本篇干货整理自清华大学自动化系教授张长水于2018年4月27日在清华大学数据科学研究院第二届“大数据在清华”高峰论坛主论坛所做的题为《机器学习和图像识别》的演讲。
cnn历史、架构、应用、图像识别、cnn层架构、filter介绍、pool层介绍； 特征规范化介绍、数据规范化、超参数选择、深度的重要性； 图像识别的平移不变特征、远近scale不变特征、旋转不变； 超深网络googlenet、resnet介绍； cnn特征的可视化分析方法，可视化的效果图、不同层可视化的特征抽象层级； 训练cnn的注意事项；欺骗神经网络分析；训练结果优劣分析判断；困难训练的应对方法； 图像localizing的方法；视频分类；动作识别；t-SNE可视化； 场景label，图像去噪，图片修复
如果你也有同样的烦恼，不如试试「微软小蜜」小程序。有了它，你只需上传几张图片，就能轻松制作好看的 PPT。
【新智元导读】今天百度联盟峰会在云南大理召开。李彦宏首次使用PPT发表了题为《下一幕》的演讲，强调人工智能是推动互联网下一幕的核心技术，展示了百度语音识别技术度秘，称百度无人车3到5年一定实现，还表示百度会开源深度学习源代码，让人工智能迅速渗透各个行业。 6月8日，第十一届百度联盟峰会在“风花雪月城”——云南大理举办。 历届峰会上，李彦宏都会与大家分享他对互联网行业的看法与思考。在今年会上，李彦宏首次使用PPT现场演示了百度的人工智能技术。他说：推动互联网下一幕发展的核心动力，不是大数据，不是云计算，而是
【AI科技大本营编者按】假期到来，还在想如何给自己充电吗？麻省理工学院开放了1月29日-2月2日关于“深度学习算法及其应用的入门课程”。据课程描述显示：深度学习方法的入门课程，应用于机器翻译，图像识别
大家好，我是一名本科在读大三学生，下面我将跟大家分享一下最近正在学习的迁移学习知识，还望前辈们不令赐教。
导读：如今，人工智能正在以前所未有的速度发展。目前，全球顶尖的IT和互联网公司都加大了对人工智能领域的投入，包括Google、Facebook、微软投入巨大，人工智能进入爆发式增长的拐点。这份关于人工智能领域的报告分析，我们一起来了解。
也许这几年我们熟悉了文字图像识别，熟悉了全文翻译，甚至是智能写作，但是技术的发展总有一天要落实到应用，我们日常的办公是否已经被人工智能改变？
上一周，ICML 2016在纽约画上了完美的句号。这个会议（International Conference on Machine Learning）已经逐渐发展为了由国际机器学习学会（IMLS）主办的世界最顶级的机器学习领域会议之一。来自世界各地的机器学习领域的专家们都以论文投稿的方式向大会递交了自己最新的研究成果，其中包括一篇来自百度硅谷实验室的语音识别的论文。 大会主要采用演讲和PPT展示的形式，辅以一定程度上的交流讨论会来进行。整个会议议程已经于24日全部结束，最终评出了三篇最佳论文奖和一篇最具时间
视频中会以5个问题——垃圾邮件识别，风控问题，广告点击预测问题，图像识别，机器翻译 为例，讲解工业界最经典的10个算法的物理直觉，核心数学原理和应用范例，并深入分析它们之间的理论联系，帮助同学们快速打通传统机器学习和深度学习算法之间的任督二脉。
本内容选自清华大学电子系副教授、深鉴科技联合创始人汪玉于2018年4月27日在清华大学主楼接待厅数据科学研究院举办的第二届“大数据在清华”高峰论坛所做题为《针对机器视觉的深度学习处理器》的演讲。
近日，百度深度学习实验室主任林元庆在百度年终媒体分享会上做了《看懂AI-百度技术开放日》的演讲，从客观层面阐述了人工智能技术研发的四大支柱，为我们呈现了让人工智能更深层，更极致的方法论，下面是演讲精华
还记得那个MIT的AI科学家Lex Fridman吗？去年量子位曾经报道过，他用图像识别检测驾驶员行为，防止司机分神。
AI科技评论按：本文根据刘铁岩博士在中国人工智能学会AIDL第二期人工智能前沿讲习班＊机器学习前沿所作报告《迎接深度学习的“大”挑战》编辑整理而来，发文前已得到刘铁岩博士的亲自删减校正。 刘铁岩 刘铁
AI 科技评论按：本文根据刘铁岩博士在中国人工智能学会 AIDL 第二期人工智能前沿讲习班＊机器学习前沿所作报告《迎接深度学习的「大」挑战》编辑整理而来，发文前已得到刘铁岩博士的亲自删减校正。 刘铁岩
AI科技评论按：7月份，在经历了长达几个月外界对苹果AI技术落后的质疑后，苹果又有了一些新动作，首先是在7月20日上线了苹果机器学习官方博客（Apple Machine Learning Journal），并发表了第一篇博文；其次提交的论文被CVPR 2017收录，获最佳论文。 苹果CEO库克面对外界对苹果AI技术落后的质疑，曾向媒体回应说，苹果精神是“just work ”（实干精神），之所以外界看不到苹果AI技术的进展，是因为苹果只喜欢谈论即将上线的产品功能。这么来看，公众最多只能通过公开的博客和学术论
【新智元导读】ImageNet 缔造者、斯坦福大学副教授、人工智能实验室主任李飞飞在刚刚结束的ICML2016会议发表演讲 A Quest for Computer Vision，介绍她所在的实验室用深度学习和大数据进行图像和视频理解的最新进展。新智元取得李飞飞教授授权，将PPT发布如下并摘选翻译。 人类视觉系统演化用了500万多年的时间，而人工智能计算机视觉发展只用了15年左右。 在以下演讲中，斯坦福副教授李飞飞将介绍计算机视觉的发展历程，尤其是她实验室用端到端的学习方法进行稠密图像描述的最新进展。 本
问题导读 1.Spark Summit更名为什么名字？ 2.Spark集群在哪些名企应用？ 3.Spark Summit的相关视频和ppt在哪可以下载？ 自2013年首次举办峰会以来，Spark Summits已成为全球最大的专注于Apache Spark的大型数据活动，聚集全球最优秀的工程师，科学家，分析师和高管，分享他们的知识并接受有关此次开放式培训的专业培训。此外，还有数以千计的人学习了Spark，大数据，机器学习，数据工程和数据科学如何为全球的企业和机构提供新的见解。 现在Spark想进一步探索Spark和AI如何共同塑造认知计算领域，以及AI如何通过创新用例在业务中创造新的机会。Spark Summit已经更名为Spark + AI Summit，并将其重点转移到了AI的各个方面：从自驾车到语音和图像识别，以及从智能聊天机器人和新的深度学习框架和技术到高效的机器学习算法，模型和在视觉，言语，深度学习和规模分布式学习方法。 Apache Spark是一个强大的开源处理引擎，以速度，易用性和复杂的分析为基础。它于2009年在加利福尼亚大学伯克利分校启动，现在由独立于供应商的Apache软件基金会开发。自从发布以来，Spark已广泛应用于各行各业的企业迅速采用。雅虎，eBay和Netflix等互联网巨头已经大规模地部署了Spark，在超过8,000个节点的集群上处理了数PB的数据。 Apache Spark也成为最大的大数据开源社区，来自250多个组织的超过1000个贡献者。 Spark Summits每年举行，大家都喜欢下载相关视频和ppt。那么这些视频和ppt官网到底在哪里下载，下面详细介绍。 首先输入下面网址： https://databricks.com/sparkaisummit 我们看到下面图示：
6月23日，养码场联合袋鼠云、3W举办了以数据智能实践为主题的线下技术沙龙。干货满满，场主吐血整理！
https://speakerdeck.com/tanujjain/demystifying-the-neural-network-black-box
hello！大家好，本次作品名为AI早安机器人，是一款新型交互式打卡机，我们在实现人脸识别的基础上增加了打印机功能，同时实现云端对管理者手机进行手机的数据传输，让管理者实时知道员工的到位情况，同时模块化设计使得作品极具可塑性，可以简单修改应用于其他场景，如电影院的智能取票，会议室的人员到达情况。。
本文讲述了目前人工智能发展的趋势，全球顶尖的IT和互联网公司都加大了对人工智能领域的投入，人工智能进入爆发式增长的拐点。
人工智能与大数据 这份PPT是本周在《相约张江·2017年中韩创业投资论坛》上做的交流。 内容是近期对大数据和人工智能领域的一些观察、体会和总结。 主要有以下几点： 1. 由于本轮AI在图像识别、语音识别和游戏领域，均取得了超过人类的表现。因此本轮AI一定会有一批相关应用落地。这是和前几次AI热潮不同的地方。 2. AI = A (Algorithm) + B (Big Data) + C (Computing) + D (Domain Knowledge) + E (Ecosystem)。缺少任何一个环节
微软研究院在IJCAI2016第一天的Tutorial上讲述了自己将深度学习、深度神经网络应用于语义理解上的一些经验和收获。作为小娜和小冰的开发者，微软在自然预言语义理解上的造诣无疑是很高的。而早在一月就将其深度学习开发工具包CNTK开源的举动也表明微软确实希望促进人工智能的发展。这次就让我们通过Tutorial上演讲PPT的概览部分，看看微软在他们最擅长的语义识别领域会分享给我们一些什么样的经验。我们将PPT的文字翻译直接放在了幻灯片内，有兴趣的读者可以点开大图查看，不过大家也可以直接观看我们在每张图后写
AI 科技评论按：北京时间 10 月 19 日凌晨，DeepMind 在 Nature 上发布论文《Mastering the game of Go without human knowledge》（不使用人类知识掌握围棋），在这篇论文中，DeepMind展示了他们更强大的新版本围棋程序“AlphaGo Zero”，掀起了人们对AI的大讨论。而在10月28日，Geoffrey Hinton发表最新的胶囊论文，彻底推翻了他三十年来所坚持的算法，又一次掀起学界大讨论。 究竟什么是人工智能？深度学习的发展历程如何
首先为用Buzz做为点击标题的诱饵道歉，但是它确实是起到了一定的作用，并且吸引了大批读者来阅读此文章。 在我们的工作中，经常被问及的问题之一就是“从哪里开始学习关于深度学习的知识”。对于这个问题我们的回答是：在网上含有许多关于机器学习免费的课程和教材，但是对于外行或者初学者来说，这些教材和课程是个相当大的挑战。我们推荐了下面的资源来帮助你开始你的深度学习旅程。 1.第一个步骤是理解机器学习。关于这一点，我们推荐的资源是Andrew Ngs(前谷歌、斯坦福、百度)，一个在Coursera的在线学习课程。充分浏
AI 在一般性用途方面稳步迈进，比如虚拟助手，但AI有着更微妙的用途，对如今社会产生更本质的影响，比如对于残障患者。 这一点上，微软的Office软件将会迎来新功能，使用了众多如图像识别、文字转语音等AI新技术。 在PPT办公软件当中，新添加了很多标签为“accessible"的模版，这些模版配置的字体和颜色更适用于视力低下和色盲人群，另外里面有“Alt-text”功能。首先，这个功能可以将幻灯片中的图表，用音频描述出来，照顾到视力不佳的人群；另外，如果是一张照片，“Alt-text”也能自动添加文字描述。
Acrobat Pro DC2022不仅可以轻松的帮助用户打开任意的PDF格式文件，还能随意的对其进行编辑、压缩、合并、剪裁、旋转。删除、分割、重新排序页面等操作。 Acrobat Pro DC具有从任何地方创建，编辑，共享和签署PDF文档所需的所有功能。你可以在任何设备上填写、签名和共享PDF文件。 拥有多种功能，比如：PDF阅读、PDF编辑、批注、表格编辑、数字签名PDF与Word、Excel、PPT、图片、CAD文件格式互转支持PDF文件压缩、加密、拆分、合并、OCR识别。
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿，邮件发送至：zhangxian@leiphone.com ———————————————————— 📷 作为人工智能领域一个重要的研究分支，深度学习技术几乎出现在当下所有热门的AI应用领域，包括语音识别，语义理解，图像识别，大数据分析等等，甚至有人把当前的人工智能等同于深度学习。面对如此重要的江湖地位，我们相信一定有为数众多的 AI 开发者对深度学习技术充满了好奇心，想要快速着手使用这项强大的
由于能够在打印机上保证精确的颜色和准确打印效果，也能有效保障文字、图形、字形的原本信息，PDF 格式因此在毕业论文、合同、PPT 等重要场合备受人们欢迎。
过去，为了打印一份清晰工整的材料，人们往往需要到专门的打印店或办公室。处理文件。对于销售、物流人员、工程师、医生、媒体记者等出差频率较高的职业而言，打印是一项“不太友好”的需求。为解决移动打印难题，近期，合合信息旗下扫描全能王（CamScanner）推出A4便携式热敏打印机（简称“CS打印机”）。在蓝牙功能的支持下可无线使用。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 中文微博情感分类语料库 "情感分析"是我本科的毕业设计, 也是我入门并爱上NLP的项目hhh, 当时网上相关语料库的质量都太低了, 索性就自己写了个爬虫, 一边标注一边爬, 现在就把它发出来供大家交流。因为是自己的项目,所以标注是相当认真的,还请了朋友帮忙校验,过滤掉了广告/太短/太长/表意不明等语料,语料质量是绝对可以保证的 带情感标注的微博语料数量: 10000(train.txt)+500(test.txt)
AI要走进千家万户，融入整个社会，而不仅仅是曲高和寡的模型。所以现在非常讲究AI场景化，使它成为与产业相关的部分。
以IT开放岗位为例，2022年InfoQ研究中心测算，国内开发者从业人员2KW左右，开发人员分化出明显的两波，一波传统开发岗位，以前端工程师、后端工程师、运维工程师、测试工程师为例，新兴开发岗位则有机器学习、深度学习、图像识别、芯片算法、自然语言处理、知识图谱等等。门槛变高了，不再是从培训班里塑造两月就可以上岗，他有硬科技的成分，简短填鸭式的喂养已经很难造就一个可以上岗的开发者。开发技术红利期逐渐消失，取而代之才是有科技含量的硬核技术，经过近几年的发展，程序员群体也不再是罕见的职业类型。
全球最大存储器厂商（三星）和全球最大Fintech独角兽（蚂蚁金服）的加持对这家成立不到两年的初创公司意味深长。 昨天，深鉴科技召开了成立以来的第一次新品发布会，正式宣布已完成约4000万美金的A+轮融资。本轮融资由蚂蚁金服与三星风投领投，招商局创投与华创资本跟投。深鉴科技创始人、CEO 姚颂表示，本次融资将继续用于安防、数据中心领域及后续芯片产品的开发。深鉴与三星将展开包括存储在内的多方面合作。而蚂蚁金服的战略资源注入，将帮助深鉴进一步开拓包括金融在内的更多应用场景，而关于金融领域的进一步布局，深鉴没有
一、 背景 1.国家的计划 （1）美国“大脑研究计划（BRAIN）”：美国花费大量资金的在人工智能方面，但有许多研究仅限于学术方面，而没有运用到实际生活中。 （2）欧盟“人脑工程项目（HBP）”：总投
云脑科技机器学习训练营以讲解时间序列收尾，详细解说了时间序列的传统模型、进阶模型、神经网络模型，量子位作为合作媒体为大家带来本期干货整理。 内容简介 主讲人：徐昊（云脑科技核心算法工程师） 云脑科技核
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人
作为 Facebook 人工智能部门主管， Yann LeCun 是 AI 领域成绩斐然的大牛，也是行业内最有影响力的专家之一。 近日，LeCun在卡内基梅隆大学机器人研究所进行了一场 AI 技术核心问题与发展前景的演讲。他在演讲中提到三点干货： 1. 无监督学习代表了 AI 技术的未来。 2. 当前 AI 应用的热点集中在卷积神经网络。 3. 用模拟器提高无监督学习的效率是大势所趋。 演讲完整视频如下。该视频长 75 分钟，并包含大量专业术语，因此雷锋网节选关键内容做了视频摘要，以供读者浏览。 以下
伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。
1 图像识别是什么？ 2 图像识别的应用场景有哪些？ 什么是图像识别 图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别
现在社会中人工成本是非常大的，因为这种状况所以现在很多工作使用到的机器也越来越多，尽可能的减少人为操作，这样就可以减少总体的成本提升本身的竞争力，提到机器操作不得不说的就是人工智能技术，越来越多的企业开始接触以及使用人工智能技术，从而减少人工成本的支出，让机器代替人力操作，比如现在比较火热的智能识别图像识别技术，那么智能识别图像识别采用了什么原理？智能识别图像识别有哪些应用？
顾名思义，图像识别就是对图像进行各种处理，分析，并最终确定我们要研究的目标。当今的图像识别不仅指人的肉眼，而且还指使用计算机技术进行识别。
深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在许多领域都有广泛的应用。其中，图像识别是深度学习最成功的应用之一。本文将详细介绍深度学习在图像识别方面的应用。
看懂一个东西对人类来说很容易，但是对机器来说却是很难的，这个时候图像识别技术就应运而生。今天我们就为大家揭秘图像识别技术原理，告诉你机器如何利用卷积神经网络进行图像识别，从而“看见”这个世界。
这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线，让图像识别又一次进入人们的视线，我国图像识别技术在全世界都排在前列。
在电脑屏幕监控软件中，图像识别算法就像是一个电脑版的侦探，用着最先进的计算机视觉技术，自动监视和分析屏幕上的图像内容。图像识别算法可以轻松地识别出屏幕上的物体、文字、图案等等，不管它们是多么复杂或是隐蔽。无论你是在监控系统里还是在视频编辑软件中使用它，都会让你感觉到“嗯，这真的是太强大了！”下面就为大家简单的介绍一下图像识别算法在电脑屏幕监控软件中优势与实用性。
随着技术进入成熟期，在最容易实现落地的B端市场，图像识别正逐渐扩大自己的市场。 近日，美国权威杂志《MIT科技评论》（MIT Technology Review）公布了2017年度全球十大突破技术，其中属于AI范畴有三项技术，分别是强化学习、自动驾驶货车和刷脸支付。 其中，值得我们注意的是，虽然同属于2017年的突破性技术，但在距离进入成熟期的时间上，相对于强化学习和自动驾驶货车的还需要1-2年和5-10年时间，刷脸支付技术现在就已经进入了这一阶段。 根据平安证券发布的《通信行业人工智能图像识别专题报告》显
机器之心报道 参与：机器之心编辑部 2017 年 7 月 18 日，ImageNet 最后一届挑战赛成绩已经公布，多个国内院校和企业在各个比赛项目上取得了非常不错的成绩。据官网信息，在 CVPR 2017 期间也会有一场 Workshop 以纪念 ImageNet 挑战赛。当地时间 7 月 26 日，李飞飞与 Jia Deng 在 ImageNet Workshop 上做主题演讲，对 8 年的 ImageNet 挑战赛历史进行了总结，并宣布之后的 ImageNet 挑战赛将转由 Kaggle 主办。最后，感
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