「链接」深度学习入门视频课程第一章 人工智能概述1.1人工智能的概念和历史1.2人工智能的发展趋势和挑战1.3人工智能的伦理和社会问题第二章 数学基础1.1线性代数1.2概率与统计1.3微积分第三章 监督学习1.1无监督学习1.2半监督学习1.3增强学习第四章 深度学习1.
中新网北京7月12日电 (记者 孙自法)国际著名学术期刊《自然》最新在线发表一篇结构生物学论文称，研究人员利用人工智能(AI)技术驱动，研发出一种能设计新蛋白质的深度学习方法，这个名为RoseTTAFold Diffusion(RFdiffusion)的深度学习方法能生成各种功能
深度学习中，我们一直在训练模型，通过反向传播求导更新模型的权重，最终得到一个泛化能力比较强的模型。不过执行模型操作的算子会变化，可能从Pytorch->TensorRT或者TensorFlow->TFLITE，也就是实现算子的方式变了，同一个卷积操作，在Pytorch框架中是一种实现，在TensorRT又是另一种时间，两者的基本原理是一样的，但是精度和速度不一样，TensorRT可以借助Pytorch训练好的卷积的权重，实现与Pytorch中一样的操作，不过可能更快些。
来源：科技日报 原标题：AI改变基础科学研究范式10月9日，2024年诺贝尔化学奖揭晓。戴维·贝克、德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀共享这一奖项。前者在“计算蛋白质设计”领域贡献突出，后两位则在“蛋白质结构预测”方面成就斐然。
2012年秋天，辛顿和学生们发表了一篇长达9页的论文《基于深度神经网络的图像分类》。这篇论文提到了一种全新的深层结构分析方法，在ImageNet图像识别大赛中，将错误率从25%以上降低到了15%，获得了第一名。
