展示，以说服客户接受你的产品。我大部分的时间都用于扩展云服务器群集，用于传输数据。对于机器学习「专家」来说，学习如何让模型在大规模数据中运行得更快，比提出一个新模型更加有用。

https://www.theguardian.com/science/2017/nov/01/cant-compete-universities-losing-best-ai-scientists

「任何降低法律服务成本的尝试都有一个好的出发点。」多伦多大学公共政策与治理学院的一位教授表示，「如果管理得当，它们可以以一种积极的方式打开消费者市场。」

Google、Amazon、Facebook、Nvidia、Uber、EA、麦肯锡、阿里巴巴的代表，分享了语音助手、机器人、无人车、视频理解和游戏等领域在今年的最新趋势。

年前的双十一，就应该对自己的快递深有感触。而现在的分单环节，彻底被算法改变了。通过算法自动生成包裹路径后，订单信息可以直接被打印成电子面单，完全省掉了人工环节。根据阿里的测算，如果这是一家日均包裹量

公司丹麦财务主管还表示，「我相信大部分大型能源公司，包括艾克森美孚、壳牌、英国石油和雪佛龙这样的石油业巨头公司都在寻找通过大数据、人工智能或机器学习提升运营的机会。」BDO

A+轮融资的深鉴科技与寒武纪就选择设计开发专用芯片。而中科创达则明确表示不做芯片，只在中间层发力，根据下游行业层出不穷的新需求做定制化工作，帮助寒武纪、高通这样的上游芯片企业发挥自己的价值。

但如果按照服务器拥有量来衡量国家计算力，我们现在和国外的差距也不小。国外每年花在服务器上的钱，可能是整个终端投入的60%-70%，但中国只有20%-30%，在这些基础设施上，我们的重视程度也还不够。

前线，我们选择的三个方向：金融安全、城市大脑、手机智能，会有非常大的投入。想要做深还要很多支持。与互联网行业不同，这些行业不适用于单点突破，需要产品、解决方案、售前、销售等方面，全面地来做这些事情。

issues），地址：https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/eager/README.md

作为一个数据科学学习社区，Kaggle在这份报告中也提出了一些数据科学老司机给新手学习者的建议，可以说是非常良心了！（这一部分可能是本份报告中最有价值的部分，文摘菌敲黑板划重点啦！）

会不断浏览网页，不断寻找有关音乐的博客和其他文本，然后试图分析人们对于特定的艺术家和歌曲评价如何——对于这些歌曲，他们都用了哪些形容词？在讨论歌曲本身的同时，其他哪些艺术家和歌曲被同时提到了？

之前看李航的《统计学习方法》一直看不懂。上了这门课才知道以“凸优化-SVM”为一轴，以“梯度下降-矩阵”为一轴，内容相互交叉。学习课程之后，再看机器学习基础书籍就没有太多压力了。

孙剑还进一步强调：“但是同时这种无师自通在很多AI落地上也存在一些局限，因为严格意义上讲，围棋规则和判定棋局输赢也是一种监督信号，所以有人说人类无用、或者说机器可以自己产生认知，都是对AlphaGo

用户买了这么贵的东西，自然对产品的期待度会更高很多。大家觉得我买一个机器人回来，恨不得什么都能干：又能唱歌、又能跳舞、又能聊天、又能清洁、又能讲英语。但这是不现实的，现在的技术成熟度离此还有些远。

Identity，节点的输入等于输出。它完美适合于潜在行为是线性（与线性回归相似）的任务。当存在非线性，单独使用该激活函数是不够的，但它依然可以在最终输出节点上作为激活函数用于回归任务。

组织者希望学过这些课程之后，能帮助你了解相关的基础知识，能从头开始应用最先进的方法，能在rllab上构建高级应用程序，能够将深度强化学习应用在更多的新领域。

Bengio......谈到这些耳熟能详的深度学习大牛们，如果你能否如数家珍地给你的小伙伴们，是不是简直炫酷呢？那么，赶紧跟着文摘菌来了解一些这些大牛们，让文摘菌带你有姿势地谈论深度学习吧。

阿里巴巴已经18岁了，我们的资源和影响力已经到了，今天的阿里巴巴已经不是普通的商业公司。我们拥有的资源是社会和时代给与的，我们要回馈社会，而不是只想着赚更多钱。阿里巴巴要对世界和未来有担当。

机器人车配备了很多传感器。不同的制造商会使用不同的配件组合，包括摄像机、激光器、红外线、雷达、激光雷达、超声波、轮速传感器、被动视觉传感器、声呐、GPS、加速器、陀螺仪、温度传感器、湿度传感器等。

APP，要么转型，要么被颠覆。」目前，商汤称自己掌握着短视频和直播行业的标杆性解决方案，为直播平台提供智能化的特效、脸部关键点定位等技术。特别是在关键点定位方面，学术界曾经使用眼睛、鼻子、嘴角等

举个例子，某一种病的治疗方案如果没有特别有说服力的信息量，医生的选择总是通过各种各样的方式去验证，譬如不断地去随访，或者寻求外部援助。而这些机制机器都是通通忽略的，妄图在一次检查中给出最好的答案。」

长江产业论坛（秋季）暨医疗健康大数据与人工智能大会上，科大讯飞医疗常务副总经理鹿晓亮也谈到，「人工智能+医疗这个蓝海非常蓝。」对人工智能推动医疗行业变革的看好，成为与会各界人士的共识。据报道，截至

「人们在使用这款应用后可能会使用更多的农药，但至少避免了使用错误的农药。我们主要负责为农民提供快速而准确的信息，遇到问题不一定非要跑到商店的柜台询问。」Hartberger

毕业于康奈尔大学、本职为创新工场AI工程院产品经理的梁睿告诉她，人工智能之所以被称为人工智能，就是先有人工再有智能，如果人工付出不够，就会变成人工智障。而人工的多少，最后反应为数据集质量的高低。

支持深度学习研究的软件生态系统快速进化，且状态良好：开源软件成为规范，大量框架并存，满足着从探索全新想法到将其部署实现的全部需求；并且在激烈竞争中不同巨头支持着不同的软件堆栈。

主持人：当我们在谈论线上教育的时候，我们谈论的更多的是高等教育，但很少触及基础教育。如你此前所说的，你希望每一个孩子都能有一个个性化导师，那么AI具体能为基础教育带来什么变革呢？

box：一个高的框、一个宽的框、一个大的框等等。对于每个这些框，不管我们是否认为它包含一个目标，以及不管这个框里的坐标是什么，我们都会进行输出。下图展示了在单个滑动框位置上发生的操作：

手头有了一个已经在100个样本中训练完的分类器，现在又来了100个新标记的样本，老板说，只给提供够训练10个样本的计算机；或者只给你提供够训练10个样本的时间，让分类器尽快学习到新来样本的特征；

GPU）被很好地训练。尽管深度神经网络的强大表现使其成为了解决诸多复杂拟合问题的首要选择（尤其是在涉及从输入空间到输出空间的映射问题上，比如分类与回归），其给出的结果通常是点估计（point

这几年CV领域发展很快，之前大部分研究精力在做“感知”，现在开始更多地尝试“理解”。我们小组目前研究较多的多模态学习、跨模态检索，包括最近比较火的“看图说话”任务（图像描述），都是可以基于MS

要培养机器学习工程师，我推荐的流程是：上（deeplearning.ai的）机器学习课程来打基础，然后读论文并复现其中的结果，另外，还要通过参加人工智能的会议来巩固自己的基础。

但你看现在的音乐市场，已经并非仅限于几位少数的歌手了。在网上，有很多音乐人才，他们会在网上播放自己制作的音乐视频，也会有越来越多的人听他们的音乐。这和以前听音乐的人数相比，达到了一个全新的数量级。

论文指出，研究提供了有关性取向源于出生前暴露于某些激素的「强烈支持」，这意味着同性恋并不是一个可以被自己控制的选择。而机器对于女性性取向识别成功率较低的现象则支持了女性对于性取向更加灵活的观点。

NLP是一门关于自然语言处理（NLP）的高阶课程。课程由牛津大学和谷歌DeepMind（AlphaGo的开发机构）联合开设，是牛津大学计算机系2017年春季学期最新课程。由Phil

dataset)来研究人格特征(及智力水平)与面部图像之间的关系。该数据集由面部照片、人格测量数据及智力测量数据组成。当前的大多数研究数据都来自高加索人种(Caucasian

在他们中，我们能够看到为客户提供定制解决方案的“数据科学咨询公司”，为AI解决方案提供底层基础构架的“AI平台公司”，以及通过产品化解决方案解决某个特定商业问题的“垂直整合AI公司”。

因为这个排名还是测试版，你可以发现北京大学等其他知名院校未列入表内。所以，大家没必要在乎排名，只是作为查阅工具使用即可（个人体验后的感受：因崔斯汀）。由于本工具基于

中，也许可以重建罪犯的面孔。这将让警察在谋杀、故意伤人和强奸案件中「看到」嫌疑犯的面孔。它还可以帮助识别被烧伤或致残到无法辨认的受害者。如果仍有合适的基因样本留下，那些尘封的悬案可能会重见天日。

竞赛为一体的平台。今年开放的两个赛道五个赛题，也只不过是「万里长征第一步」。「我们的伟大理想是建造一个世界一流的数据集，这不是一个一蹴而就的过程，需要几年的时间慢慢打造。」王咏刚说。第一年，AIC

http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/

机器学习中，生成模型可以用来直接对数据建模（例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样）。如果观测数据是由生成模型中采样的，那么最大化数据似然概率是一个常见的方法。最大似然估计最早是由罗纳德·费雪在

但是你正在创建你的第一个实例，所以你肯定不想选最好的那个。选择t2.micro就够了，它就是一个测试实例。它可以在不掏空你的钱包的情况下，让你体验下环境。

包含了大量的手写数字。十几年来，来自机器学习、机器视觉、人工智能、深度学习领域的研究员们把这个数据集作为衡量算法的基准之一。你会在很多的会议，期刊的论文中发现这个数据集的身影。实际上，MNIST

几年前，我开始学习深度学习，在MXNet这个项目里也帮助和目睹了很多小伙伴上手深度学习。我发现也有很多小伙伴跟我一样，动手去实现、去调参、去跑实验才是会真正的成为专家（或者合格的炼丹师）。

「AI商用搜索」旨在以「探索人工智能产业应用与商业价值」为切入点，打造一个开放的线上信息共享以及线下产业合作的交流平台，共同发现人工智能真正的产业价值。因此，我们期待「AI

此外，还有学者认为，人类的大脑可能具有贝叶斯风格的结构，但是这种模型放在机器上会变得非常昂贵而低效。考虑到神经网络的效用，你可以把它看做一个可以近似贝叶斯网络，可以用来快速地做推断。Manning

AlphaGo给了一条路，这条路是从牛顿到默顿，从小数据到大数据再到小知识的过程，是智能技术和智能产业时代的到来。AlphaGo之后，IT不再是信息技术，是智能技术（Intelligent

人工智能的浪潮涌起，让人脸识别公司发展迅速。国内大中城市的人脸识别创业公司们，均表示自身拥有独创科技，姑且不论真正拥有核心技术的公司并不多，并且技术革新的速度之快，也会让目前的核心技术并非无可替代。

planning）和启发式状态空间搜索。「我们对不需要人类专家介入、可以直接使用、能够解决总体性规划问题的算法感兴趣。」在过去五年中，他的团队从欧盟科研委员会（ERC）和瑞士国家基金会获得