近几日，关于如何监督AI的讨论越来越热烈，各位大佬们意见非常不统一。比如图灵奖三巨头GeoffreyHinton、YoshuaBengio、YannLeCun就出现了两种观点。Hinton、Bengio为一队，他们强烈呼吁加强对AI的监管，否则可能引发「AI灭绝人类」的风险。LeCun与他们的观点并不相同，他认为AI强监管必将带来巨头垄断，结果是只有少数公司控制AI的研发。为了表达自己的想法，很多人以签署联名信的方式来传达观点，就拿刚刚过去的几天来说，Bengio、Hinton等再发联名信《在快速发展的时代管理人工智能风险》，呼吁在开发AI系统之前，研究者应该采取紧急治理措施。与此同时，近日一
活久见，AI巨佬们撸起袖子线上“对喷”，一“架”直接干上热搜了。Bigname一个接一个出现不说：吴恩达、Hinton、LeCun、哈萨比斯……甚至吵到稳如Hinton，都开麦阴阳怪气起来：是是是，好人力量大，我们应该把核武器也给开源了。搞得如此面红耳赤，为的还是“大模型会不会毁灭人类”这个热点话题。反方一派，矛头直指科技巨头搞垄断。吴恩达就言辞犀利地指出：某些人传播（AI灭绝人类的）恐惧，只是为了搞钱。正方这边也不甘示弱，最新消息是，被指“搞钱派”代表人物的DeepMindCEO哈萨比斯正面回怼：这不是恐吓。AGI的风险如果不从现在就开始讨论，后果可能会很严重。我不认为我们会想在危险爆发之前
吴恩达是大师。这一点没有错。吴恩达的AI视频也确实是干货满满。但是，看他的视频时常还是有种抓狂的感觉。我看过他的《机器学习》（2遍+）和《深度学习》（1遍），一开始还好，但是到了涉及公式的部分的时候，会忽然变得吃力。为什么呢？我觉得也许要同步看中文翻译（也不算翻译的太好）的同时，还要再去理解，注意力容易分散，然后那些公式本来就晦涩难懂，就GG了。当然这也可能是我的问题。我也曾经尝试过多遍听课学习，但是效果仍然比较有限，花费的时间却是不少的。相比之下呢，我推荐如下两种学习资料。如果喜欢看视频，那我推荐李宏毅的课程。可以说听起来是真的算是通俗易懂，举例也很风趣。而且，他讲解的过程中给我们解释了很多
目录01-linearregression线性回归预备知识单变量线性回归（一个特征值）单变量线性回归（多个特征值）单变量线性回归（正规方程）01-linearregression线性回归预备知识假设函数与损失函数：梯度下降函数为了方便运算，我们需要将各个函数计算转为矩阵计算（一）假设函数向量化（二）损失函数向量化（三）梯度下降函数向量化综上单变量线性回归（一个特征值）入口利润#开发人员：肖本杰#阶段：学习#开发时间：2022/8/117:02#单变量线性回归一个特征值importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt'''nu
2023年9月9日星期六癸卯年七月廿五第000007号本文收录于IT资讯速递专栏,本专栏主要用于发布各种IT资讯，为大家可以省时省力的就能阅读和了解到行业的一些新资讯IT资讯领导者（Leaders）李彦宏（百度CEO、董事长兼联合创始人）吴恩达（深度学习创始人）SamAltman（CEO,OpenAI）马斯克（xAI创始人）思想家（Thinkers）李飞飞（斯坦福大学教授）曾毅（中国科学院教授）IlyaSutskever（OpenAI联合创始人兼首席科学家）Time100AI的名单北京时间9月7日晚，《时代》周刊发布了首届全球百大AI人物，榜单分为领导者（Leaders）、创新者（Innova
一、机器学习1.1机器学习定义计算机程序从经验E中学习，解决某一任务T，进行某一性能P，通过P测定在T上的表现因经验E而提高eg：跳棋程序E：程序自身下的上万盘棋局T：下跳棋P：与新对手下跳棋时赢的概率1.2监督学习supervisedlearning1.2.1监督学习定义给算法一个数据集，其中包含了正确答案，算法的目的是给出更多的正确答案如预测房价（回归问题）、肿瘤良性恶性分类（分类问题）1.3无监督学习unsupervisedlearning1.3.1无监督学习定义只给算法一个数据集，但是不给数据集的正确答案，由算法自行分类。如聚类1.谷歌新闻每天收集几十万条新闻，并按主题分好类2.市场通
1.下载下载yad2k:gitclonehttps://github.com/allanzelener/yad2k.git这里面顺便有yad2k.py文件2.下载yolov2.cfghttps://github.com/pjreddie/darknet/tree/master/cfg3.下载yolov2.weightshttp://pjreddie.com/media/files/yolo.weights需要这三个文件自己去githup下载这个是我的项目路径把那些文件都放在这个路径里面图片的顺序有点反了然后进行TensorFlow里面运行代码然后就会重新生成一个yolo.v5文件在pychar
1.IntroductionMidjourney，StableDiffusion，DALL-E等产品能够仅通过Prompt就能够生成图像。本课程将介绍这些应用背后算法的原理。课程地址：https://learn.deeplearning.ai/diffusion-models/2.Intuition本小节将介绍扩散模型的基础知识，探讨扩散模型的目标，如何利用各种游戏角色图片训练数据来增强模型的能力。假设下面是你的数据集，你想要更多的在这些数据集中没有的角色图片，如何做到？可以使用扩散模型生成这样的角色图片。扩散模型应该是这样的一个神经网络：它能够学习到游戏角色的一般概念，例如游戏角色是什么，游
文章目录PromptEngineeringforDevelopers1简介2.提示原则Guidelines将自己的API-KEY导入系统环境变量导入第三方库读取系统中的环境变量设置API_KEY一个封装OpenAI接口的函数，参数为Prompt，返回对应结果中文版见下一个cell需要总结的文本内容指令内容，使用```来分隔指令和待总结的内容有步骤的文本无步骤的文本example1example13.迭代优化导入第三方库读取系统中的环境变量
关键字语音识别在本周的视频中，你学习了如何将深度学习应用于语音识别。在此作业中，你将构建语音数据集并实现用于关键词检测（有时也称为唤醒词或触发词检测）的算法。关键词识别是一项技术，可让诸如AmazonAlexa，GoogleHome，AppleSiri和BaiduDuerOS之类的设备在听到某个特定单词时回应。对于本练习，我们的触发词将是"Activate."。每次听到你说“激活”时，它都会发出“蜂鸣声”。作业完成后，你将可以录制自己的讲话片段，并在算法检测到你说"Activate"时触发提示音。完成此任务后，也许你还可以将其扩展为在笔记本电脑上运行，以便每次你说“Activate”时，它就会
