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人工智慧的浪潮正如火如荼的襲來，作為開發人員和資料科學家，我們將如何抓住這一趨勢，搶占先機？在人工智慧大潮中，公有雲平台提供的計算能力和服務介面是重要的推動力。
在《微軟人工智慧公開課》中，我們將通過服務和api、資料分析平台、以及深度機器學習框架基礎設施和工具三個層級和大家一起學習微軟在共有雲平台azure上和人工智慧相關的服務、技術和工具產品。
希望通過此系列課程，開發人員和資料科學家可以更加充分的借用雲平台的力量，開發更加智慧型、更富有生命力的產品，服務大眾。
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作為人工智慧系列公開課的開篇，微軟亞洲研究院掌門人洪小文博士將在《微軟人工智慧公開課》中為大家介紹微軟研究院最新ai成果，微軟在azure公有雲中圍繞人工智慧和資料分析、深度學習提供的介面和服務；並著重介紹ai的重要性，在數位化轉型過程中如何使用大資料以及ai，和微軟ai的資源與策略
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微軟已將基於機器學習，全球最領先的人工智慧技術通過簡單、易用的服務和api開發出來。微軟認知服務使自然的人機互動變為可能，為你的應用增加前所未有的使用者體驗。現在你就可以在你的應用中接入這些智慧型，把你的想法變成現實。微軟認知服務包含的智慧型api讓你僅用幾行**就可以借助強大的演算法開發應用程式。它們跨裝置，跨平台，不論是ios，android或者windows，你都可以輕鬆完成配置
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隨著移動網際網路、物聯網技術的發展，企業將有能力收集到越來越多的資料，資料的統計、分析甚至是機器學習成為如今最熱門的話題。為了滿足飛速累積的資料和日益增長的需求，資料分析人員對便捷的機器學習訓練工具、高度自管理化的大資料分析平台有著強烈的渴望。
微軟 azure 雲平台提供了豐富的大資料和機器學習相關服務，從 machine learning studio到最新發布的aml workbench，再到商業 r伺服器，data lake、 hdinsight、spark 等等。基於這些服務和公有雲強大的擴充套件能力，使用者可以快速構建機器學習演算法，並輕鬆實現 web 服務的彈性擴充套件。
這幾節課將詳細介紹 azure machine learning studio和aml workbench、r server、data lake、hdinsight on linux 等相關服務。並附有在零售行業的最新客戶案例解析，幫助大家了解如何將微軟資料分析平台應用在實際場景。
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從最新一次的 imagenet 大賽（ilsvrc）的結果，機器的視覺已經超過人類的視覺，基於深度學習的機器認知能力超過人類似乎指日可待。深度學習在對 it 基礎設施和 it 計算能力有很高要求，而公有雲平台降低了深度學習執行的門檻，使得更多的人可以便捷的使用雲平台強大的計算能力來完成深度學習相關的計算。
微軟的公有雲azure針對現有流行的深度學習框架提供了強大的支援，為 cognitive toolkit，tensorflow 以及 caffe 等業界主流的深度學習框架提供了虛擬機器模板和預配置的環境。
同時微軟研究院在深度神經網路及其應用領域一直處於領先的地位，並提供了一系列演算法和工具不斷促進效能的提公升。資料科學家們可以快速的利用這些資源進行深度學習相關的研究、開發和應用。
麻省理工公開課人工智慧筆記六
此節課程的目的是根據乙個線條圖，確定其中有多少個物體 例如下面這張圖，我們可以觀察得出其中有兩個物體 第乙個方法是guzman的貢獻，他研究了大量的積木模型，得出乙個結論，三個面的交點有以下兩種表示，稱其為鏈結 第乙個箭頭表示箭頭兩側的面在乙個物體上，第二個叉表示三個面在同乙個物體上。根據這種思路，...
麻省理工公開課人工智慧筆記九
本篇主要關於最近鄰學習思想 下面是關於人類學習的乙個簡單總結 最近鄰演算法是一種基於模式識別的演算法，他的主要流程如下 首先有乙個特徵檢測器，他檢測進入的物體並輸出其特徵，所有輸出值組成乙個向量進入乙個比較器，並於庫中可能存在的向量值進行比較，輸出乙個值。用下面這四種插座蓋來做例子 每個插座蓋都要檢...
麻省理工公開課人工智慧筆記十三
本篇主要講聲韻學的機制。基於英語 英語中dog的複數dogs最後發音為z，二cat的複數cats最後發音為s，為什麼這樣，基於區別性特徵理論，如下 人發出的聲音進入耳朵，得到處理，並生成乙個區別性特徵向量的序列，區別性特徵是乙個二進位制變數，例如音是否有聲，即發音時聲帶是否震動，震動就是有聲 否則就...