tensorflow

Google 在人工智能相关研究上取得的成果一向相当优异，之前公布的 BERT 模型更在自然语言处理方面再次打破记录，获得不少人的垂青。最近 Google 终于把这个模型的源码等组件开源，为开发者社群带来强力工具。 长期关心人工智能与深度学习的技术宅们，不可能未曾听闻 Google 自行打造、为 TensorFlow 机器学习框架量身订做，让 AlphaGo 在世纪人机围棋大战，打败李世乭九段的秘密武器：人工智能芯片 TPU (Tensor Processing Unit)

1、利用自然语言处理技术和机器学习算法对文本数据进行挖掘分析； 2、负责自然语言处理技术在机器翻译、自动批改、自动问答、人机对话、语义理解等方向上的应用研究； 3、负责自然语言处理相关核心技术研发及前沿算法跟踪，根据产品需求完成技术转化，推动业务发展。 能力要求： 3、实践过自然语言处理任务中的至少一种任务，包括但不限于分词、词性标注、命名实体识别、语言模型、句法分析、数据抓取、文本分类、文本检索、情感分析、自动问答、自动批改、自动摘要、机器翻译等； 5、熟悉面向文本的常见机器学习算法（逻辑回归、SVM、决策树、贝叶斯等）的原理与算法，以及CNN、RNN、LSTM、Sequence to sequence、GAN等模型者优先； 6、熟悉Hadoop、Spark、Nutch框架者优先； 7、有Tensorflow Caffe2 Theano等深度学习框架与自然语言处理结合实际项目经验者优先； 8、良好的英语阅读能力，学习能力强，能独立分析并解决问题。

Keras模型（通常通过Python API创建）可能被保存成多种格式之一. 整个模型格式可以被转换为Tensorflow.js的层(Layer)格式，这个格式可以被加载并直接用作Tensorflow.js的推断或是进一步的训练。 转换后的TensorFlow.js图层(Layer)格式是一个包含model.json文件和一组二进制格式的分片权重文件的目录。 model.json文件包含模型拓扑结构（又名“架构(architecture)”或“图形(graph)”：它是对图层(Layer)及其连接方式的描述）和权重文件的清单

研发软件工程师： 负责人工智能、大数据系统的研发，应用于云和端上的各类AIOT系统。 算法工程师： 负责人工智能算法研发，包括图像理解，搜索、挖掘，NLP和语音技术等。 2、云计算相关技术，如虚拟化、存储，云原生、数据库、网络等； 3、良好的工程能力、熟练使用c++、java、python、golang、rust等至少一门编程语言； 5、计算机类、电子类、软件工程类相关专业本科以上学历

正面作用远大于负面影响。所以，别再担忧了，马上开始开发人工智能吧！ 人工智能，即AI，如今在我们的日常生活中已经无所不在。 企业界已经成功地将人工智能应用于信用卡欺诈检测、语音识别、网络搜索排名、自动化客户服务、法律证据披露、照片搜索、翻译甚至农业等领域

一般有两种方法可以计算出这些变化率很快的点。 导数：连续函数上某点斜率，导数越大表示变化率越大，变化率越大的地方就越是“边缘”，但是在计算机中不常用，因为在斜率90度的地方，导数无穷大，计算机很难表示这些无穷大的东西。 微分：连续函数上x变化了dx，导致y变化了dy，dy值越大表示变化的越大，那么计算整幅图像的微分，dy的大小就是边缘的强弱了

1、使用监督学习、强化学习等方法，开发基于机器学习的棋牌游戏智能 AI，提升游戏玩家体验； 2、负责算法建模及开发，包括特征提取、奖励设计、模型训练、神经网络结构改进、参数优化等； 1、2023届硕士及以上学历，计算机、数学等高匹配相关专业； 2、熟练掌握 TensorFlow、PyTorch 等至少一种机器学习框架； 3、熟悉强化学习算法中的经典算法，如 DQN、DDPG、PPO、A3C等； 4、学习能力强，有阅读英文文献的能力，热爱游戏，有游戏AI实习经验者优先； 5、对多智能体学习、分布式强化学习、自我对弈、非完全信息博弈等领域有经验者优先。

1. 负责AI业务产品的研发，技术选型，方案调优等； 2. 支持公司产品的深度学习模块研发训练，沟通算法相关项目需求、产品路线，协调开发资源； 3. 负责调研前沿人工智能技术，追踪并实验最新CV技术和多模态分析技术，并转化到实际业务中； 4. 负责团队CV算法工作，包括团队绩效达成，人才建设及管理。 1. 数学、计算机科学、机器学习、人工智能、模式识别等相关专业硕士以上学历（最好博士），5年以上工作经验； 2. 对业务、对产品有深厚的兴趣，对技术驱动业务有强烈的激情，落地过（计算机视觉、知识图谱、工业声纹检测等）产业化产品； 3. 掌握深度学习框架，至少熟悉TensorFlow、PyTorch、Keras、MxNet中的两种； 4. 扎实的算法工程能力，熟练使用Python、C++等编程语言，对业务、对产品有深厚的兴趣，对技术驱动业务有强烈的激情，渴望通过代码实现自己的想法； 5. 自我驱动，勤奋而善于思考，喜欢钻研，乐于尝试，愿意不断挑战和提升自己； 6. 具有较强的解决问题能力、沟通能力及团队合作精神。 *如无适合职位，可将简历投至公司储备人才库

谷歌已经赢得了美国国防部下属国防创新部门(DIU)的合同，利用最新技术进步来提高癌症诊断的准确性。目前美国误诊比例大约是在5%左右，而且其中一半的误诊病例会导致其他更多的问题。 谷歌计划使用开源平台TensorFlow来训练一个人工智能，以检测显微镜拍摄的照片中的癌细胞

厌倦了现在的工作，想转行做数据科学，但是却没有计算机专业的相关学历，应该怎样才能入门？ 这类的教程已经有很多。最近一位22岁的数据科学家Dario，以自学经历中用到的资源告诉你，如何从零开始学习数据科学。 所谓从零开始自学，是针对那些可以自主学习在线课程和阅读书籍，却没有上班之余接受课堂教育的人士