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  • 【入門必讀】深入淺出了解人工智能的方方面面

    前言 什么是ai翼抠,什么是nlp,人工智能(對話的助手获讳、圖像識別)是怎么實現(xiàn)的阴颖,又是怎么應(yīng)用的。在入行語音語義產(chǎn)品之初這些疑問就一直縈繞著腦海中丐膝。...

  • 第7節(jié):總結(jié)與展望

    對話產(chǎn)品的最新進(jìn)展和未來思考 1量愧、預(yù)訓(xùn)練帶來的黃金10年:bert、transformer 2帅矗、具備常識和推理能力的ai會是下一個目標(biāo) 3偎肃、nl...

  • 第6節(jié):繼續(xù)深入語音助手的產(chǎn)品化內(nèi)容

    對話產(chǎn)品/語音助手的設(shè)計的工作內(nèi)容或關(guān)注點就僅僅如此嗎 答案肯定不是的,對話產(chǎn)品和傳統(tǒng)的有ui界面的產(chǎn)品浑此,需要更加關(guān)注和用戶的交互累颂,不斷提升用戶...

  • 第5節(jié):剖析語音助手產(chǎn)品的設(shè)計和實現(xiàn)

    五、語音助手產(chǎn)品-對話產(chǎn)品的設(shè)計和實現(xiàn) 這幾年人工智能大火凛俱,語音助手也不是什么新鮮的概念了紊馏,比較有代表性的百度、蘋果蒲犬、谷歌瘦棋、小米等等都推出了自己...

  • 第4節(jié):更多的文本任務(wù)和技術(shù)

    四、詞向量后的nlp更多應(yīng)用-機器翻譯暖哨、文本分類… 有了具備語義信息的詞向量,很多文本任務(wù)就可以運行起來了 一般的任務(wù)分類有如下: (這個也可以...

  • 第3節(jié):文本向量化-最初的word2vec

    那么如何將字詞轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)呢凰狞,在剛開始時人們采用的是one-hot 向量 什么是one-hot向量 (例子介紹) one-hot向量的缺點 這個時...

  • 第2節(jié):從手寫數(shù)字識別開始了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要是這個樣子的篇裁,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的是怎么實現(xiàn)的呢 人的思考和認(rèn)知是通過神經(jīng)突觸的生成來實現(xiàn)的,不同的刺激建立不同的神經(jīng)結(jié)構(gòu)赡若,讓人們記住理解...

  • 第1節(jié):從人到人工智能

    一达布、人的思考模式和人工智能 人認(rèn)識世界是從低緯度到高緯度的 比如一個圖片 從圖片的部分,形成整體的 (盲人摸象) 比如一句話一句話 從字詞構(gòu)成逾冬,...

個人介紹
3年產(chǎn)品經(jīng)理經(jīng)驗黍聂,2年AI語音語義產(chǎn)品經(jīng)驗
代表產(chǎn)品:小度車載語音助手、訊飛來電
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