关于“问问题的人工智能网站”的问题，小编就整理了【3】个相关介绍“问问题的人工智能网站”的解答：
论文ai率检测网站 ？有Grammarly
论文ai率检测网站有Grammarly：提供英语语法检查和拼写校正功能，帮助用户发现和纠正论文中的语法错误、拼写错误等。
AI检测论文网站是指利用人工智能技术对论文进行质量检测和评估的网站。这些网站通常提供自动查重、语义分析、格式检查等功能，帮助用户快速检测论文的学术诚信和质量。
有的
已经做过论文ai率检测的路过，用的火花ai论文，它家还蛮全面的，论文写作、查重、降重还有论文ai率检测，啥都有，我一次搞定了，找客服要了点优惠券，整下来就是一顿饭钱。爽歪歪
什么网站可以查找国内外机器人或是人工智能的资料？谢邀！收集了一些人工智能资料大全！希望对你有所帮助，不过都是比较专业也或者都是英文版的，要下功夫去学习了解。
斯坦福大学cs231
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1、入门首选：
该站提供了一系列的theano代码示范，通过研究模仿，就可以学会包括NN/DBN/CNN/RNN在内的大部分主流技术。其中也有很多文献连接以供参考。 2、BP神经网络： 第1部分的教程中，神经网格的参数是theano自动求导的，如果想深入了解细节，还得手动推导加代码实现一遍。该教程对BP神经网络的理论细节讲的非常好。 3、理论补充： 该书内容比较广泛，虽未最终完成，但已初见气象。用来完善理论知识是再好不过。 4、图像处理中的卷积神经网络： 前面三部分相当于导论，比较宽泛一些，该教程则是专注于卷积神经网络在图像视觉领域的运用，CNN方面知识由此深入。 5、自然语言处理中的深度学习： 本教程则偏重于深度学习在自然语言处理领域的运用，词向量等方面知识由此深入。 6、递归神经网络： 该博客讲的RNN是非常棒的系列，不可不读。 7、keras框架： keras框架是基于theano的上层框架，容易快速出原型，网站中提供的大量实例也是非常难得的研究资料。 8、深度学习和NLP 该教程是第5部分的补充，理论讲的不多，theano和keras代码讲的很多，附带的代码笔记很有参考价值。 9、机器学习教程 牛津大学的机器学习课程，讲到了大量深度学习和强化学习的内容，适合于复习过一遍。 10、搭建硬件平台 到这里，你的理论和代码功力应该差不多入门了，可以组个GPU机器来大干一场了。可以参考笔者这个博客来攒个机器。 11、去kaggle实战玩玩吧 链接： MIT微积分公开课 链接： MIT概率论公开课 链接： 神经网络细胞原理 人工神经网络 希望我的答案能够帮助到你！更多关于人工智能的问题，请关注头条号：暗黑创业者。有哪些可以自学机器学习、深度学习、人工智能的网站？关于人工智能、机器学习、深度学习这些知识，其实都是有着比较系统化的和客观完善的知识体系的。对于这类知识，不是非常建议通过网站学习，尤其对于入门者。与其在一些网站上花费时间，东学一点、西学一点，碎片化地了解一些皮毛，不如系统地找一些专业化的书籍看看。当然，有了一定的人工智能系统化的认知后，再去一些人工智能的社区或网站看，还是很有必要的，效果也会更好，下面也会介绍。
首先推荐两本书，一本偏技术，一本偏应用，基本可以让你对人工智能相关技术和应用有个比较全面的认知了。
1.《深度学习》
AI圣经！深度学习领域奠基性的经典畅销书！长期位居美国亚马逊AI和机器学习类图书榜首！所有数据科学家和机器学习从业者的必读图书！特斯拉CEO埃隆 马斯克等国内外众多专家推荐！
2.《人工智能新时代：全球人工智能应用真实落地50例》
人工智能为什么备受瞩目？随着电脑和网络的飞速发展，信息处理变得越来越容易，云计算、物联网、机器人等IT相关的技术，进一步发挥其优势。机器学习、自然语言处理、以图像和语音识别为基础的人工智能技术得到广泛得应用。
再说说人工智能的社区或网站，就先不介绍国外网站了，以国内为主吧，也介绍两个：
1.CSDN
国内老牌且目前看还是最大的技术社区，有各种技术问答以及一些大牛的博客，还有一些资源下载。
2.开源中国
中文开源技术社区，毕竟人工智能相关领域，很多技术都是开源的，所以这里面的分享和记录也比较多
当然，还有更多好的书籍以及精品化的网站，不过，贪多嚼不烂，先看一些大众化的书籍和去一些大众化的网站，觉得吃不饱了，自然就能力自己找到那些更对你自己口味的目标了。顺便说一下，欢迎关注我的头条号，我们也会经常分享一些科技领域的知识和内容，包括提供一些免费学习资源
到此，以上就是小编对于“问问题的人工智能网站”的问题就介绍到这了，希望介绍关于“问问题的人工智能网站”的【3】点解答对大家有用。
