- 从事AI工作，有两条路可走，一是学术路线，AI理论方法创新，二是工程路线，AI工具系统实现。学术路线有两个目标，一是在顶尖会议期刊上发表论文，二是在顶尖竞赛中拿大奖。工程路线的目标，是实现AI与业务融合，极大地提升业务价值。本文梳理了一些国际顶尖的AI会议期刊，其代表了AI主流，你可以阅读这些会议期刊论文，了解AI演进史，熟悉前沿AI技术，无论是学术路线，还是工程路线，都是很有帮助。 从事AI工作，有两条路可走，一是学术路线，AI理论方法创新，二是工程路线，AI工具系统实现。学术路线有两个目标，一是在顶尖会议期刊上发表论文，二是在顶尖竞赛中拿大奖。工程路线的目标，是实现AI与业务融合，极大地提升业务价值。本文梳理了一些国际顶尖的AI会议期刊，其代表了AI主流，你可以阅读这些会议期刊论文，了解AI演进史，熟悉前沿AI技术，无论是学术路线，还是工程路线，都是很有帮助。
- 人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术，当今的人工智能技术以机器学习，特别是深度学习为核心，在视觉、语音、自然语言等应用领域迅速发展，已经开始像水电煤一样赋能于各个行业。世界各国高度重视人工智能发展，美国白宫接***布数个人工智能政府报告，是第一个将人工智能发展上升到国家战略层面的国家，除此以外，英国、欧盟、日本等纷纷发布人工智能相关战略、行动计划，着力构筑人工智能先发优势。 人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术，当今的人工智能技术以机器学习，特别是深度学习为核心，在视觉、语音、自然语言等应用领域迅速发展，已经开始像水电煤一样赋能于各个行业。世界各国高度重视人工智能发展，美国白宫接***布数个人工智能政府报告，是第一个将人工智能发展上升到国家战略层面的国家，除此以外，英国、欧盟、日本等纷纷发布人工智能相关战略、行动计划，着力构筑人工智能先发优势。
- 本文将对目前较为热门的三大深度学习框架TensorFlow、Keras和PyTorch进行简单的介绍供各位同学参，以考选择最适合的深度学习框架。 本文将对目前较为热门的三大深度学习框架TensorFlow、Keras和PyTorch进行简单的介绍供各位同学参，以考选择最适合的深度学习框架。
- 大家又少了一个用TensorFlow的理由。在一年一度的开发者大会F8上，Facebook放出PyTorch的1.1版本，直指TensorFlow“腹地”。不仅宣布支持TensorFlow的可视化工具TensorBoard，还正式向工业界迈进，为生产环境改进了PyTorch处理分布式训练的方式。而且，根据Facebook介绍，开发这一版本的过程中谷歌还帮了不少忙。科技媒体TechCrunch... 大家又少了一个用TensorFlow的理由。在一年一度的开发者大会F8上，Facebook放出PyTorch的1.1版本，直指TensorFlow“腹地”。不仅宣布支持TensorFlow的可视化工具TensorBoard，还正式向工业界迈进，为生产环境改进了PyTorch处理分布式训练的方式。而且，根据Facebook介绍，开发这一版本的过程中谷歌还帮了不少忙。科技媒体TechCrunch...
- 近年来，随着人们对 AI 认知能力的积极探索，知识图谱因其表达能力强、拓展性好，基于知识进行推理等优势得到了学界与业界的高度关注。知识图谱，旨在描述客观世界概念、实体、事件及其之间关系，具备可解释性，而且可以用于解决复杂决策问题。这也意味着通过深度学习与知识图谱的结合，模型底层特征空间与人类自然语言之间巨大的语义鸿沟问题有望得以解决。 近年来，随着人们对 AI 认知能力的积极探索，知识图谱因其表达能力强、拓展性好，基于知识进行推理等优势得到了学界与业界的高度关注。知识图谱，旨在描述客观世界概念、实体、事件及其之间关系，具备可解释性，而且可以用于解决复杂决策问题。这也意味着通过深度学习与知识图谱的结合，模型底层特征空间与人类自然语言之间巨大的语义鸿沟问题有望得以解决。
- 本文讲述了DeepMind联合谷歌大脑、MIT等机构27位作者发表重磅论文，提出“图网络”（Graph network），将端到端学习与归纳推理相结合，有望解决深度学习无法进行关系推理的问题。 本文讲述了DeepMind联合谷歌大脑、MIT等机构27位作者发表重磅论文，提出“图网络”（Graph network），将端到端学习与归纳推理相结合，有望解决深度学习无法进行关系推理的问题。
- 2018年图灵奖得主，“深度学习三巨头”Geoffrey Hinton, Yann LeCun和Yoshua Bengio早年也曾饱受嘲笑，但终于熬过寒冬。近日，ACM通讯对三人进行了专访。 2018年图灵奖得主，“深度学习三巨头”Geoffrey Hinton, Yann LeCun和Yoshua Bengio早年也曾饱受嘲笑，但终于熬过寒冬。近日，ACM通讯对三人进行了专访。
- 自20世纪80年代兴起的神经网络热潮已经退去，神经网络再次成为常规科学。托马斯·库恩（Thomas Kuhn）曾将科学革命之间的时间间隔描述为，科学家在一个已经确定的范式或解释框架内进行理论推定、观察和试验的常规工作阶段。1987 年，杰弗里·辛顿去了多伦多大学，并继续着渐进式改进，虽然这些改进都没有像曾经的玻尔兹曼机那样展现出魔力。辛顿在21 世纪头十年成为加拿大高等研究院（Canadia... 自20世纪80年代兴起的神经网络热潮已经退去，神经网络再次成为常规科学。托马斯·库恩（Thomas Kuhn）曾将科学革命之间的时间间隔描述为，科学家在一个已经确定的范式或解释框架内进行理论推定、观察和试验的常规工作阶段。1987 年，杰弗里·辛顿去了多伦多大学，并继续着渐进式改进，虽然这些改进都没有像曾经的玻尔兹曼机那样展现出魔力。辛顿在21 世纪头十年成为加拿大高等研究院（Canadia...
- 用 NumPy 手写所有主流 ML 模型，普林斯顿博士后 David Bourgin 最近开源了一个非常剽悍的项目。超过 3 万行代码、30 多个模型，这也许能打造「最强」的机器学习基石？ 用 NumPy 手写所有主流 ML 模型，普林斯顿博士后 David Bourgin 最近开源了一个非常剽悍的项目。超过 3 万行代码、30 多个模型，这也许能打造「最强」的机器学习基石？
- BERT 模型真的那么神奇吗？也许从数据集角度分析，再好的预训练模型也不过是统计拟合。读者朋友可以参考这篇论文，了解如何提升自然语言处理任务模型鲁棒性的方法。 BERT 模型真的那么神奇吗？也许从数据集角度分析，再好的预训练模型也不过是统计拟合。读者朋友可以参考这篇论文，了解如何提升自然语言处理任务模型鲁棒性的方法。
- 工程全生命周期的健康监测是一个跨学科、多领域融合的行业，北京云庐科技有限公司致力于通过对全过程的监测数据分析，及时发现工程中可能出现的问题，避免或减少工程质量和安全事故的发生。本文揭示了云庐科技如何携手华为云，打造全球领先的结构健康监测物联网大数据平台，用新的技术守护工程安全。工程安全事关重大众所周知，安全事故事关重大，无论是智慧城市还是智慧交通，都离不开工程安全的保障，而工程事故有可能是发... 工程全生命周期的健康监测是一个跨学科、多领域融合的行业，北京云庐科技有限公司致力于通过对全过程的监测数据分析，及时发现工程中可能出现的问题，避免或减少工程质量和安全事故的发生。本文揭示了云庐科技如何携手华为云，打造全球领先的结构健康监测物联网大数据平台，用新的技术守护工程安全。工程安全事关重大众所周知，安全事故事关重大，无论是智慧城市还是智慧交通，都离不开工程安全的保障，而工程事故有可能是发...
- 三联虹普是一家专注于合成纤维及其原料生产技术及装备领域的高新技术企业，致力于整合行业优势，搭建“互联网+”信息服务平台，建立行业大数据体系，实现金融、技术、信息的三联融合。三联虹普董事、战略投资部总经理张敏喆表示，AI技术带来的生产柔性，远超人力，将帮助智能制造行业加速升级。传统制造业的新机遇合成纤维制造行业对多数人是陌生的，但纺织行业大家就很熟悉。从前，纺织行业是关系国计民生的基础行业，放... 三联虹普是一家专注于合成纤维及其原料生产技术及装备领域的高新技术企业，致力于整合行业优势，搭建“互联网+”信息服务平台，建立行业大数据体系，实现金融、技术、信息的三联融合。三联虹普董事、战略投资部总经理张敏喆表示，AI技术带来的生产柔性，远超人力，将帮助智能制造行业加速升级。传统制造业的新机遇合成纤维制造行业对多数人是陌生的，但纺织行业大家就很熟悉。从前，纺织行业是关系国计民生的基础行业，放...
- 辛苦熬夜抢购“双11”的产品，发现商品上使用自己设计的作品，以前竟然不知道；浏览某大V的短视频，发现“点赞”过百万，但使用自己的作品，以前竟然不知道；自己的摄影图片，被做成海报或新闻插图，带来数千万的转载，以前竟然不知道……无数个夜晚，无数次修改的作品，没有拿到收入，做了别人的嫁衣，心累！网络成图片侵权盗版“重灾区”如果不知道被侵权、不知道侵权者是谁、没有发起***或诉讼，那本该属于原创作者的.. 辛苦熬夜抢购“双11”的产品，发现商品上使用自己设计的作品，以前竟然不知道；浏览某大V的短视频，发现“点赞”过百万，但使用自己的作品，以前竟然不知道；自己的摄影图片，被做成海报或新闻插图，带来数千万的转载，以前竟然不知道……无数个夜晚，无数次修改的作品，没有拿到收入，做了别人的嫁衣，心累！网络成图片侵权盗版“重灾区”如果不知道被侵权、不知道侵权者是谁、没有发起***或诉讼，那本该属于原创作者的..
- 1. 深度学习已广泛应用，模型增大、数据增长，深度学习训练加速的需求日益剧增近年来，深度学习已经广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理、视频分析等领域，可服务于视频监控、自动驾驶、搜索推荐、对话机器人等场景，具有广阔的商业价值。作为人工智能最重要的基础技术之一，深度学习也逐步延伸到更多的应用场景，如智能制造、智慧交通等。但是，为了达到更高的精度，通常深度学习所需数据量和模型都很大，训练... 1. 深度学习已广泛应用，模型增大、数据增长，深度学习训练加速的需求日益剧增近年来，深度学习已经广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理、视频分析等领域，可服务于视频监控、自动驾驶、搜索推荐、对话机器人等场景，具有广阔的商业价值。作为人工智能最重要的基础技术之一，深度学习也逐步延伸到更多的应用场景，如智能制造、智慧交通等。但是，为了达到更高的精度，通常深度学习所需数据量和模型都很大，训练...
- 云计算、大数据、物联网、人工智能等信息技术飞速发展及传统产业数字化的转型，一方面媒体数据量呈现几何级增长，据IDC预测，全球数据总量预计2020年达到44ZB；另一方面，媒体的生产、传播和消费形式升级。巨量数据中，70%将会以图片和视频的形式存储和传播。这些数据从生产、传播到用户消费，传统方式运营成本居高不下。人工智能在视觉领域发展趋于成熟，基于AI人工智能的视频内容分析能从根本上解决传统内... 云计算、大数据、物联网、人工智能等信息技术飞速发展及传统产业数字化的转型，一方面媒体数据量呈现几何级增长，据IDC预测，全球数据总量预计2020年达到44ZB；另一方面，媒体的生产、传播和消费形式升级。巨量数据中，70%将会以图片和视频的形式存储和传播。这些数据从生产、传播到用户消费，传统方式运营成本居高不下。人工智能在视觉领域发展趋于成熟，基于AI人工智能的视频内容分析能从根本上解决传统内...
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