企业对数据的利用有三个阶段：响应运营，响应业务，创造业务。数据中台解决的是响应业务的问题，第三阶段“创造业务”，则需要AI中台。

对于很多人来说，找到一份工作不是问题，但找到一个合适而满意的工作，却不那么简单。为此，小编为你精选一份程序员面试书单，分为职业规划、编程技能、沟通能力三部分。

深度学习的多种局限，包括易受对抗攻击、应用不稳定、缺乏可解释性等。最终结论是，深度学习不是实现类人智能的途径。

下面是一些关于大数据挖掘的知识点，整理后一起分享给大家~

精选 6 篇来自 EMNLP 2018、ISWC 2018、NAACL 2018、ACL 2018 和 IJCAI 2018 的知识图谱相关论文，带你快速了解知识图谱领域最新研究进展。

让机器拥有智能这个事情到底有多难？人类精英们做了怎样的努力和探索尝试？目前人工智能领域到底发展到什么阶段了呢？

Python对初学者来说是一种完美的语言，因为它易于学习和理解，随着这种语言的普及，Python程序员的机会也越来越大。hackr社区推荐了2018年编程社区成员最多安利的10本Python书籍。

到底什么技能才是一名合格的算法工程师应该具备的技能呢？面试官又会如何验证你的这些技能呢？四个方面：知识、工具、逻辑、业务。

阿里、京东选择了将AI技术嵌入到养殖业的轻SaaS模式，网易选择了吃喝拉撒的全包的重模式，哪家的商业模式会更长久？

智能经济是使用“数据 + 算法 + 算力”的决策机制去应对不确定性的一种经济形态。产品、个体、组织、产业、世界都将完成微粒化的解构和智能化的重组。

数据是如何生成的，及导致数据变化的因素是什么。因为说到底，数据不会说话，人们需要在分析前练就一双“火眼金睛”。

特伦斯·谢诺夫斯基作为神经网络的先驱在《深度学习：智能时代的核心驱动力量》这本新书中，以亲历者视角，前瞻性的提出了未来人工智能发展的8大重要预判。

资深数据从业者、Taxify(一家欧洲打车软件公司)数据科学家Maksim Butsenko就这一问题采访了数百人，得到了这篇“避坑指南”。让你能更有效的盘你的数据科学项目。

对于深度学习，一个好的数据集可以说非常重要的，但是通常情况下我们并没有大量的数据，因此我们有必要掌握一定的爬虫知识，从而更好的准备训练数据集。

文章中详细介绍了循环神经网络（RNN），及其变体长短期记忆（LSTM）背后的原理。具体内容，从前馈网络（Feedforward Networks）开始讲起，先后讲述了循环神经网络、时序反向传播算法（B

分布式机器学习并非分布式处理技术与机器学习的简单结合。
本文节选自微软亚洲研究院机器学习研究团队刘铁岩、陈薇、王太峰、高飞合著的《分布式机器学习：算法、理论与实践》一书。为了让大家更好地理解分布式机器

本文主要涵盖了 Python 编程的核心知识（暂不包括标准库及第三方库）。可供初学者参考，便于大家结合思维导图深入学习、理解、思考；

来自清华大学副教授唐杰领导的学者大数据挖掘项目Aminer的研究报告，讲解人脸识别技术及其应用领域，介绍人脸识别领域的国内玩人才并预测该技术的发展趋势。

图像分类顾名思义就是一个模式分类问题，它的目标是将不同的图像，划分到不同的类别，实现最小的分类误差。这篇介绍了单标签图像分类的三大类别以及图像分类模式所经历的重要节点。

本文由数据科学领域的身经百战的老将 Shay Palachy为那些想打造一直属于自己的数据科学团队的创始人提供了一些非常有价值的建议。特别适合初创公司构建独具特色的数据科学项目。