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TED-将如何影响你生活

针对不方便打开视频小伙伴,CDA字幕组也贴心整理了文字版本,如下:?在过去几年,领域在飞速发展。你知道未来AI将如何影响你生活吗? 我有一些想法。 我在研究问题,我负责位加州山景城谷歌大脑团队,也就是我们研究团队。我们团队长期以来研究如何让机器化,我们还会与谷歌产品团队合作,从而生产出机器产品。 我们希望用提升力,让我们做得更多,消除繁琐重复性任务,并让我们有更多时间进行创新。?AI潜力比起个计算机发明、手机普及,AI将更具影响力。 对这个任务,我们机器学习模型够媲美,甚至优类眼科医生。?这是很重要,因为这让眼科医生更高效。他们够把时间交给那些真正需要群,而不是花时间筛查没有这方面问题。 我们够很好描述图像,但对动态视频还欠佳,今后这是可实现。帮我找到与机器技术强化学习文件,并用德语进行总结”。这很复杂,但如果我们有相具可以做到话,这将多么高效。

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| 周志华:探讨

机器之心整理者:周志华整理:邱陆陆本文整理自南京大学周志华教授 9 月 12 日在南京举行 2017 中国峰会(CAIS 2017)上进行记录。机器之心是大会协办单位。 一提到,很多媒体、社会大众可首先想到是科幻电影中」形象。所以从事研究经常要面对一个很难回答,或是说很悲哀问题:比类更聪明什么时候够出现? 这样问题,对做研究来说其实非常难回答。为什么呢?因为谈到,有两种差别非常大观点。 他曾经给下过一个定义说,就是研究「让机器来完成那些如果由来做则需要事情」科学。 因此,我们可以说,今天热潮正是因为机器学习,尤其是其中深度学习技术取得巨大发展,发挥了巨大作用。我们经常会听到「、机器学习、深度学习」这几个词,它们是什么系呢?

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    用2600条文本数据,为你揭秘TED受欢迎真正原因!

    其实,不管是让计算机听懂话,也就是所谓自然语言理解;还是让计算机“说话”,也就是自然语言生成,都比想象中来得困难。但是作为重要方向,NLP也是越来越受到大家注。 这边我以TED在数据科学和方面Top10文本来举一个使用统计方法提取键词例子。?左边这张是由大大小小单词组成TED字样图,这其实是一张词频统计词云图。 此外其他几个很受欢迎基本上都是在围绕类自身生理或心理主题,看来观众们对探索类自身和奥秘有着极大兴趣。? 更受欢迎更多提到前沿和高新科技,以及贴近生活主题,而相对受注低更多涉及到一些相对枯燥内容,如法律、物理、业制造等。 看来们在TED上更多是去选择一些前沿新奇、轻松和贴近生活,然而对寻找一些专业性更强内容,TED不是一个最佳去处。

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    史上最受欢迎十大TED

    导读:每年3月,以“Ideas Worth Spreading”为宗旨TED大会都会在美国召开,聚集众多科学、设计、文学、音乐等领域杰出物,分享他们技术、社会和思考与探索。 所以TED整体视频质量极高,即使最平常视频也都非常值得一看。本文为大家整理了TED截止到现在最受欢迎十大,干货满满,先码后看!10 四轴飞行器灵活运动性? 在这个TED里,拉菲洛·安德烈展示了一个让瞠目结舌飞行器:这个飞行器接球、传球、与配合做出各种动作——这简直就是一个有飞行器! 这不仅让联想:如果和飞行器结合起来,将会玩出多少花样!09“天上掉馅饼”邮件? language=zh-cn为啥你说话时候总是没有听?为啥你总是让听众打瞌睡?为什么罗永浩每一次发布会都获得空前注度?

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    Yoshua Bengio TED崛起:无监督学习是深度学习突破

    近日,TEDx Talks 官方在 YouTube 上发布了该视频。机器之心在本文中对该主要内容进行了整理介绍。主题:在深度学习进步推动下,领域正在发生革命。 民主化这些问题是很重要,这样在面临将带来重大变革时,我们社会才做出最好集体决策,以使这些变革有利我们所有。? 她以无监督方式自己学习了这些知识。无监督学习是现在一个重大挑战,可还要花费数十年时间才解决。无监督学习尝试找到数据表征,让我来示一个例子。? 我相信在数学和行业术语之外,普通足够理解隐藏在下面基本思想,从而参与到将在未来数年和数十年到来重大决策中来。所以请拿出一点时间和空间,让你自己学习了解它。 它既有可带来极大益处,也可带来极大负面影响,比如军事用途、对就业市场颠覆。确保未来几年我们做出集体选择将有益所有应该在塑造我们未来方式上扮积极角色。?谢谢。

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    给伸手党精选十大TED 收藏起来慢慢看

    时代已经到了新时代 你准备好赶上这波潮流了吗在这一系列中,让我们从“全局”角度聆听(AI)和机器学习有趣讨论和会议,你将会听到该领域内未来发展、意义、优势和对全世界范围内影响不同立场 在思维机器驱使下,哲学家兼AI技术专家尼克·博斯特罗姆要求我们认真思考我们正在建设世界。我们机器够帮助我们保存性和价值观,还是有属它们自己价值?2. 者:萨姆·哈里斯(Sam Harris)害怕超级AI吗?神经学家兼哲学家萨姆·哈里斯说,你应该感到恐慌,而不仅仅在一些理论上感到恐慌。 并且机器甚至不是真正威胁。我们需要了解是,这个强大力量可如何利用AI来控制我们?我们又怎样应对。5.未来没有作我们如何赚钱? 者:斯图尔·特罗素(Stuart Russell)我们怎样利用超级AI力量,同时也要防止机器接管类所造成灾难?

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    TED | 算法:赋予无机生命!

    转自|自由航线 微信号|Heat-news 编辑|Ivy者|Raffaello DAndrea荐文专家招募:如果你是业界专家,如果你作和数据有,更重要是,如果你够找到好文章并愿意与读者分享 导读超越想象机飞行展示,一段16分钟视频,仅在Ted上就创造了千万点击量! 抛球、接球、平衡、空中翻滚旋转,载着盛水杯子跑来跑去,让魔术手杖在空中四处游荡……在 TED Global机器实验室Raffaello D’Andrea 展示下,机器与机电、完美结合,四旋翼机器如同优秀运动员一般完成一连串动作 当一个螺旋桨失灵时,无机开始以特定算法设计方式在空中旋转,以不至直接坠毁,最后会根据一定角度慢慢下降,和平时降落没有太大区别。 机器可以协同合作,在空中共同支起一张网,来接随意抛出球。 ?一起看看这个牛X团队!?无论如何,一个新时代,已经到来。

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    开源社师与您相约 KubeCon + CloudNativeCon | Open Source Summit 2019

    编辑:EE 大会简介 Open Source Summit(原LC3)探讨一系列开源议题:、区块链、边缘计算、物联网、Linux、网络等。 ,包括:云原生、无服务器、微服务、物联网、、网络、Linux 等。 将重点放在协作自动化和开发员行为分析,这有助社区维护管理作。 嘉宾:林旅强(Richard Lin),开源社理事,华为云企业 EI 开发者生态负责 主题:开源社区在大中华区发展 内容简介:开源软件开始植根社区。 大会分论坛议题亮点 Open Source Summit 分论坛 议题包括: 云基础设施和自动化 机器学习深度学习开放式网络和边缘计算 开源安全性 开源领导力、战略和治理 物联网 Linux

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    TED视频-兴起,经济学家未来

    者|Andrew McAfee 转自|Ted时代真会来临吗?新机器时代降临会对社会带来怎样机遇和挑战? 在视频中,经济学家Andrew McAfee发表了充满远见,他描述了未来生存状态,分析了随之而来挑战与应对措施。 新机器时代来临我们生活越来越像科幻小说,可以替代们完成大量重复性体力活。 技术性失业成为现实,机器也开始逐渐承担一些作,并且比要做更好。 地球上最好经济新闻 在Andrew McAfee看来,新机器时代来临非但不是坏消息,还是地球上最好经济新闻。未来挑战伏尔泰曾经说过,“作把从三大恶魔——无聊,堕落,贫困——中拯救出来。” 伴随着技术性失业,我们又会面对怎样挑战?面对发展趋势中已经凸显挑战,我们应该如何应对呢,看完整个视频,相信大家都有自己答案

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    五个值得一看TED AI :盲目信仰大数据时代必须结束

    【新元导读】 如果您想更多地了解AI和机器学习力量和潜力,一个好地方是TED Talks。 这篇文章推荐五个包括:机器通过高考吗;盲目信仰大数据时代必须结束;机器类道德更加重要;我们在不失控前提下发展AI吗;为机混合式思考作好准备。会怎样改变世界? 然而,Brynjolfsson指出,需要创造力,多步骤规划和系(如教练)任务对机器来说仍然很难。他说:“只有类才做到这些作,”他说。 许多TED者探讨了AI问题及其以发深省改变生活潜力。这些谈话将让你以全新方式思考AI:机器通过高考吗?? 未来主义者和发明家雷·库兹维尔(Ray Kurzweil)对类和未来系有着深刻认识。想象一下,如果突然面临一种情境,需要你运用自己所有聪明才,或者更多。

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    川普PK希拉里,谁技术更好?这里有一个AI做测试

    来源:foxnews.com作者:Brooke Crothers 编译:刘小芹【新元导读】最近Trint公司做了一个测试,用它AI软件对特朗普、克林顿、奥巴马等14名有影响力政界进行语音转文本测试 尽管和机器学习技术已经存在了几十年,但直到过去几年,它才开始获得主流认可。例如,iPhone自2011年起内置了助理Siri,用理解语音。 结果显示,得分最低政治家有一些共同模式。众议院少数党领袖南希·佩洛西(Nancy Pelosi)和特朗普在时都倾向吞掉词汇中某些音。在某些情况下,口音重会影响结果。 Ted Cruz由有很重德州口音,排在第13位。特朗普以97.89%排在第11位。 Trint调查结果显示,南希·佩洛西在15名政治家中排在最后,准确率为96.01%。Kofman补充说,准确性也可受到录音质量影响——这与话模式无

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    还敢说自己是TED粉吗? 连哪个最爆款都不知道!

    到底是什么原因使得某些独占鳌头, TED组织者和否抓住这个秘诀制造下一个爆款呢?下文中,我们尝试着从预测TED受欢迎程度出发,来分析最具影响力因素。 BigML提供这个独特自动参数优化功帮助大家省略手动调整Deepnet参数这项既困难又耗时作。(开心)经过一些迭代后,我们注意到与者相特征对观看次数没有影响。 因此,BigML提供了一些具来让大家更容易理解模型预测得到某个特定值从而何来。 图表标题:特征重要性经Deepnet模型分析之后,我们得知主题与观看次数相,并且还可以用来预测观看次数。 在分析每个主题对预测值影响之后,我们观察到:娱乐、启发等“积极”话题,观看次数较高性更大;疾病、全球性问题,战争等“负面”主题观看次数较少性更大;以个为中心主题:如心理学或系等注度在过去几年中有所增加 尽管有士批评过,TED不应该把复杂思想仅近缩减为20分钟自传式启发式故事来表达,但是它对我们社会中知识传播巨大影响仍是不容置疑

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    斯坦福首席科学家:如何教计算机“看懂一张图”?

    来源|Ted 编辑|Miggy导读:一位三岁小女孩对这个世界也许还有很多东西要学习,但是在一个重要任务上她已经是专家了:那就是理解并描述她所看到东西。 尽管我们目前科技取得了前所未有进步,但是,哪怕最先进机器和电脑,依然会在这个问题上犯难。斯坦福大学首席科学家李菲菲认为,解决这个问题将是实现第一步。 李菲菲教授现为斯坦福大学实验室和视觉实验室主任,多年来致力解决棘手问题——包括图像识别,学习力和语言处理等功。 通过运用基机器学习方式神经网络模型,在李菲菲领导下,斯坦福大学实验室已经研发出一款帮助机器识别静止画面并通过自然语言将其准确描述出来第一个“计算机视觉模型”——迈出了研究领域里程碑式一大步 在接下来TED视频中,我们将看到李菲菲向我们具体描绘当今科技前沿领域——计算机视觉。前方干货预警:视频长度18:02,2015 TEDxLujiazui最有价值之一

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    7500 美元 TED 门票送不起,但 TED 小程序我们想要送给你

    这是一家来自美国非盈利机构,以它组织 TED 大会闻名世界。最诠释TED理念,莫过这个会议口号—「Idea Worth Spreading 值得传播创意」。? 大会做成视频被放在互联网上,供全球观众免费分享。?TED 官网 「TED 英语视频」就是一个随时随地观看 TED 小程序。 TED 原版视频并没有字幕,但在这个小程序中,你可以在视频下方看到同步中英文字幕。不管你英文程度如何,都毫无障碍观看世界一流精英TED 大会创始克里斯·安德森说:曾经,知识经济中说,你要保护如黄金般知识,这是你唯一价值。但是,当全球都联系在一起时,游戏规则改变了,每个都互相联,一切都会快速发展。 如何筛选更有价值信息,让这些信息为我们所用,或许就是你和同龄否在学业,职场上拉开差距键。知识无价,在都在苦心钻研如何让知识变现时代,秉承免费共享理念 TED 像是一股清流。

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    【Github 6481 颗星】牛津大学 & DeepMind 2017 深度 NLP 课程

    元整理了这门课程及其亮点。无论你是否专攻自然语言处理,对深度学习感兴趣从中受益。 Phil Blunsom 说:“是今天最有趣研究领域之一,而语言则是最引表现形式。” 因此,今天新元特意为大家介绍这门课程及其亮点内容。无论你是否专攻自然语言处理,对深度学习感兴趣从中受益。根据牛津课程官网介绍,“深度NLP”是一门自然语言处理高级课程。 自动处理自然语言输入和产生语言输出是键组成部分。类沟通中固有模糊和噪声使传统符号化 AI 技术无法有效地表征和分析语言数据。 虽然有些涉及内容不止一个标签,但由大约一半都没有被标记!这个练习就是构建一个文本分类模型,预测一个 TED 是有技术、娱乐或设计中哪一个,或者哪个都不是。

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    收藏丨学习数据科学不可错过优质资源

    因此我认为我有必要投生数据分析领域,这就是我初衷。以下我将从线上课程、Youtube频道、TED、博客、博客等方面列出数据分析领域不可错过优质资源。1. 线上课程 MOOC? Python Chuck Severance’s Python for Everybodyhttps:www.youtube.comusercsev会议类型该类型中有些对初学者来说可不容易理解, TED我特别喜欢TED。通过各种话题者,我总发现新事物,获得灵感。值得注意TED分为: TED Talks 和 Tedx Talks。? TED:我们都是数据科学家(We’re All Data Scientists | Rebecca Nugent)https:youtu.beYMnqPTLoj7o数据科学家最重要(The most 主持是数据科学家Katie Malone和UI程师Ben Jaffe。

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    机器一起作,而不是惧怕它们

    1997年5月11日他作为代表与IBM计算机“深蓝”一次对弈那一次类输了此后20年类好像一直在输到了2017年IBM已经有了赢取力竞赛节目Watson而距离谷歌用AlphaGo震惊世界也已经过去一年了阿尔法狗与李世石围棋比赛要知道谷歌公司成立 ***今年4月卡斯帕罗夫做客TED谈起了国际象棋和深蓝计算机以及机大战20年如今们手机里国际象棋App已经比“深蓝”还要厉害而下“据说所有桌面游戏”AlphaZero让我们看到了一丝“通用曙光在这个当口我想我们有必要听一听“棋王”20年卡斯帕罗夫TED《和机器一起作 而不是惧怕它们》时长15分钟带有中文字幕卡斯帕罗夫态度无比乐观他说无论神话还是科幻小说类对战机器往往都被描绘成生死攸问题实际上机器胜利也是背后开发者胜利 国际象棋不会因为程序进步而消失,们依旧会玩儿国际象棋,甚至玩得比以前还多。”类应以何种态度面对机器面对? 相信看完视频你会有自己答案来源:大数据文摘往期文章推荐堂第49期 | 斯坦福研究院名堂成员:Peter E. H

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    AI一分钟|许家印抄底FF初见成效,FF91量产在望;苹果新专利:Siri将识别用户身份

    8 月 14 日下午,恒大法拉第未来汽车(中国)有限公司在广州正式揭牌。该公司8月7日成立,根据商信息,恒大法拉第未来注册资本为20亿美元。 (via.全天候科技)▌李开复TED刷屏,AI 与类将如何共处? 创新场董事长兼首席执行官李开复近日在 TED(Technology, Entertainment, Design)发表 AI 和类将来会如何共处主题。 李开复认为,在美国引领发现时代中,深度学习是迄今为止最重要发明。自深度学习出现突破以来,们就迈入了实践时代。将产生前所未有巨大财富。 Siri 还可以分析设备先前使用情况,例如最常用应用程序或常用联系,以帮助构建库。这些类型元素也将被赋予权重,以使得更有可在使用库请求中识别术语。

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    我与机器斗争过但失败了:与深蓝“机大战”20年,卡斯帕罗夫TED

    是历史课本里1997年5月11日他作为代表与IBM计算机“深蓝”一次对弈那一次类输了和文摘菌用过同一版历史教材请举手此后20年类好像一直在输 到了2017年IBM已经有了赢取力竞赛节目 年被谷歌收购)从1997到2017类见证了机器一次次迭代和一次次不敌机器甚至机器不敌机器本身▼2017年10月18日 阿尔法狗进化成了AlphaGo Zero不依赖类输入通过自学战胜自己碾压一切类其他程序 已经越来越难让我们震惊了***今年4月卡斯帕罗夫做客TED谈起了国际象棋和深蓝计算机以及机大战20年如今们手机里国际象棋App已经比“深蓝”还要厉害而下“据说所有桌面游戏”AlphaZero 让我们看到了一丝“通用曙光在这个当口我想我们有必要听一听“棋王”20年大数据文摘字幕组诚意奉上卡斯帕罗夫TED《和机器一起作 而不是惧怕它们》时长15分钟带有中文字幕卡斯帕罗夫态度无比乐观他说无论神话还是科幻小说类对战机器往往都被描绘成生死攸问题实际上机器胜利也是背后开发者胜利 国际象棋不会因为程序进步而消失,们依旧会玩儿国际象棋,甚至玩得比以前还多。”类应以何种态度面对机器面对

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    探讨

    提到,很多媒体、社会大众可首先想到是科幻电影中」形象。所以从事研究经常要面对一个很难回答,或是说很悲哀问题:比类更聪明什么时候够出现?? 这样问题,对做研究来说其实非常难回答。为什么呢?因为谈到,有两种差别非常大观点。 他曾经给下过一个定义说,就是研究「让机器来完成那些如果由来做则需要事情」科学。 要做事情和造飞机非常相似:我们看到有很多行为很有性,我们希望通过借鉴这种性做出一些具,帮助我们做更强大事情。这就是我们在研究时考虑主要内容。 因此,我们可以说,今天热潮正是因为机器学习,尤其是其中深度学习技术取得巨大发展,发挥了巨大作用。我们经常会听到「、机器学习、深度学习」这几个词,它们是什么系呢?

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