AI 知識庫
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AI 演算法
演算法在人工智慧（AI）領域非常重要，我們需要把實際問題抽象成數學問題，再讓機器對數學問題進行求解。而演算法的選擇直接導致了能否解決問題，以及以多少成本解決問題。
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基礎科普
人工智慧（AI）時代，人人都需要了解一些人工智慧的基礎知識，這些基礎的知識可以幫助我們理解這個新時代，跟上這個新時代。
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數學基礎
數學是人工智慧（AI）領域非常重要的基本技能，機器學習的過程相當於求解數學問題的過程。線性代數、概率論等數學知識是非常重要的！
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機器學習
機器學習把現實世界中的問題抽象成數學模型，通過求解數學模型進而解決現實生活中的問題。是人工智慧領域非常主流的領域，深度學習也屬於機器學習的範疇。
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深度學習
深度學習是當前最熱門的領域，這個專題將介紹深度學習的概念，應用和一些典型演算法。
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特徵工程
特徵工程將數據轉換為能更好的表示潛在問題的特徵，從而提高機器學習的性能。
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自然語言處理
自然語言處理（NLP）就是在機器語言和人類語言之間進行「翻譯」，以實現人機交流的目的。
自然語言處理包含了語音識別，語義理解，機器語言轉換成人類自然語言。
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語音交互
語音交互是基於語音輸入的新一代交互模式，通過說話就可以得到反饋結果。典型的應用場景—語音助手。自從iPhone 4S推出SIRI後，智能語音交互應用得到飛速發展。中文典型的智能語音交互應用如：蟲洞語音助手、訊飛語點已得到越來越多的用戶認可。
