软件即服务、基础设施即服务、平台即服务等是科技界大家都听说过的常见服务，但是人工智能即服务呢？！
人工智能正在成为新一代技术变革的基础技术，但从头开始为自己的应用和业务开发人工智能程序既成本高昂，且往往很难达到自己想要的性能表现，但好在我们有大量现成可用的 API 可以使用。开发者可以通过这些 API 将其它公司提供的智能识别、媒体监测和定向广告等人工智能服务集成到自己的产品中。机器之心在 2015 年底就曾经编译过一篇介绍当前优质人工智能和机器学习 API 的文章《技术 | 50 个常用的人工智能和机器学习 API》，列举了 50 个较为常用的涉及到机器学习、推理预测、文本分析及归类、人脸识别、语言翻译等多个方面的 API。一年多过去了，好用的 API 也出现了一些新旧更迭，现在是时候对这篇文章进行更新了。
本篇基于 2017 年的推荐清单做了一些改进——去除了一些不再进行维护的 API，并且更新了一些新的 API。主要覆盖如下方向：
随着基于人工智能与机器学习的应用如雨后春笋般不断涌现，我们也看到有很多提供类似功能的 API 悄悄登上了舞台。 API 是用于构建软件应用的程序、协议以及工具的组合；本文是对2015 中这个列表的修正与完善，移除了部分被废弃的 API ；我们也添加了最近由 IBM、Google、Microsoft 这些大厂发布的 API 。所有的 API 可以根据应用场景进行分组： 人脸与图片识别。 文本分析，自然语言处理以及情感分析。 语言翻译。 预测以及其他的机器学习算法。 在具体的每个分组内，我们根据首字母顺序排序；
翻译 | Drei 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。 本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。总之，你所需要的可能基本都在下面了： 人脸和图像识别（Face Image Recognition） 文本分析，自然语言处理，情感分析（Text Analysis, NLP, Senti
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。
对于做工程项目和搞科研的人来说，有现成的模块或工具使用是一件多么美妙的事情啊，无需访问源码或理解内部工作机制的细节即可完成相应的任务。常用的方法是调用一些API，即一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。本文总结对于机器学习行业者有用的50多个API，主要涉及的领域如下：
API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域：
大数据文摘作品 编译：大茜、Shan LIU、云舟 还在为找不到机器学习的API而烦恼吗？本篇文章将介绍一个包含50+关于人脸和图像识别，文本分析，NLP，情感分析，语言翻译，机器学习和预测的API列表，快快收藏吧~ API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域： 人脸和图像识别 文本分析，NLP，情感分析 语言翻译 机器学习和预测 在每组应用中，列表中的元素按字母顺序排列。相
机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如
该清单按照字母排序，对 API 的概述是基于对应官网所提供的信息整合而成。要是大家发现该清单中错过了某些当前流行的 API，可以在评论中告知。
机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如标准的API简化了应用程序的开发一样，机器学习API也降低了这一领域的门槛，让越来越多的人和企业能够借助技术底蕴深厚的公司所提供的API试水机器学习。 机器学习API隐藏了创建和部署机器学习模型的复杂性，让开发者能够专注于数据挖掘和用户体验。同时，将机器学习商业化成云服务也是当今的趋势，IBM、Microsof
摘自：InfoQ 原文链接：infoq.com/cn/news/2015/12/5-best-ml-api-to-use 作者：孙镜涛 机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如标准的API简化了应用程序的开发一样，机器学习API也降低了这一领域的门槛，让越来越多的人和企业能够借助技术底蕴深厚的公司所提供的API试水机器学习。 机器学习API隐藏了创
十年前，IBM 的 Watson 获得了答题节目《Jeopardy!》的冠军，当时 IBM 宣称：「Watson 能够理解自然语言的所有歧义和复杂性。」然而，正如我们所看到的，Watson 随后在试图「用人工智能彻底改变医学」的过程中失败了，智能体所具备的语言能力与实际理解人类语言并不能完全划等号。
1992 年，Ward Cunningham 在敏捷宣言中首次提出了“技术债”概念，主要指有意或无意地做了错误的或不理想的技术决策所累积的债务。随后，《重构》一书的作者 Martin Fowler 基于 Cunningham 的比喻，创建了一个“技术债务四象限”，包括：
AI 科技评论按：在自然语言处理任务中，循环神经网络是一种常见的方法，但近来，一种只依赖于注意力机制的特定神经网络模型已被证明它对于常见的自然语言处理任务的效果甚至优于循环神经网络模型，这个模型被称为变换器（Transformer）。同时，数据科学家 Maxime Allard 发表了相应的文章对变换器的原理机制作了介绍与讲解，并用相应的实验帮助大家更好的理解这种神经网络模型，AI 科技评论将其编译如下。
哈佛大学神经机器翻译系统 OpenNMT 新版本发布 癌症检测突破！谷歌深度学习算法的乳腺癌检测准确率超病理科大夫 两大 AI 平台联手！IBM Watson 与 Salesforce“爱因斯坦”进行
本文介绍了一个基于Bluemix，NoSQL DB和Watson的食谱分享网站，该网站使用Java和JavaScript开发，并使用了Cloudant NoSQL数据库和Watson语言翻译服务。作者使用Java和CSS开发了一个简单的Web应用程序，该应用程序可以从Cloudant DB中检索数据，并将数据通过Watson翻译成其他语言。此外，作者还使用Gson库将Java对象映射到JSON数据，并使用RESTful API调用将数据发送到服务器。最后，作者提供了一个网址，可以通过该网址访问该应用程序，并查看食谱和语言之间的关系。本文旨在为技术社区提供一种基于云端的食谱分享解决方案，以便于用户之间分享食谱，提高烹饪技巧和美食文化。
感谢各位读者的陪伴！ 您的每一次阅读、分享、留言都是对我们的鼓励和支持。 虽然过年，我们也会为您持续分享，2015的大数据文摘内容将更加丰富、有料、有趣，值得期待！同时，我们也希望有能力、愿分享的你加
苹果、谷歌还有Facebook都在投资人工智能，它们的计划是什么？还有哪些重量级玩家？ 很难确切地说人工智能（AI）究竟会沿着哪条路继续往下走，但是随着像Google、Facebook以及谷歌大举进军
【新智元导读】作者Geethika Bhavya Peddibhotla列出了49个人工智能领域常用的API，包括机器学习和预测、人脸和图像识别、文本和情感分析以及翻译。下文只是列举式陈述，有其他推荐
虽然人工智能一直在帮助人们在世界上导航已有一段时间，但最近，它开始影响翻译行业。几年来，围绕人工智能翻译有很多炒作。
今天突然看到有人留言说，原来和大家分享的资料网盘链接根本打不开，今天才看到，这里要和大家说句抱歉。为此作者今天重新整理了一下，希望大家能及时的保存。
我的机器老是这样。启动起来就有这个。。。 那位高手能告诉我这是怎么会事。故障的原因以及解决的办法。
一周的时间转瞬即逝，今天作者给大家分享一下最近收集关于自然语言处理的一些资料，与大家分享，记得保存喲~不然到期了你还得给我要，^_^
译者 | reason_W 编辑 | Just 对大多数企业来说，机器学习听起来就像航天技术一样，属于花费不菲又“高大上”的技术。如果你是想构建一个 Netflix 这种规模的推荐系统，机器学习确实是这样的。（注：Netflix是美国流媒体巨头、世界最大的收费视频网站，曾于 2017 年买下《白夜追凶》全球播放权。）但受万物皆服务（everything-as-a-service）这一趋势的影响，机器学习这一复杂的领域也正在变得越来越接地气。所以现在哪怕你只是一个数据科学领域的新手，并且只想实现一些很容易
一个月前，谷歌宣布在源于Magenta项目的文字转语音（Text-to-Speech，简称TTS）技术上取得代际突破，接着该公司又对其语音转文字（Speech-to-Text，简称STT）API云服务进行了重大升级。更新后的服务利用语音转录的深度学习模型，根据特定用例量身定制：短语音命令、打电话或视频，在所有其他上下文中都有一个默认模型。如今，升级后的服务可以处理120种语言以及不同模型可用性和功能级别的变体。商业应用范围包括电话会议、呼叫中心和视频转录。转录的准确性在有多个扬声器和明显背景噪音的情形下有了
在过去的一年中，人工智能受到了资本、企业、媒体等各界的热烈追捧。然而，对于逐渐成为新一代计算中不可或缺的重要组成部分的“认知计算”正在同步崛起。比起人工智能的热潮，大众对什么是“认知计算”显然相当模糊，也不清楚它与人工智能、机器学习等相关的内容有什么区别。
【新智元导读】Zdnet 网站推出机器学习平台横向比较系列文章，以下内容分析谷歌、百度和 IBM 三家大公司 AI 实力，以及是否适合作为你的机器学习平台。谷歌的机器学习平台的优势在于构建更广泛的研究社区，围绕机器学习和民主化机器学习工具和服务的业务。作为在中国对标谷歌的百度，其 AI 平台是百度大脑，并开源机器学习平台 PaddlePaddle，在语音识别和深度学习知识经验方面占有优势。IBM的机器学习平台则以Watson解决方案为核心，实力来自三个关键因素：IBM研究、收购实力及其咨询顾问能力。 选择
日前，kdnuggets 上的一篇文章对比了三大公司（谷歌、微软和亚马逊）提供的机器学习服务平台，对于想要启动机器学习项目的公司或是数据科学新手来说，提供了非常多的指导和建议。 AI 研习社将原文编译整理如下： 对于大多数企业来说，机器学习就像航空航天一样遥远，听起来既昂贵，还需要高科技人才。从某种角度来说，如果你想建立一个像 Netflix 一样好的推荐系统，那确实是昂贵且困难。但是，目前这个复杂的领域有一个趋势：一切皆服务（everything-as-a-service)——无需太多投资，即可快速启动机
Zdnet 网站推出机器学习平台横向比较系列文章，以下内容分析谷歌、百度和 IBM 三家大公司 AI 实力，以及是否适合作为你的机器学习平台。谷歌的机器学习平台的优势在于构建更广泛的研究社区，围绕机器学习和民主化机器学习工具和服务的业务。作为在中国对标谷歌的百度，其 AI 平台是百度大脑，并开源机器学习平台 PaddlePaddle，在语音识别和深度学习知识经验方面占有优势。IBM的机器学习平台则以Watson解决方案为核心，实力来自三个关键因素：IBM研究、收购实力及其咨询顾问能力。
【CSDN 现场报道】5月18日—19日，CCTC 2017中国云计算技术大会（Cloud Computing Technology Conference 2017，简称CCTC 2017）在北京朝阳门悠唐皇冠假日酒店隆重召开。本次大会由CSDN主办，是业内极具影响力的云计算和大数据技术年度盛会。彼时，技术社区骨干、典型行业案例代表齐聚京师，解读本年度国内外云计算技术发展最新趋势，深度剖析云计算与大数据核心技术和架构，聚焦云计算技术在金融、电商、制造、能源等垂直领域的深度实践和应用，为观众献上一场最纯粹的技
导读：对于人工智能来说，前60年的人工智能历程，可以用“无穷动”来形容；后60年的人工智能发展，可以用“无穷大”来期许。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 又一位业界大牛加入了学界，这次是 IEEE Fellow、原京东集团高级副总裁周伯文。 今日，根据「清华大学电子工程系」公众号的消息，2021 年从京东集团高级副总裁岗位上离职的周伯文受聘为清华大学电子工程系长聘教授以及清华大学惠妍讲席教授。 目前，清华大学电子工程系官网上已经可以搜到周伯文的相关信息。 自 2003 年从科罗拉多大学波尔得分校获得电子和计算机工程博士学位之后，周伯文便一直在业界打拼。他工作的第一站是 IBM，曾担任 IBM Research 人工智能基础研
云计算行业正逐渐向智能的方向转变。虽然计算、存储和网络仍然是云供应商的主要收入来源，但机器学习也正慢慢成为当代云计算的焦点。 以下是五种被机器学习高度影响的云服务： 认知计算(Cognitive Co
自动问答（Question Answering, QA）是指利用计算机自动回答用户所提出的问题以满足用户知识需求的任务。不同于现有搜索引擎，问答系统是信息服务的一种高级形式，系统返回用户的不再是基于关键词匹配排序的文档列表，而是精准的自然语言答案。
作者 | 刘冰一 编辑 | 陈彩娴 刚刚，清华大学宣布聘任周伯文博士为电子工程系长聘教授、清华大学惠妍讲席教授！ 官网查证，周伯文的名字已经出现在清华大学电子工程系信息认知与智能系统研究所教授名单之列。 图源：清华大学电子系官网 2021年11月16日，时任京东AI一把手的周伯文离职。前有阿里巴巴副总裁、达摩院自动驾驶实验室负责人王刚在1月份离职在清洁机器人领域创业的消息。便有传周伯文离职也将在AI方向创业、自己当老板的去向猜测传出。再结合2021年周在北京创立了衔远科技公司一举，业界认为周伯文将持续在产
就像互联网一样，大数据是我们今天生活的一部分。从搜索，在线购物，视频点播，到网上约会，大数据总是幕后的重要角色。有些人声称，物联网（IoT）将会接管大数据作为最令人瞩目的技术@ Gartner2014。它也许会成真，但是物联网如果没有大数据，就不可能活着。在本书中，我们将深入探讨大数据技术。但我们需要先了解大数据是什么。
为了探索AI自动生成音效的方法，我“抓”了limber一块完成了此篇内容，给大家介绍算法作曲相关的技术，涉及生成艺术相关的技术、产品、体验，着重梳理了核心技术及创意玩法。
IBM近日宣布，将把人工智能应用到癌症的治疗中，这意味着，IBM公司的Watson系统（认知计算系统）将进一步拓展其应用范围。 IBM公司宣布与美国制药公司辉瑞（Pfizer）合作，由此，辉瑞公司将成
被称为“认知计算”革命性代表的IBM Watson从诞生那一刻起，就一直在被质疑中发展，在发展中被质疑。近日，坊间传言IBM Watson健康部门将裁员50%-70%，甚至也有传言说，整个健康部门将被
AiTechYun 编辑：nanan 周一晚些时候，苹果和IBM宣布扩大现有合作伙伴关系，允许客户通过苹果的Core ML和IBM的Watson（沃森）技术推出先进的应用内机器学习能力。 正如Tech
清华大学协同交互智能课题组位于清华大学电子工程系罗姆楼，负责人为周伯文教授。该课题组致力于研究面向人工智能可信理论突破为基座的多模态交互数智化赋能关键技术，研究目标为：构建可解释、可交互、可信赖、能推理、能决策、有知识、自适应的新一代AI模型和理论，让AI系统更好地与人协同完成复杂任务，并更好地自适应产业数智化中多应用场景。 课题组简介 课题组主要研究方向包括： 多模态表征与交互 研究多模态信息的理解、生成、交互与知识图谱的融合推理，提升人机协同场景下的认知、创新与决策能力，建立数据驱动的机器学习与知识驱动
选自arXiv 作者：Hendrik Strobelt等 机器之心编译 参与：刘天赐、刘晓坤 语言翻译中出现的细微错误对于人类而言常常是很明显的，并会导致差异很大的结果。例如，之前由于 seq2seq 翻译系统将「早上好」错误的翻译为了「攻击他们」，导致错误的逮捕事故。深度学习模型的不可解释性更是普遍存在的问题。为此，IBM 研究院、Watson AI Lab、哈佛 NLP 团队和哈佛视觉计算团队联合研发了一款针对 seq2seq 模型的可视化调试工具 Seq2Seq-Vis，使用户可以可视化模型执行过程中
7月26-27日，由中国人工智能学会发起主办、CSDN承办的2015中国人工智能大会（CCAI 2015）在北京友谊宾馆召开。IBM中国研究院大数据及认知计算研究总监苏中在本次大会上发表了题为《从WA
引言 我们知道，Watson Analytics 能够提供自动数据获取、数据探索、讲故事及向导式的预测分析功能，它能帮助无 IT 经验的业务用户不论何时何地，都可以从自己的数据集中找到业务问题的答案。 Watson Analytics 绝对是大数据分析领域的一次革命： ● 它所有操作完全无需IT人员协助就可完成，让业务人员专注于业务问题的解决。 ● 它融合了数据可视化、商业智能、数据挖掘、自然语言交互、数据抽取转换加载等各项先进技术。 ● 它基于云平台为业务用户提供了一站式的、统一的数据分析体验。 获取
机器学习是当代最重要的计算机运算发展项目之一。 先进的机器学习技术使得人工智能出现爆炸性的发展，创造出新一波智慧应用和服务项目。 实时语音翻译、自动机器人、通过脸孔分析侦测人类情绪，一眼望过去，这些项目全都可以做得到。 但要做到以上事物，得花费不少运算效能来训练这些崭新应用方式背后精密的深度神经网络，这可是一项大工程，就算速度最快的超级计算机也得花费数天到数周的时间进行训练。 毫不意外地，后来每位顶尖机器学习研究人员和开发人员采用 NVIDIA Tesla 加速运算平台和 Deep Learning 软件开
作者：顾险峰 翻译：元元、田奥 计算分析大数据远远没有过时。反而，随着数据量不断增大，数据分析的水平也逐渐提高。我们看到的预测分析(Predictive Analytics)的应用，仅仅只是冰山一角。很多公司采用数据挖掘，机器学习和人工智能的方法预测销售额，从而达到优化市场营销的目的。这些做法对公司的发展有很大的帮助，不同类型的人工智能结合在一起，深刻地改变着我们日常生活的方方面面。未来，我们还将看到更多的改变。 以下是来自人工智能，大数据，预测分析和机器学习领域的关键统计数据： 到2018年，75%的开
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