2016年眼看就要结束，外媒KDnuggets近期就机器学习、人工智能、大数据、数据科学和预测分析等领域在2016年取得的主要发展，以及2017年可能发生的变化趋势，询问了业内诸多的专家学者，组成了一个系列文章。昨天，雷锋网(公众号：雷锋网)编译了其中关于大数据的文章：《大数据领域在2016年都有哪些成果及趋势？听听8位专家怎么说》，今天带来关于数据科学和预测分...

2016 即将画上句号，当我们回顾这一年的科技进展时，雷锋网很难不联想到一个词——深度学习。当它从研究室中脱胎而出，并成为今年的当红热词，实际上我们已经意识到深度学习的来临。从 AlphaGo 到 Google Translate，雷锋网也做过不少覆盖和解析。Cade Metz 为 Wired 撰文回顾了与深度学习同行的这一年，雷锋网(公众号：雷锋网)编译，未经许可不得转载...

直到现在，张小龙仍然认为二维码才是最核心的入口，才符合对「用完即走」的想象。（图里罗振宇的评论也很有意思，值得深思。）
　
　

近年，从围棋到人类水平的语音识别，人工智能（AI）研究者终于在他们几十年一直努力探索的领域取得了突破。取得突破进展的关键一点是研究者们可以收集巨量的数据并「学习」这些数据，从而将错误率降低到可接受范围以内。

针对 30 多本深度学习和神经网络书籍，我们（AI Optify 数据团队）使用不同指标（比如，在线评价、打分、所涉主题、作者影响力、出版年份、社交媒体是否提及等）训练机器学习算法，为每本书打分、排名。读者可能会喜欢我们的推荐，因为这份榜单基于数据并且客观。排名靠前的九本书如下。

【导读】硅谷银行的数据显示2017年的风险投资将继续缩减，与之相对的一些众筹平台将增长，而初创公司将需要更长的时间筹集资金。那么，2017年有哪些值得关注的投资趋势？硅谷的顶级投资人都在关注什么技术趋势？2017年是“科技泡沫”破灭的时间点吗？本文带来了几位硅谷著名风投公司合伙人的洞察。

2016年12月24-25日，全国高校(高职)大数据师资培训班第一期在南京圆满落幕，来自上海、江苏、重庆、贵州、河南、陕西、山东等全国各地近百所高校的200多名老师参加了此次培训。早在报名期间，其关注就呈火爆之势，400多名老师报名参加，虽然通知参加的老师只有150人，但是现场人数仍然远超过200人，会场爆满，气氛热烈。

不需要追求高销量，只需要提供旗舰产品，成为新功能掌控者，Google 就可以成为消费电子巨头。

近期，Yoshua Bengio 在加拿大多伦多大学 Distinguished Lecture Series 面向计算机及工程方向的硕博研究生进行了一次题为「从深度学习到人工智能（From Deep Learning to AI）」的学术研究方向指导讲座，机器之心技术分析师 Joshua Chou 亲历了这个讲座，并对其中的关键内容进行了梳理和总结。

2016 年，人工智能被报道了很多次，不只是因为谷歌人工智能程序战胜世界顶级围棋手李世乭。机器战胜人类引发巨大反响，有的人兴奋，有些人满是焦虑，所有人都设想——人工智能的目标是达到「人类智力水平」，或像一些人所预测的「超级智能（superintelligence）」。

希望研究人员们继续为量子计算而战，也敢于面对政治震动带来的后遗症。

英国风投公司 MMC（MMC Venture）调研全英人工智能创业公司的发展状况，对公司的具体领域、研究方向和资金状况以及面临的挑战进行了分析，是一篇了解英国人工智能创业公司全景的好文章。

　　2 月 17 日，中国人工智能学会、中国工程院战略咨询中心主办，今日头条、IEEE《计算科学评论》协办的 2016 机器智能前沿论坛暨 2016 BYTE CUP 国际机器学习竞赛颁奖仪式在中国工程院举办。

Google 最早的员工中只有6名仍在这家互联网巨头工作——包括创始人拉里·佩奇 Larry Page 和谢尔盖·布林 Sergey Brin。一些早期的 Google 员工已经成为企业家，还有一些现在是天使投资人，另一些幸运的成为了其他科技公司的高管，还有几个员工已经退休。

　　微软至少从25年前就开始对人工智能展开投资，而随着新一代聊天机器人Zo、Cortana Devices SDK和Skills Kit，以及各种智能工具包的推出，这份愿景正在逐渐变成现实。