Quora上有个问题「Is there any place for software engineers that do not learn AI or Machine Learning in the next 10 years or does everyone have to learn it?」,算上提问者本来一共也就两个Followers,我是第三个。。。但让人没有一点点防备的是,这个问题居然受到了大神Peter Norvig的垂青,给了个回答[1]。
日期:05/18/2016 17:17:52
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( YiViAn 2016年4月30日 )硅谷的芯片制造商Movidius于昨天发布了Fathom Neural Compute Stick芯片。 这个芯片看上去像是一个U盘, 但是里面和镶嵌了高端的视觉处理单元, 可以处理高级图形认知。 该公司的另一款芯片是Myriad 2, DJI最新的无人机正是采用了这个芯片。 而Fathom基本上就是即插即用的Myriad 2版芯片。Movidius希望工程师们可以利用这个芯片来为他们的产品制造...
日期:05/18/2016 16:03:19
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今年夏天,雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”(简称GAIR)。大会现场,雷锋网(搜索“雷锋网”公众号关注)将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前,我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司,从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中,请联系:2020@...
日期:05/18/2016 15:33:08
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澳大利亚的物理学家大概想提早退休,所以创造了一个人工智能,只要稍加管理,就可以运行、甚至改善复杂的物理学实验。研究的目的是让人类科学家们可以专注在高层次的问题以及研究设计,让繁琐劳累的实验操作交给机器人实验助理去搞定。
日期:05/18/2016 09:46:47
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按:本文作者董飞,整理自百度深度学习研究院人机交互负责人顾嘉唯在硅谷关于智能计算和无人车的讲座雷锋网 (搜索“雷锋网”公众号关注) 首发,转载请注明出处和作者。公号:董老师在硅谷。
日期:05/17/2016 14:51:58
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五个月以前,谷歌将自己的深度学习系统 TensorFlow开源。 而如今,亚马逊也决定,跟随谷歌的脚步将自己的深度学习软件开源。目前,你可以在 Github 上看到相关的源代码,项目名为 DSSTNE(读作 destiny)。
日期:05/17/2016 14:41:35
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近日,日本开发育儿手机应用(APP)的First-Ascent公司推出了一项新技术,可以根据婴儿的哭声分析哭泣的原因。预计2016年秋季将把这项新功能添加到现有的育儿APP“与爸爸一起育儿”之中。
在2012年,加州的Google X Lab 用一千台电脑架成的Google Brain,展现了前所未有的机器学习能力。研究者们准备了一千万张从Youtube 随机截图的静止画面给Google Brain「观看」。研究者没有在系统中预设任何图像知识、也没有在图片上附加任何说明标签,就让机器自己发掘图库所隐含的规则。在三天的「观看」学习之后,Google Brain 成功地将这些Youtube 截图分成了三类:...
日期:05/16/2016 14:40:30
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要应用科学方法进行数据探索,就应该知道可以应用什么程度的方法。神经网络对股市预测而言是无效的。蒙特卡罗算法也不能提供太多帮助,而应用不当的随机森林算法能够真正毁掉你在东南亚的假期。如果它被NSA(美国国家安全局)使用,后果会更严重。在这篇文章中,我们将简要介绍机器学习方法的分类,并了解它们是如何与不同的业务范围关联的。
日期:05/16/2016 13:48:15
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说到机器学习,我们很容易想到最近谷歌AlphaGo大胜围棋名家李世石的事情,这件事展现了大数据云时代机器学习的强大实力。尽管如此,目前机器学习仍然在早期探索阶段,但其巨大潜力早就受到各方关注。
日期:05/16/2016 13:47:16
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日期:05/16/2016 13:45:43
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编者按:本文来自 “流浪汉” 投稿(@ZhangLumin),一个在硅谷工作的码农,有机器学习背景,平常对产品方面很有兴趣。最近一段时间里,Facebook、Google、Yahoo!、百度等各大公司都在尝试将深度学习(deep learning)算法运用到产品开发中,以期使产品更智能化,提升用户体验。在深度学习持续走红的当下,"流浪汉"对这一概念做了梳理,并分享了他对深度学习的实用性...
日期:05/13/2016 15:37:02
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对效率的改善是金融科技的根本意义之所在,但是在财富管理领域,无论是机器人投顾还是其他形式的这类线上公司,都面临无法解决信任问题的瓶颈。
日期:05/12/2016 16:59:43
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Facebook 现在在信息推荐、过滤攻击言论、推荐热门话题、搜索结果排名等等已经使用了大量人工智能和深度学习的技术。在Facebook上,还有许多试验能够从机器学习模型中获利,但是目前,对于很多没有深厚机器学习背景的工程师来说,想要利用这些机器学习基础设施,还是有很大的困难。2014年年末Facebook发布FBLearner Flow,决定重新定义自己的机器学习平台,把人工智能与机器...
日期:05/12/2016 16:59:01
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