机器之心原创 作者：高静宜 2017 年 3 月 13 日，通过名为 reVISION™的堆栈，All programmable 技术和器件公司赛灵思（Xilinx）宣布将赛灵思技术扩展至广泛的视觉导向机器学习应用领域，解决软件及算法工程师 80% 的开发难题。 机器学习近年来的快速发展促进了传统嵌入式视觉系统的变革，众多传统嵌入式视觉应用采用机器视觉和传感器融合技术后都在发生巨变。 在 All programmable 技术和器件的全球领先企业赛灵思发布面向广泛视觉导向机器学习应用的名为 reVISION
在2016年，一场由AlphaGo发起的人机大战引爆了人工智能领域。人们真正接触到人工智能技术多是在2016年，但是，在此之前，这个行业就已经潜伏多年了。根据CB Insights统计，仅仅是人工初创企业，其数量也已经从2011年的70家发展到了2015年的400多家，增长近六倍。从这个数值中，我们清楚地看到了人工智能领域对于玩家的吸引力之大。 此外，在Venture Scanner2016年发布的人工智能企业融资报告中显示，截至2016年11月，相比于Q1时期拥有48亿美元总融资金额的957家人工智能企业
机器人视觉、计算机视觉、图像处理、机器视觉和图形识别，这几者之间到底有神马区别呢？ 要弄清楚他们哪一个是哪一个，有时候也真的是容易混淆的。接下来看看这些术语的具体含义是什么，以及他们与机器人技术有什么关联。读了这篇文章后，你就再也不会被这些概念弄糊涂了！ 当人们有时候谈论机器人视觉的时候，他们搞混淆了。当他们说，他们正在使用“计算机视觉”或“图像处理”的时候，实际上，他们的意思是正在使用‘机器视觉’，这是一个完全可以理解的错误。因为，所有不同术语之间的界限有时候也是有些模糊的。 在这篇文章当中，我们分
监督学习是一种利用带有标签的数据进行训练的方法，通过学习输入特征与输出标签之间的关系来进行预测。无监督学习则是在没有标签的情况下，发现数据中的模式和结构。这两种方法各有优势，在不同场景下有着广泛的应用。
在本文的上篇，我们尝试分别从机器学习算法、计算语言处理、计算机视觉及机器人分领域对ML算法发展趋势进行总结。在本文的下篇，我们尝试打破领域的边界，形成一份全局性的总结。本文仅选取分析结论部分，详细数据及分析过程将收录在《2021-2022年度 AI科技发展趋势报告》完整版中。
在攻读机器学习高等学位的过程中需要选定一些研究课题，这些课题反映了未来你在机器学习领域发展的专业方向。
我写这篇文章的目的是为了向那些没有接触过机器学习行业的人们介绍一下我作为计算机视觉工程师第一个月以来的体验，希望这些内部信息能够让你们在做职业选择时有所启发。
计算机视觉学着学着，就自然而然的歪到机器学习，深度学习这一块儿了，因为单纯的图片处理是不能满足一些要求的，没学深度学习时，有时觉的它简单，因为不就按着套路来嘛。但它又不简单，因为里面涉及的知识真不是一下就可以说清楚的。
作者：Tomasz Malisiewicz 【编者按】本文来自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章，阅读本文，你可以更好的理解
恭喜机器之心 AI00 金融领域上榜公司 Kensho 被标准普尔 5.5 亿美元高价收购。据不完全统计，AI00榜单中已有API.ai、Maluuba、Kitt.ai、KUKA Robotics、Mobileye、nuTonomy等公司被高价收购。 We believe AI should be an extension of individual human wills and, in the spirit of liberty, as broadly and evenly distributed as
We believe AI should be an extension of individual human wills and, in the spirit of liberty, as broadly and evenly distributed as possible. －OpenAI 「AI00 ，这是一个开源项目」 这不仅是一份榜单，更是一个开源项目，主要基于以下几点： 人工智能是一个复杂庞大的体系，涉及众多学科，也关乎技术、产品、行业和资本等众多要素，报告的写作团队只代表他们的专业观点
机器视觉技术实现的第一步是图像采集，也称为图像获取。利用各种图像设备（例如相机、扫描仪等）来采集目标物体的图像数据，以供后续的图像处理和分析。随着数字化技术的发展，图像采集设备越来越普及，从传统的摄影机、拍照机发展到了现在的手机相机、无人机、监控摄像头等。无论是哪种采集设备，其最重要的特征就是要能够捕捉高质量的图像数据。
We believe AI should be an extension of individual human wills and, in the spirit of liberty, as broadly and evenly distributed as possible. －OpenAI
We believe AI should be an extension of individual human wills and, in the spirit of liberty, as broadly and evenly distributed as possible. －OpenAI 「AI00 ，这是一个开源项目」 这不仅是一份榜单，更是一个开源项目，主要基于以下几点： 人工智能是一个复杂庞大的体系，涉及众多学科，也关乎技术、产品、行业和资本等众多要素，报告的写作团队只代表他们的专业
在 GMIS 2017 大会的最后一天晚上（5 月 28 日），机器之心将举办自 2016 年 10 月开源项目「AI00」启动以来的首次颁奖典礼，这是另外一个体现本次大会「全球化」的项目，国内外的众多优秀代表将出席晚宴并领奖。 We believe AI should be an extension of individual human wills and, in the spirit of liberty, as broadly and evenly distributed as possible.
如果你是一个数据科学的求职者，那么你一定想知道在你的简历上应该写些什么技能会有更大的概率接到面试。如果你想进入这个领域，你可能已经多次想要知道哪些技术可以成为一个有吸引力的候选人。
We believe AI should be an extension of individual human wills and, in the spirit of liberty, as broadly and evenly distributed as possible. －OpenAI 「AI00 ，这是一个开源项目」 这不仅是一份榜单，更是一个开源项目，主要基于以下几点： 人工智能是一个复杂庞大的体系，涉及众多学科，也关乎技术、产品、行业和资本等众多要素，报告的写作团队只代表他们的专业观点，有
【编者按】本文来自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章，阅读本文，你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事，同时对机器学习是如何
本文来自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章，阅读本文，你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事，同时对机器学习是如何随着时间缓
机器之心原创 作者：李亚洲、李泽南、虞喵喵 在 Google I/O 首日的 Keynote 中，Google 公布了一系列新的硬件、应用和基础研究。自去年提出 AI First 战略，今年的大会上 Google 同样安排了不少与机器学习开发相关的内容，比如《教程 | 如何使用谷歌 Mobile Vision API 开发手机》。 今天是 Google I/O 的最后一天，一场讨论机器学习前沿研究与未来方向的 Session 同样不容错过。谷歌云人工智能与机器学习首席科学家李飞飞将与谷歌云部门主管 Dian
作为曾在多个著名企业和学术机构担任实验室负责人的“老司机”，吴恩达可谓经验丰富，他就以上问题给出了出色的建议，带你稳步上车。
今日，谷歌对外宣布斯坦福大学人工智能实验室主任李飞飞，和前 Snapchat 研究主管李佳（音译），这两位华裔女科学家将担任谷歌云机器学习部门的负责人。 女性在 AI 领域的势力逐渐增强 李飞飞和李佳
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我喜欢机器学习开源社区，作为一个有抱负且资深的数据科学家，我的大部分学习来自开源的资源和工具。
We believe AI should be an extension of individual human wills and, in the spirit of liberty, as broadly and evenly distributed as possible. －OpenAI 「AI00 ，这是一个开源项目」 这不仅是一份榜单，更是一个开源项目，主要基于以下几点： 人工智能是一个复杂庞大的体系，涉及众多学科，也关乎技术、产品、行业和资本等众多要素，报告的写作团队只代表他们的专业观点，有自
本系列为 斯坦福CS231n《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
推荐一个Tensorflow发布的系列视频——“Machine Learning: From Zero to Hero with TensorFlow”（机器学习: 从零到一学习Tensorflow)，每个视频都很简短，有配套的案例代码，非常适合用一个下午的时间完整的熟悉机器学习、神经网络、机器视觉和TensorFlow的基本概念和操作。
问题导读 1.什么是机器学习？ 2.机器学习可以来做什么？ 3.机器学习技术可以被应用于哪三种不同方式？ 这篇博客文章由微软研究院的杰出科学家John Platt所撰写。作者简单地介绍了机器学习技术，并将其分为数据挖掘、统计工程、人工智能三种应用途径。最后，以对抗恶意软件、建立搜索引擎、赋予电脑视觉听觉这三种具体事例加以解释。 大家好，我是John Platt。在微软，我从事于建立和使用机器学习技术(略称ML)的算法，至今已有17年之久。因为机器学习技术最近变得非常流行，所以经常有人问我：“
深度学习是如今最火热的技术之一，但是对于有心入门却不得其法的同学来说，选择适合自己的书籍至关重要。 本着乐于助人、无私奉献的精神，小编特意为大家精选了 10本深度学习相关的书籍。这些书籍中，有些非常注重理论知识，主要关注神经网络和深度学习背后的数学和相关假设；有些则注重实战，通过代码而不是理论来讲解深度学习。而那种既有理论讲解，同时又有相应的实战训练的书籍。 本次电子书籍为CSDN回馈粉丝福利免费赠送，所有书籍均可在CSDN上在线学习（文末获取学习地址）。 现在，让我们一览这些书籍，比较优劣，看看哪些对于学
【新智元导读】昨天在 WWDC 高调发布 Core ML 机器学习库后，苹果官方博客今天发布了包含 iOS 11 SDK的beta版Xcode 9，以及 iOS 11 beta版，现在就可下载使用，为你的 iOS app 增加计算机视觉、自然语言处理等智能功能。 Core ML 是苹果提出的新的基础机器学习框架，已经用在包括 Siri，Camera 和 Quick Type 等苹果产品。Core ML提供非常快速的性能，易于集成的机器学习模型，仅需使用几行代码就能构建具有智能的新功能的app。 概述 Cor
MVTec HALCON 是世界上最全能的机器视觉软件.世界各地的用户从HALCON为快速开发图像分析和机器视觉程序的灵活架构获益匪浅.HALCON 提供了超过1100多种具备突出性能控制器的库,如模糊分析,形态,模式匹配,3D校正等.HALCON支持多个操作系统,编程语言和截获设备从而保护了你的投资.
目前，“深度学习”这一词已经变得越来越普及，生活中也是到处都充斥着这一词汇，同时也有越来越多的人开始想要从事这一行的相关工作，尝试着接触、了解这一行业。
作为一款先进的机器视觉软件，Halcon在工业视觉领域广受欢迎。作为一名使用者，我也有一些心得体会，今天我想分享给大家。
包括机器学习、计算机视觉、计算机图形学、自然语言处理、语音、数据挖掘、智能问答、机器翻译、软件开发、AI 伦理、商业创新……这些书单里既有最经典的专业书籍，也有一些适合轻快阅读的大众读物。
曾经有人争论过Python或R是否是数据科学的首选语言。显然，市场需求告诉我们Python现在是领导者。同样值得注意的是，R比SAS更少提及。因此，如果你正在考虑进入数据科学领域，请考虑将你的学习重点放在Python上。 SQL作为数据库的语言是数据科学家第二重要的语言。由于数据科学家职业的广泛性，其他语言也扮演着重要角色。
提示：阅读本文预计需要10分钟，读完后希望能够帮助您对人工智能的六大领域有一个基本的全貌认识。 12月7月到12月9日，中国大数据峰会在北京召开，公司帮我弄到了票去参加，其实可以发现“大”数据行业现在一个热门话题就是他们和AI的关系，可见AI现在是多大的一个风口，而且也正如前面第一篇所说的一样，除去一些学术专家外，其实大部分的嘉宾会有意或无意地将AI和机器学习、深度学习划上了等号，这点毫不意外，因为对于媒体而言这个等号是对等的，我觉得基本这样理解也没有大的问题，因为现在大多数人说AI的时候，其实说的就是机器
TLDR; 本系列是基于检测以下现实生活代码记录中复杂策略的工作。该系列的代码可以在原文找到。
AI（Artificial Intelligence）就是人工智能，它是研究人的智能的，并且进行模拟和延伸的新兴科学技术。
Joaquin Quiñonero Candela是Facebook 机器学习应用团队的负责人。他曾在微软剑桥研究院工作，还是微软Bing团队的一员。Joaquin Quiñonero Candela 在Facebook的主要工作是与Facebook 的人工智能实验室、各产品部门紧密合作，将机器学习、语言技术，计算机视觉等技术运用到Facebook的各个产品中，并将产品反馈纳入接下来的研究中。可以说，Joaquin Quiñonero Candela的团队Facebook人工智能从实验室到产品的关键。作为
Generative（生成模型）和discriminative（辨别模型）是两类实现算法。
在人类的眼中，下面的三张图片分别展示了三样不同的东西：一只鸟、一只狗和一匹马。但对于机器学习算法来说，这三者或许表示同样的东西:一个有黑边的白色小方框。
随着人工智能的不断进步，AI技术在各个领域都发挥着越来越关键的作用。想要成为AI领域的从业者，不仅需要对整体格局有清晰认识，更要掌握关键技术和必备技能。本文将深入解析AI的核心技术领域，以及在这个前沿领域里需要掌握的技能。
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