早期的头戴显示器可谓脑洞大开，已经显现出了黑科技的魅力，相比现在淘宝上泛滥的各种品质不一的头盔，这些“史前”头盔更加有意思(当然也贵得不可思议!)，由于商业上过分超前，一些早期的头盔厂商已经消失在人海茫茫，还有一些则依然坚持着VR/AR的梦想。

说明：本文为斯坦福大学CS224d课程的中文版内容笔记，已得到斯坦福大学课程@Richard Socher教授的授权翻译与发表

关于AI驱动型未来的表述很多但内容往往不够严谨，恐怕在很长一段时间里我们仍然需要运用自己的头脑处理问题。

文本是Facebook用户最为常见的交流方式，想象一下，如果有一款产品能够随时随地理解Facebook用户交流时的文本信息，理解用户表面或潜在的需求，在用户还没展开搜索的情况下就及时自动提供用户所需的兴趣内容或服务，这将大大提升Facebook用户的体验。就在国际六一儿童节这天，Facebook正式推出基于深度学习技术的文本识别人工智能搜索引擎Deep Text，一款可以满足你上述...

据悉，DGX-1将会搭载8块Tesla P100计算卡与双路至强CPU，同时在其中采用了NVIDIA目前最为先进的技术：包括全新的NV-link接口。同时整个服务器搭载了7TB的SSD，据黄仁勋所说，DGX-1相当于搭载了250台服务器。

5月12日下午，特赞请到了中科院计算机所的刘昕博士分享“深度学习”，这一学科看上去高深莫测，实际上，从淘宝的“拍立淘”功能到AlghaGo，都与它息息相关。

在图像和语音识别等领域，深度学习技术所取得的突破引起了很大关注。但是在金融领域，深度学习技术的应用，距离大规模采用似乎仍然遥远。

Nature封面论文：美国研究者借助机器学习算法，利用“废弃”数据成功预测新材料的合成，引发学界激论：人工智能真能加速发现神奇新材料吗?该研究所用的“计算材料学”结合计算机模型和机器学习，是对传统研究方法的革新。计算机科学和人工智能的影响已经拓展到越来越多的领域，机器学习或将改变未来科研方式。

研究人员让被试完成一趟虚拟的搭乘地铁之旅，并用功能性大脑成像技术观察大脑特定区域活动。

“机器学习”的概念自上世纪50年代出来以来就备受科技界的关注，而近年来“深度学习”逐渐成为机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来识别图像、声音和文本等数据。

在AlphaGo与李世石比赛期间，谷歌天才工程师Jeff Dean在Google Campus汉城校区做了一次关于智能计算机系统的大规模深度学习(Large-Scale Deep Learning for Intelligent Computer Systems)的演讲。本文是对他这次演讲的总结。同时，也推荐大家观看完整演讲视频(如下)。

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谷歌旗下Deep MInd创始人宣布了谷歌在人工智能领域取得重要进展：开发出一款能够在围棋中击败职业选手的程序——AlphaGo，《Nature》杂志也以封面论文的形式， 介绍了AlphaGo击败欧洲围棋冠军樊麾，并将在 3 月和世界冠军李世乭对战。在此之前，有专家提到人工智能机器——“长颈鹿”，它可以通过自学从而像人类那样通过评估局势来下棋，...

按：作者潘争，格灵深瞳计算机视觉工程师，清华大学自动化系博士，师从智能技术与系统国家重点实验室副主任张长水。

编者注：深度学习火了，从任何意义上，大家谈论它的热衷程度，都超乎想象。但是，似乎很少有人提出不同的声音，说深度学习的火热，有可能是过度的繁荣，乃至不理性的盲从。而这次，有不同的想法出现了。

　　企业技术一直以来都被当做消费科技之外的另一个风口，在今年最受期待的科技排行榜上，我们可以预测消费科技将会为企业技术留出此前从未有过的空间。