摘要： 
本篇内容是ShowMeAI组织的「图解大数据处理与开发」系列教程入口，本教程以大数据技术为根基，给大家讲解大数据开发与数据处理分析的相关知识与技能，并配以相关的实战案例帮助大家学习理解。 阅读全文
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摘要： 
本系列教程展开讲解AI所需的数学基础知识，力求以最直观最易懂的方式给帮助大家掌握AI依赖的数学知识最小子集。本教程内容覆盖线性代数与矩阵论，概率与统计，信息论，微积分与最优化几个核心的知识板块。 阅读全文
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摘要： 
数据分析是一项应用非常广泛的技能。本系列教程不同于其他文字版教程，我们以最直挂的「图示」对每个内容和关键点「可视化」，配以最精准精简的代码，让大家尽快入门。 阅读全文
数据分析是一项应用非常广泛的技能。本系列教程不同于其他文字版教程，我们以最直挂的「图示」对每个内容和关键点「可视化」，配以最精准精简的代码，让大家尽快入门。 阅读全文
图像检索任务指的是，给定查询图像，从图像数据库中找到包含相同或相似实例的图像。典型应用之一就是电商商品检索，如淘宝拍立淘，只需要用户随手拍照即可精准检索，提高了电商购物的体验。本篇我们来看看淘宝拍立淘背后的实现方案和依托的计算机视觉技术。 
本系列教程详细讲解Python编程语言。配套代码&全套速查表的获取方式见文末。Python 是一门开源免费、通用型的脚本编程语言，它上手简单，功能强大，它也是互联网最热门的编程语言之一。 
NLP课程第14讲介绍了Attention注意力机制、文本生成、自相似度、相对自注意力、图片与音乐生成、迁移学习等。 
NLP课程第13讲介绍了词向量 (word representations) 知识回顾、ELMo模型、ULMfit模型、Transformer结构和BERT等。 
NLP课程第12讲介绍了语法学 (linguistics) 基础知识、基于字符粒度的模型、子词模型 (Subword-models)、混合字符与词粒度的模型、fastText模型等。 
NLP课程第11讲介绍了卷积神经网络 (CNN)及模型细节，并讲解CNN和深度CNN在文本分类中的使用，最后介绍了Q-RNN模型。 
本文介绍 NLP 中的卷积神经网络（CNN），讲解卷积神经网络的卷积层、池化层、多卷积核、多通道、卷积核、N-gram、filter、k-max pooling、文本分类等。 
NLP课程第10讲介绍了问答系统动机与历史、SQuAD问答数据集、斯坦福注意力阅读模型、BiDAF模型、近期前沿模型等。 
本文介绍 NLP 中的问答系统（Question Answering），包括 NLP 中的问答系统场景、动态记忆网络（Dynamic Memory Networks）、问答（QA）、对话、MemNN、DCN、VQA等。 
NLP课程第9讲介绍了课程大项目的细节、寻找研究主题、项目数据、门控神经序列模型回顾、机器翻译主题、研究方式、结果呈现和评估等。 
NLP课程第8讲介绍了机器翻译、sequence-to-sequence神经结构及其在机器翻译中的应用，并介绍了注意力机制及其对seq2seq效果的提升。 
本文介绍了序列到序列模型（seq2seq）及其在翻译系统中的应用，以及注意力机制、序列解码器、神经翻译系统、基于字符级别的翻译模型等。