己不甚了解，有点恐惧。我一直相信一句台词——“喝了敌人的血，下次见面就不会再怕了”。学习知识亦然。 作为一个大数据从业人员，相信大家整天都在被AI、机器学习、深度学习等一些概念轰炸。有时候甚至有点诚惶诚恐，一方面作为一个“业内人士”而自豪，二方面觉得新概念一个接一个，自己不甚了解，有点恐惧。我一直相信一句台词——“喝了敌人的血，下次见面就不会再怕了”。学习知识亦然。
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- 要想入门深度学习，需要两个工具，即算法知识和大量的数据，外加一台计算机，如果有GPU就更好了，但是因为许多入门初学者的条件有限，没有GPU也可以，本书的许多讲解都是基于Mac笔记本完成的。我把深度学习知识体系的构建过程整理成如图所示的7个步骤。下面就来详细介绍一下这7个步骤。1．学习或者回忆一些数学知识因为计算机能做的就只是计算，所以人工智能更多地来说还是数学问题[1]。我们的目标是训练出一... 要想入门深度学习，需要两个工具，即算法知识和大量的数据，外加一台计算机，如果有GPU就更好了，但是因为许多入门初学者的条件有限，没有GPU也可以，本书的许多讲解都是基于Mac笔记本完成的。我把深度学习知识体系的构建过程整理成如图所示的7个步骤。下面就来详细介绍一下这7个步骤。1．学习或者回忆一些数学知识因为计算机能做的就只是计算，所以人工智能更多地来说还是数学问题[1]。我们的目标是训练出一...
- 人工神经网络表示一类机器学习的模型，最初是受到了哺乳动物中央神经系统研究的启发。网络由相互连接的分层组织的神经元组成，这些神经元在达到一定条件时就会互相交换信息（专业术语是激发（fire））。最初的研究开始于20世纪50年代后期，当时引入了感知机（Perceptron）模型（更多信息请参考文章《The Perceptron: A Probabilistic Model for Informa... 人工神经网络表示一类机器学习的模型，最初是受到了哺乳动物中央神经系统研究的启发。网络由相互连接的分层组织的神经元组成，这些神经元在达到一定条件时就会互相交换信息（专业术语是激发（fire））。最初的研究开始于20世纪50年代后期，当时引入了感知机（Perceptron）模型（更多信息请参考文章《The Perceptron: A Probabilistic Model for Informa...
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