本文介绍Bert的基本原理和代码实现。
Transformers
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本文介绍Transformers代码实现的细节，包括7个部分。
Self-Attention
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本文介绍Self-attention的原理以及常见问题。
机器学习三大数学基础——概率论、决策论和信息论
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模式识别领域关注的是利⽤计算机算法自动发现数据中的规律，以及使⽤这些规律采取将数据分类等⾏动。而为了实现这一个目的，首先需要一些基础的理论知识，本文参考自《模式识别与机器论文》第一章，介绍模式识别的三类基础知识：概率论、决策论与信息论。
Numpy实现卷积和最大池化
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算法岗位面试中，常问到手写卷积和maxpooling，本文用Numpy库分别实现这两部分功能，并且，在此基础上进行改进，实现线性的时间复杂度。
《Artificial Intelligence： A modern approach》读书笔记——贰
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本文介绍《Artificial Intelligence： A modern approach》的第二章，介绍人工智能的基本概率，包括什么是Agent，它的内部构造是什么样的，以及什么样的Agent的是“好”的，还包括对agent所处环境的介绍。
OpenAI Assistants 使用方法
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《Artificial Intelligence： A modern approach》读书笔记——叁
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本部分介绍《Artificial Intelligence： A modern approach》的第三部分，通过搜索进行问题求解，包括非启发式搜索和启发式搜索。
《Artificial Intelligence： A modern approach》读书笔记——壹
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《Artificial Intelligence： A modern approach》作为人工智能领域内的经典著作，被世界上众多著名高校作为人工智能的教材，内容全面系统，解释清晰易懂，国内的西瓜书作者周志华老师也在书中表示，是受到该书的引领走上了人工智能的道路的。本系列记录该书的读书笔记。