在本系列的 上一篇文章 中，我们进一步讨论了矩阵和线性代数，并学习了用 JupyterLab 来运行 Python 代码。在本系列的第四篇文章中，我们将开始学习 TensorFlow，这是一个非常强大的人工智能和机器学习库。我们也会简要介绍一些其它有用的库。稍后，我们将讨论概率、理论以及代码。和往常一样，我们先讨论一些能拓宽我们对人工智能的理解的话题。 到目前为止，我们只是从技术方面讨论人工智能。

在本系列的 上一篇文章 中，我们回顾了人工智能的历史，然后详细地讨论了矩阵。在本系列的第三篇文章中，我们将了解更多的矩阵操作，同时再介绍几个人工智能 Python 库。 在进入主题之前，我们先讨论几个人工智能和机器学习中常用的重要术语。人工神经网络 artificial neural network（通常简称为 神经网络 neural network，NN）是机器学习和深度学习的核心。顾名思义，它

前言 “The xv6 Operating System”Russ Cox, Frans Kaashoek, Robert Morris, Nickolai Zeldovich. xv6 是作为原来UNIX版本6的移植版开发的，它代表了通过一种美观、干净、简单的方式来理解现代操作系统。 “Six Easy Pieces: Essentials Of Physics Expl

在本系列的 第一篇文章 中，我们讨论了人工智能、机器学习、深度学习、数据科学等领域的关联和区别。我们还就整个系列将使用的编程语言、工具等做出了一些艰难的选择。最后，我们还介绍了一点矩阵的知识。在本文中，我们将深入地讨论人工智能的核心——矩阵。不过在此之前，我们先来了解一下人工智能的历史。 我们为什么需要了解人工智能的历史呢？历史上曾出现过多次人工智能热潮，但在很多情况下，对人工智能潜力的巨大期望都

如果你是关注计算机领域最新趋势的学生或从业者，你应该听说过人工智能、数据科学、机器学习、深度学习等术语。作为人工智能系列文章的第一篇，本文将解释这些术语，并搭建一个帮助初学者入门的简易教学平台。 如今，计算机科学领域的学生和从业者绝对有必要了解 人工智能 artificial intelligence 、 数据科学 data science 、 机器学习 machine learning 、 深度