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聚合人工智能話題下，包括機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理等領域的新聞資訊、前沿理論、技術知識、應用案例。

文章博文帖子課程

共 3.0w 條

人工智能與自然語言處理概述：AI三大階段、NLP關鍵應用領域

本文全面概述了人工智能及其各個細分領域的狀況，并著重介紹了大數(shù)據(jù)和自然語言處理的發(fā)展，對自然語言處理在大數(shù)據(jù)中扮演的角色作了探討。

2017-05-08 06:14:19

人工智能自然語言大數(shù)據(jù)

滴滴出行與斯坦福人工智能實驗室達成合作

5月5日消息，滴滴出行宣布與斯坦福大學人工智能實驗室（Stanford Artificial Intelligence Laboratory）達成合作，雙方將圍繞人工智能熱點課題進行科學研究、課程創(chuàng)新、人才培養(yǎng)等。這是繼牽手密歇根大學之后，滴滴再一次與國際高校進行合作，標志著滴滴正在持續(xù)吸引、聚集海外創(chuàng)新資源，攜手以全球視野推進前沿科技不斷突破。

2017-05-05 16:10:39

滴滴出行斯坦福人工智能

如何布局人工智能領域？微軟是這樣做的原創(chuàng)

人工智能成了人們街談巷議的“全民熱詞”，而微軟在構建微軟智能云上的戰(zhàn)略規(guī)劃也顯得越發(fā)清晰起來 —— 微軟的目標是普及人工智能全民化（Democratizing AI） —— 將先進的人工智能技術轉化為每個人觸手可及的工具、平臺和服務，予力全球每一人、每一組織，成就不凡。

2017-05-05 15:51:26

布局人工智能領域

自然語言處理領域的核心：序列學習

生活中所有的實物都與時間有關，從而形成了一個序列，在這一篇當中，我們將一起認識自然語言處理領域的核心：序列學習。

2017-05-05 15:34:49

自然語言處理

大數(shù)據(jù)的發(fā)展，伴隨的將是軟件工程師的漸退，算法工程師的崛起

大數(shù)據(jù)在人類歷史長河的各個時期一直存在著，只是要等到技術發(fā)展到一定階段，它才開始嶄露頭角。而它的未來又在哪里?來自 Intercom 的工程師 Cathal Horan 表達了他對大數(shù)據(jù)的看法，他認為，未來屬于算法，而不是代碼。

2017-05-05 10:45:45

大數(shù)據(jù)動向

深度學習10大框架對比分析

在 BEEVA Labs，我們常常需要應對許多不同的深度學習庫，所以我希望能夠將我們的發(fā)現(xiàn)和感想分享出來，幫助那些剛剛進入深度學習這一美麗世界的人。

2017-05-05 10:15:38

深度學習框架對比分析

干貨｜在機器學習中如何應對不均衡分類問題？

在處理機器學習等數(shù)據(jù)科學問題時，經(jīng)常會碰到不均衡種類分布的情況，即在樣本數(shù)據(jù)中一個或多個種類的觀察值明顯少于其他種類的觀察值的現(xiàn)象。在我們更關心少數(shù)類的問題時這個現(xiàn)象會非常突出，例如竊電問題、銀行詐騙性交易、罕見病鑒定等。在這種情況下，運用常規(guī)的機器學習算法的預測模型可能會無法準確預測。這是因為機器學習算法通常是通過減少錯誤來增加準確性，而不考慮種類的平衡。這篇文章講了不同的方法來解決這個不均衡分類問題，同時說明了這些方法的好處和壞處。

2017-05-05 09:30:28

機器學習不均衡分類

如何給非專業(yè)人士講解什么是深度學習？

深度學習就是這樣一種在表達能力上靈活多變，同時又允許計算機不斷嘗試，直到最終逼近目標的一種機器學習方法。

2017-05-05 09:13:07

深度學習 AI 決策樹

如何從信號分析角度理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的復雜機制？

RECOS 模型用信號分析的角度為我們剖析了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。從這個角度來看，我們可以看到激活函數(shù)和深度架構的有效性。然而，以下幾個方面仍需要重點研究：網(wǎng)絡架構設計、弱監(jiān)督學習、對錯誤標簽的魯棒性、數(shù)據(jù)集偏差和過擬合問題等。

2017-05-05 08:57:06

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡機制

有觸感又能自愈的機器人正在變成現(xiàn)實

人類皮膚是難以復制的，因為它不僅柔韌、有觸感且能夠自愈。然而，科學家們的最新發(fā)現(xiàn)正在賦予機器人皮膚這樣的特性。

2017-05-04 21:59:04

機器人機器人皮膚

大話“人工智能、數(shù)據(jù)科學、機器學習”--綜述

學科交叉乃大勢所趨，新興學科應市場需求孕育而生。人數(shù)機，便產(chǎn)生在這樣的時代背景下。什么，你所在的學校至今還沒開設相關專業(yè)?不必驚慌，老牌資本主義國家德國同樣如此。但是，學好微積分、線代、優(yōu)化、統(tǒng)計、編程，你和人數(shù)機可能只是倆三堂專業(yè)課的距離。本文旨在從宏觀的視角剖析人數(shù)機，具體到某個學科或問題，請參見文中給出的鏈接。

2017-05-04 20:45:07

人工智能數(shù)據(jù)科學機器學習

當知識圖譜“遇見”深度學習

近日，Tartu大學計算機科學系計算神經(jīng)學小組的學者在robohub網(wǎng)站發(fā)表文章，闡述了他們對DeepMind人工智能算法的復現(xiàn)。在arXiv發(fā)表的原始論文中，描述了一個單個的網(wǎng)絡，它能夠自我學習從而自動的玩一些老的電視游戲。它僅僅通過屏幕上面的圖像和游戲中的分數(shù)是否上升下降，從而做出選擇性的動作。

2017-05-04 13:18:18

深度學習知識圖譜

如何給非專業(yè)人士講解什么是深度學習？

文對深度學習的概念闡述刻意避免了數(shù)學公式和數(shù)學論證，這種用水管網(wǎng)絡來普及深度學習的方法只適合一般公眾。對于懂數(shù)學、懂計算機科學的專業(yè)人士來說，這樣的描述相當不完備也不精確。流量調節(jié)閥的比喻與深度神經(jīng)網(wǎng)絡中每個神經(jīng)元相關的權重調整，在數(shù)學上并非完全等價。對水管網(wǎng)絡的整體描述也有意忽略了深度學習算法中的代價函數(shù)、梯度下降、反向傳播等重要概念。專業(yè)人士要學習深度學習，還是要從專業(yè)教程看起。

2017-05-04 13:11:28

深度學習 AI

是什么讓深度學習能夠深入世界并改變世界？

受人類大腦的生物學習過程的啟發(fā)，科學家們研究出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)?！吧疃葘W習”指的是由許多層網(wǎng)絡層組成的人工神經(jīng)網(wǎng)絡。它是機器學習中發(fā)展最快的領域。它使用包括多層網(wǎng)絡層的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)來學習表征和抽象，從而理解圖像、聲音和文本等數(shù)據(jù)。

2017-05-03 08:19:04

深度學習世界 ANN網(wǎng)絡

我是如何用機器學習技術幫助HR省時間的

搜索和閱讀簡歷占據(jù)了招聘的大部分時間。在 HR 搜索或閱讀簡歷時，需要根據(jù)簡歷名稱或工作內(nèi)容對簡歷類別進行判斷，簡歷類別的 “區(qū)分度” 越高，HR 越容易通過搜索定位到對應的簡歷，也越容易甄別出簡歷與空缺崗位的匹配度。

2017-05-02 20:56:36

機器學習 HR 簡歷

淺談深度學習的基本概念和方法

本文旨在提供直觀簡明的深度學習引導，涵蓋深度學習的基本概念，而不涉及很多數(shù)學和理論細節(jié)。當然如果要做更深入的研究，數(shù)學肯定是必不可少的，但是本系列主要還是用圖片和類比等方式，幫助初學者快速建立大局觀。

2017-05-02 14:45:11

深度學習機器學習人工神經(jīng)網(wǎng)絡

一種基于機器學習的自動化魚叉式網(wǎng)絡釣魚思路

機器學習在網(wǎng)絡安全領域的應用已經(jīng)有廣泛研究，目前大多用于網(wǎng)絡攻防中的“防”，但是ML也容易被黑客利用進行惡意攻擊。本文將介紹一種基于機器學習的社會工程模型—自動化魚叉式網(wǎng)絡釣魚。

2017-05-02 14:41:00

網(wǎng)絡釣魚機器學習社會工程

游戲中的深度學習與人工智能

本文是作者跟大家分享的內(nèi)容是深度學習在游戲AI中的應用這樣一個話題。

2017-05-02 13:45:14

人工智能深度學習游戲

數(shù)據(jù)平臺上的計算能力：哪些GPU更適合深度學習和數(shù)據(jù)庫？

GPU和AI越來越火，引起了大批投資者和開發(fā)者的注意。百度前首席科學家Andrew Ng提到，AI的春天已經(jīng)到來，其重要因素之一是GPU處理能力，能讓神經(jīng)網(wǎng)絡的智能可以隨數(shù)據(jù)增加而提升，突破了過去的AI所能達到的平臺。

2017-05-02 11:47:17

深度學習 AI

用幾何學提升深度學習模型性能，是計算機視覺研究的未來

深度學習使計算機視覺得以蛻變。如今，絕大多數(shù)問題的最佳解決方案是基于端到端的深度學習模型，尤其是當卷積神經(jīng)網(wǎng)絡傾向于開箱即用后便深受青睞。但這些模型主要為大型黑箱，其透明度很差。

2017-05-02 09:54:03

深度學習幾何學計算機

機器學習項目中的數(shù)據(jù)預處理與數(shù)據(jù)整理之比較

使用機器學習或深度學習技術構建分析模型并不容易。數(shù)據(jù)準備占去整個分析管道的60%到80%。市場上有各種用于數(shù)據(jù)清洗和特征工程的編程語言、框架和工具。它們之間的功能有重疊，也各有權衡。

2017-05-02 08:40:36

機器學習預處理整理

人工智能和機器學習——這些流行詞你Get到了嗎？

到2017年為止，最常用的流行語就是人工智能(AI)和機器學習(ML)了，但是，現(xiàn)在越來越明顯，它們的使用范圍覆蓋各種領域，包括數(shù)據(jù)分析、自動駕駛、網(wǎng)絡安全、物聯(lián)網(wǎng)、市場營銷、數(shù)字助理和所有這些一切的鼻祖——大數(shù)據(jù)。

2017-04-29 11:28:57

人工智能機器學習 AI

機器學習項目中的數(shù)據(jù)預處理與數(shù)據(jù)整理之比較

本文比較了用于數(shù)據(jù)準備的幾種方法，它們分別是提取-變換-加載(extract-transform-load，ETL)批處理、流式獲取(streaming ingestion)和數(shù)據(jù)整理(data wrangling)。同時借助于先進的分析技術和開源框架(如 R 、 Apache Spark 、 KNIME 、 RapidMiner )，討論了各種不同的選擇及其折中。本文還討論了數(shù)據(jù)準備如何與可視化分析相關聯(lián)，以及不同用戶角色(如數(shù)據(jù)科學家或業(yè)務分析人員)應如何共同構建分析模型的最佳實踐。

2017-04-29 10:16:14

機器學習數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)整理

2017年機器學習發(fā)展十大趨勢預測，悲觀還是現(xiàn)實？

每一年結束時，技術專家們總會著眼于新的十二個月，思考其熟知的技術方案將在下一階段迎來怎樣的變化趨勢。在BigML公司，我們結合2016年中機器學習技術的發(fā)展與演變，嘗試解析其在新一年內(nèi)的未來前景。

2017-04-29 09:45:00

機器學習 AI 深度學習

百度技術學院開放辦學繁榮技術生態(tài)

4月28日，百度以“智達天下，育才未來”為主題，舉行百度技術學院開學典禮，標志著這所原本對內(nèi)培訓工程師的技術學院，正式對社會各界開放。

2017-04-28 19:28:39

百度技術學院繁榮技術

人工智能來了，智能家居如何重構未來？

人工智能近年來發(fā)展迅猛，在2017政府工作報告中重點提到了加快人工智能等技術研發(fā)和轉化更是引起了市場的關注。在經(jīng)過快速發(fā)展期后，人工智能產(chǎn)業(yè)利潤也開始逐步釋放，從近期國家扶持增加，企業(yè)轉型頻繁情況來看，“智能家居與人工智能結合”已經(jīng)形成了一種不可忽視的趨勢。

2017-04-28 15:06:36

別把“人工智能”不當“實用工具”

人工智能是什么？是能陪人聊天在線“機器人”？是那個會下圍棋的什么機器狗？是那些不知道時候才會以用得上的無人駕駛各種車？不管人工智能是什么，離我們的工作似乎都很遠。

2017-04-28 14:47:23

語音識別結合應用場景唱響未來新篇章

近二十年來，語音識別技術取得顯著進步，開始從實驗室走向市場。人們預計，未來10年內(nèi)，語音識別技術走進了工業(yè)、家電、通信、汽車電子、消費電子產(chǎn)品等各個領域。語音識別作為人工智能發(fā)展最早、且率先商業(yè)化的技術，近幾年來隨著深度學習技術的突破，識別準確率大幅提升，帶動了一波產(chǎn)業(yè)熱潮。

2017-04-28 13:00:42

語音識別人工智能

你可能正在制造一個人工智能，而你卻不知道

因為在這自動轉錄過程中會有許多小錯誤，但是如果要通過人工手段來全部瀏覽這些文本來找出錯誤，幾乎是不現(xiàn)實的。同時，計算機編寫的腳本機器人(bots)開始成為一個頭疼的問題，一種能區(qū)分真實用戶和機器人的手段變得非常必要。

2017-04-28 12:20:08

人工智能 reCAPTCHA

霍金：人工智能的崛起可能是人類文明的終結

4月27日，2017全球移動互聯(lián)網(wǎng)大會(GMIC)在北京國家會議中心舉行。著名物理學家斯蒂芬·霍金通過視頻發(fā)表了題為《讓人工智能造福人類及其賴以生存的家園》的主題演講。他表示，人工智能的崛起可能是人類文明的終結。

2017-04-27 20:45:51

人工智能霍金人類文明

李開復：人工智能的“七大黑洞”終被開放生態(tài)所取代

日前，李開復在接受記者專訪時，又談及了他對人工智能的觀察和洞見。

2017-04-27 20:10:31

人工智能李開復黑洞

達觀推薦算法實現(xiàn)：協(xié)同過濾之item embedding

推薦系統(tǒng)本質是在用戶需求不明確的情況下，解決信息過載的問題，聯(lián)系用戶和信息，一方面幫助用戶發(fā)現(xiàn)對自己有價值的信息，另一方面讓信息能夠展現(xiàn)在對它感興趣的用戶面前，從而實現(xiàn)信息消費者和信息生產(chǎn)者的雙贏(這里的信息的含義可以非常廣泛，比如咨詢、電影和商品等，下文中統(tǒng)稱為item)。

2017-04-27 18:09:26

item embedd 推薦系統(tǒng)算法

Kevin Kelly解讀人工智能狂熱：破解超人類人工智能的五個假

人工智能正變得越來越熱，有時候讓人難以分清新聞報道中那些關于超級人工智能的預言到底是可能發(fā)生的還是只是單純的杞人憂天。

2017-04-27 15:53:12

人工智能智能計算機

機智云助力智能家居讓機器更懂你原創(chuàng)

技術可以讓機器處理大量的數(shù)據(jù)信息，但是要讓機器學會像人一樣理解語義，圖像，知道人想要什么，這條路會非常艱辛，這也是人工智能面臨的最大挑戰(zhàn)與難點。

2017-04-27 13:42:56

機智云智能家居機器

物聯(lián)網(wǎng)與AI的結合：讓不同的智能手機相互學習

人類可以慢慢適應陌生環(huán)境，傳感器也可以慢慢適應AI。物聯(lián)網(wǎng)與AI的結合：讓不同的智能手機相互學習

2017-04-27 13:23:00

物聯(lián)網(wǎng)AI

常用排序算法比較與分析

本文主要從排序算法的基本概念、原理出發(fā),分別從算法的時間復雜度、空間復雜度、算法的穩(wěn)定性和速度等方面進行分析比較。

2017-04-27 10:38:28

排序算法比較分析

“偽人工智能”滿天飛智慧家庭能讓它落地嗎？

在人工智能成為全球IT巨頭最新角斗場的今天，家電行業(yè)也掀起了人工智能的熱潮，幾乎所有的家電廠商都立足“Smart Home”，將人工智能和智慧家庭更緊密的結合在一起。

2017-04-27 10:07:00

偽人工智能

浪潮肖雪：人工智能讓物聯(lián)網(wǎng)“慧”由心生

一直以來，物聯(lián)網(wǎng)是業(yè)界關注的焦點。物聯(lián)網(wǎng)是新一代信息技術的高度集成和綜合運用，對新一輪產(chǎn)業(yè)變革和經(jīng)濟社會綠色、智能、可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。工業(yè)和信息化部發(fā)布的《信息通信行業(yè)發(fā)展規(guī)劃物聯(lián)網(wǎng)分冊》提出了我國的發(fā)展目標：到2020年，我國具有國際競爭力的物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)體系基本形成，包含感知制造、網(wǎng)絡傳輸、智能信息服務在內(nèi)的總體產(chǎn)業(yè)規(guī)模突破1.5萬億元。

2017-04-27 10:01:05

人工智能物聯(lián)網(wǎng)

AI+IoT：五個對智能物聯(lián)網(wǎng)強烈剛需的工業(yè)（含工業(yè)4.0）

未來的智能世界里所有的東西都被物聯(lián)網(wǎng)連接一起，所有的東西都能智能管理，這有可能實現(xiàn)嗎?讓領域實現(xiàn)專家從將被‘鏈接’深度改造轉化的交通、制造、零售、能源、與健康醫(yī)療行業(yè)幫你一窺究竟。

2017-04-27 09:38:42

物聯(lián)網(wǎng)剛需

孫正義：未來30年的人工智能和物聯(lián)網(wǎng)

這是一篇非常有趣的演講。這是軟銀孫正義在MWC 2017上發(fā)表的演講，大致翻譯了一下，看懂這位號稱能看后50年行業(yè)趨勢的牛人眼中的未來，強烈推薦一讀。

2017-04-27 09:30:34

人工智能物聯(lián)網(wǎng)

電腦報2017年第6期-人工智能從交談開始

電腦報2017年第6期-人工智能從交談開始

2017-04-26 18:26:45

阿里云南京云棲大會：分享智造范本發(fā)布前沿技術原創(chuàng)

今天，阿里云棲大會·南京峰會正式召開，現(xiàn)場的真的可以用摩肩接踵來形容。此次大會主題為“飛天·智能”，包含主論壇以及江蘇新制造、大數(shù)據(jù)、教育、政務、云生態(tài)等多個分論壇，主要涉及阿里巴巴江蘇總部正式落戶南京并產(chǎn)生眾多合作、人工智能/大數(shù)據(jù)/云計算等技術推進傳統(tǒng)工業(yè)制造企業(yè)智能制造的轉型升級及飛天專有云，函數(shù)計算，一站式視頻SDK和麒麟液冷服務器等前沿技術的重磅發(fā)布等方面內(nèi)容。

2017-04-26 18:22:10

阿里云南京云棲

中國AI研究超美國?專家:比如深度學習已發(fā)文章數(shù)

當今世界人工智能領域，有三位頂級專家被業(yè)內(nèi)奉為“神一樣的人物”，其中兩位來自加拿大，一位來自法國。他們分別是加拿大多倫多大學的GeoffreyHinton和蒙特利爾大學的終身教授YoshuaBengio，以及Facebook人工智能研究部門(FAIR)負責人YannLeCun(下稱“LeCun”)——這位來自巴黎的學者目前擔任紐約大學終身教授，他還是紐約大學數(shù)據(jù)科學中心的創(chuàng)始人。

2017-04-26 15:40:01

人工智能 LeCun 神經(jīng)網(wǎng)絡

面向機器智能的TensorFlow實踐：產(chǎn)品環(huán)境中模型的部署

本文將創(chuàng)建一個簡單的Web App，使用戶能夠上傳一幅圖像，并對其運行Inception模型，實現(xiàn)圖像的自動分類。

2017-04-26 15:00:00

機器學習 TensorFlow 模型部署

一文詳解深度神經(jīng)網(wǎng)絡中的對抗樣本與學習

最近大半年，人工智能領域成為科技領域提到的最多的名詞之一。在kdnuggets此前發(fā)布的文章 (Deep Learning’s Deep Flaws)’s Deep Flaws 中，深度學習大神Yoshua Bengio和他的博士生、Google科學家Ian Goodfellow在評論中與作者就深度學習對抗樣本(Adversarial Examples)展開了熱烈的討論，kdnuggets編輯邀請Ian Goodfellow撰文詳解他的觀點以及他在這方面的工作。那么什么是對抗樣本，對抗樣本又是如何生成的呢?

2017-04-26 14:32:24

神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能對杭樣本

看得“深”、看得“清” —— 深度學習在圖像超清化的應用

日復一日的人像臨摹練習使得畫家能夠僅憑幾個關鍵特征畫出完整的人臉。同樣地，我們希望機器能夠通過低清圖像有限的圖像信息，推斷出圖像對應的高清細節(jié)，這就需要算法能夠像畫家一樣“理解”圖像內(nèi)容。至此，傳統(tǒng)的規(guī)則算法不堪重負，新興的深度學習照耀著圖像超清化的星空。

2017-04-26 13:50:26

深度學習圖像超清應用

CNN淺析和歷年ImageNet冠軍模型解析

今天在這里我給大家講解一些深度學習中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的原理和一些經(jīng)典的網(wǎng)絡結構。

2017-04-26 13:10:50

CNN ImageNet 深度學習

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實戰(zhàn)——使用keras識別貓咪

深度學習領域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNNs或ConvNets)在各行各業(yè)為我們解決了大量的實際問題。但是對于大多數(shù)人來說，CNN仿佛戴上了神秘的面紗。我經(jīng)常會想，要是能將神經(jīng)網(wǎng)絡的過程分解，看一看每一個步驟是什么樣的結果該有多好!這也就是這篇博客存在的意義。

2017-04-26 09:30:53

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實戰(zhàn)

如何用PyTorch實現(xiàn)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡？

PyTorch 是 Facebook AI Research 和其它幾個實驗室的開發(fā)人員的成果，該框架結合了 Torch7 高效靈活的 GPU 加速后端庫與直觀的 Python 前端，它的特點是快速成形、代碼可讀和支持最廣泛的深度學習模型。

2017-04-26 08:31:10

神經(jīng)網(wǎng)絡自然語言 PyTorch

Caffe的深度學習訓練全過程

今天的目標是使用Caffe完成深度學習訓練的全過程。Caffe是一款十分知名的深度學習框架，由加州大學伯克利分校的賈揚清博士于2013年在Github上發(fā)布。自那時起，Caffe在研究界和工業(yè)界都受到了極大的關注。Caffe的使用比較簡單，代碼易于擴展，運行速度得到了工業(yè)界的認可，同時還有十分成熟的社區(qū)。

2017-04-25 18:03:11

Caffe 深度學習框架

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