人工智能工程师

当前话题为您枚举了最新的 人工智能工程师。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

Matlab开发工程师指南
Matlab开发工程师的角色涉及使用Matlab进行数据分析、算法开发和模型设计。作为一名Matlab程序员,您需要掌握Matlab的各种功能,以便高效地解决复杂问题。
KDD:人工智能研究热点
KDD 已成为人工智能领域的研究热点,广泛应用于过程控制、信息管理、商业、医疗和金融等领域。作为大规模数据库中先进的数据分析工具,KDD 研究是数据库和人工智能领域的研究重点。
人工智能算法演示
有限状态机、遗传算法、神经网络等人工智能算法演示程序及源代码。
工程师的Matlab编程指南
这本非常经典的Matlab教材特别适合高年级的学生。
2017 大数据工程师指南
流式计算 日志收集 编程语言 数据分析挖掘 数据搜索/可视化 机器学习 算法 云计算 大数据通用处理平台 分布式协调 分布式存储 存储格式 数据库 资源调度 工作流调度 机器学习工具 数据安全 部署工具 数据分析/数据仓库(SQL 类) 消息队列
大数据工程师技能树
大数据工程师技能树 想要成为一名合格的大数据工程师,需要掌握哪些技能呢?以下技能树为您提供方向: 基础技能: 编程语言:Java, Python, Scala 数据结构与算法 Linux 操作系统 数据库原理 大数据框架: Hadoop 生态系统:HDFS, MapReduce, YARN, Hive, Pig Spark 生态系统:Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming NoSQL 数据库:HBase, Cassandra, MongoDB 消息队列:Kafka, RabbitMQ 数据处理与分析: 数据清洗与预处理 数据建模与分析 数据可视化
计算智能人工智能分支深度剖析
计算智能是人工智能的一个分支,涉及神经网络、模糊逻辑、进化计算和人工生命等领域。其研究和发展反映了现代科学技术多学科交叉与集成的重要趋势。计算智能系统具有计算适应性、容错性和接近人类速度与误差率的特点。神经计算则涵盖了人工神经网络的设计、训练和应用,具有并行处理、非线性映射和通过训练进行学习等特性。计算智能与人工智能的关系紧密但又有所区别,前者依赖于数值数据而不是知识精品。其应用广泛,包括模糊逻辑、进化计算、人工生命、机器人控制、自动控制、图像识别和自然语言处理等领域。
Oracle数据库开发工程师
PL/SQL Developer是一个整合开发环境,专为创建针对Oracle数据库的应用程序而设计。PL/SQL是一种过程化SQL语言,通过增强常规SQL语句的编程能力,使得数据操作和查询语句能够组织在PL/SQL代码的过程单元中。它利用逻辑判断、循环等结构来实现复杂功能和计算。PL/SQL的特性仅限于Oracle数据库,MySQL目前不支持该技术。
马桥人工智能试验基地落地
上海马桥人工智能创新试验区聚集了超过2000家企业,其中包括世界500强、独角兽企业和国家企业技术中心。试验区以人工智能产业为驱动,促进区域发展。其规划包括商业办公区、智创研发区、智能制造区、未来居住区和蓝绿休闲空间。此外,试验区还举办了应用场景创新创业大赛,吸引全球人工智能人才参与试验区建设。
人工智能MATLAB MNIST代码实现详解
这是《DAve-QN:具有局部超线性收敛速率的分布式平均拟牛顿方法》论文的实现,该方法已在第23届国际人工智能与统计国际会议上接受。我们提供了基于C的高性能实现,并编写了所有必要的脚本,以便与最新技术进行比较。此外,我们还为DAve-QN提供了MATLAB实现,方便进一步研究使用。设置环境变量MKLROOT至关重要,以便在不同系统上正确运行。编译代码的方法已在makefile中提供。测试DAve-QN时,我们使用多个输入参数进行了充分的测试,确保其在mnist数据集上的稳定性和性能。