后端（RD）工程师：让算法工程师产出的代码落到业务中，适用于工业调用（比如配置数据库和设定便捷的交互）
大数据文摘作品 编译：新知之路、党晓芊、吴双、Aileen 随着英伟达Titan V的发布，我们迈入了深度学习硬件发展的动荡期。NVIDIA能否在2018年保住深度学习硬件首要供应商的地位还未可知，AMD和Intel Nervana都仍有机会。 所以对于想买硬件的消费者，最精明的选择就是等上3至9个月，到这种不确定的状态过去之后再决定。 深度学习芯片领域的竞争从未停止过。 NVIDIA决定在竞争初现端倪之前，先将自己的垄断地位变现。通过这种方式，他们希望在未来1-2年内确保行业领先，所以他们的Titan V
导读：8月3日-6日，世界公认的“必须参加”的数据盛典Strata + Hadoop World首次登陆中国。作为顶级的数据盛会，美国总统奥巴马曾亲自2015年加州的Strata + Hadoop World大会助阵送去贺词。会议议题关注于大数据、机器学习和数据分析以及它们社会带来的改变。数据科学家、分析师和来自各种规模的创新企业高管将在此汇聚一堂，分享数据案例研究、最佳实践、新的分析方法以及关键技能。 让我们来看看在北京的Strata + Hadoop World大会有什么亮点： 阿里云iDST褚崴讲《
导读：8月3日-6日，世界公认的“必须参加”的数据盛典Strata + Hadoop World首次登陆中国。作为顶级的数据盛会，美国总统奥巴马曾亲自2015年加州的Strata + Hadoop World大会助阵送去贺词。会议议题关注于大数据、机器学习和数据分析以及它们社会带来的改变。数据科学家、分析师和来自各种规模的创新企业高管将在此汇聚一堂，分享数据案例研究、最佳实践、新的分析方法以及关键技能。 让我们来看看在北京的Strata + Hadoop World大会有什么亮点： 阿里云iDST褚崴
机器之心原创 作者：邱陆陆 2016 年起，英特尔在人工智能领域接连的大手笔收购引起了业界广泛关注。从 Nervana 到 Movidius 和 Mobileye，这家半个世纪专注推动芯片性能按摩尔定律前进的老牌芯片制造商，逐渐将自己的战略重心转移到了数据科学和人工智能领域。英特尔对公司在人工智能领域的整体规划是什么？将会通过什么产品实现这一规划？ 机器之心对英特尔全新成立的 AIPG（人工智能产品事业部）数据科学主任、首席工程师 Yinyin Liu 进行专访，讨论了成立 AIPG 的逻辑、针对深度学习开
理论派希望解决深度学习“短缺”的部分，通过预先构建先验知识，在不过度依赖大数据的前提下，开发出一个可解释的、高精度、可解决诸多长尾问题的“智能模型”。
【新智元导读】本文从算法、市场及硬件三个角度观察深度学习对计算机视觉的影响，并补充完整视频。谷歌TensorFlow移动端和嵌入式应用团队负责人Pete Warden介绍了如何用TensorFlow框架开发不同的低能耗深度学习产品。调研公司Tractica首席分析师表示，到2024年，深度学习服务业产值将超过500亿美元。IEEE Fellow Chris Rowen预测，神经网络将催生出新的价值链，全新的IP、工具和数据服务也会应运而生。 嵌入式视觉联盟主编Brian Dipert今天发布博文，介绍了2
【新智元导读】本文从算法、市场及硬件三个角度观察深度学习对计算机视觉的影响。以下三个视频中，谷歌TensorFlow移动端和嵌入式应用团队负责人Pete Warden介绍了如何用TensorFlow框架开发不同的低能耗深度学习产品。调研公司Tractica首席分析师表示，到2024年，深度学习服务业产值将超过500亿美元。IEEE Fellow Chris Rowen预测，神经网络将催生出新的价值链，全新的IP、工具和数据服务也会应运而生。 嵌入式视觉联盟主编Brian Dipert今天发布博文，介绍了2
对于不同学习阶段和不同岗位的开发者来说，什么样的深度学习框架才是适合自己的呢？为此，AI 前线邀请了来自BAT的深度学习框架专家解答这个疑问。
近日，智能编程机器人aiXcoder发布了首个“基于大规模深度学习模型”的智能编程产品aiXcoder Large版（简称aiXcoder L），这是国内首个基于“大模型”的智能编程商用产品，也标志着aiXcoder已在智能编程领域将“深度学习大模型”推向企业商用时代。 更大的模型，更强的能力 aiXcoder一直致力于使用深度学习技术研发智能编程机器人产品，此次推出的aiXcoder L版搭载了Billion级大规模参数的深度学习模型，在代码补全率、代码补全长度等关键性能上有了大幅提升。aiXcoder
深度学习（Deep Learning）当前的成功离不开与大数据的结合，但从业者也渴望摆脱对大量标注样本的依赖。颜水成（YAN Shuicheng），奇虎360首席科学家、360人工智能研究院院长，曾任新加坡国立大学电子与计算机工程系的Dean’s Chair Associate Professor，提出了模拟婴儿自学习逐步获取知识的Baby Learning方法，对于学习模型的自我增强与自我适应非常有价值。近日，CSDN记者采访了颜水成，从研究和应用两个角度对深度学习的进展、问题与未来发展进行剖析，并对深度
深度学习算法能够自动从大量数据中学习特征，无需人工设计复杂的特征提取规则，从而实现自动化检测。
（以下内容由小PP在网络、线下各种渠道调研所得，或许有偏差，但是希望能给大家带来一些参考就够了）
TensorFlow 是 Google 第二代深度学习系统，今天宣布完全开源。TensorFlow 是一种编写机器学习算法的界面，也可以编译执行机器学习算法的代码。使用 TensorFlow 编写的运算可以几乎不用更改，就能被运行在多种异质系统上，从移动设备（例如手机和平板）到拥有几百台的机器和几千个 GPU 之类运算设备的大规模分布式系统。 TensorFlow 降低了深度学习的使用门槛，让从业人员能够更简单和方便地开发新产品。作为 Google 发布的“平台级产品”，很多人认为它将改变人工智能产业。
人工智能兼具技术属性和社会属性高度融合特点，是新时代经济发展新引擎、社会发展加速器。为加快建设创新型国家，深入实施创新驱动发展，理当精准把握人工智能领域的发展大势。 常言道：“功以才成，业由才广。”抢占顶尖人才制高点，也便意味着具备了占据该领域的先机。不过，当面对人工智能领域顶尖人才的匮乏现状和日甚一日的渴求心理，是花费巨资普遍撒网争夺引进还是着眼于长远可持续培养，University AI 选择了 hard way 模式，即花费大量心血从人才本身出发的长远可持续性培养，和百度 AI 的目标非常契合，随即大
众所周知，深度学习模型仅仅只是构建 AI 产品的重要步骤，但并不是全部。一个互联网产品（如 APP）想要集成深度学习能力，往往还需要走完很多设计、开发和测试方面的工作。如何部署深度学习往往成为了系统设计中更关键的问题。
HPE周三宣布推出新的专用平台和服务功能，将帮助企业简化人工智能的采用，并将新产品与人工智能结合，侧重于加强深度学习，该公司的新产品包括硬件、软件、参考设计和研究所等。 受到人脑的启发，深度学习通常
工业视觉在生产和制造中扮演着关键角色，而缺陷检测则是确保产品质量和生产效率的重要环节。工业视觉的前景与发展在于其在生产制造领域的关键作用，尤其是在少样本缺陷检测方面，借助AidLux技术和深度学习分割模型UNET的实践应用，深度学习分割模型UNET的实践部署变得至关重要。
导读：深度学习技术已经在互联网的诸多方向产生影响，每天科技新闻中关于深度学习和神经网络的讨论越来越多。深度学习技术在近两年飞速发展，各种互联网产品都争相应用深度学习技术，产品对深度学习的引入也将进一步影响人们的生活。
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
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
李开复曾说过，人工智能深度学习最先产生成果的，一个是自动驾驶，一个就是金融领域。如今，随着人工智能技术的发展，Fintech（金融科技）正在受到资本的追捧，“智能投顾”这一职业也渐渐崛起。 智能投顾，亦称机器人投资顾问。根据美国金融业管理局（FINRA）的官方定义，智能投顾是指利用大数据分析、量化金融模型以及智能化算法，根据投资者的风险承受水平、财务状况、预期收益目标以及投资风格偏好等要求，运用一系列智能算法，投资组合优化等理论模型，为用户提供智能化和自动化的资产配置建议。从定义中我们获悉，在智能顾问的运行
记者 | 谷磊 编辑 | 鸽子 近年来，人工智能在经历了两次大的低潮后又成为科技界的大热门，这和深度学习这个分支的勃兴有很大的关系。在训练深度神经网络的时候，人们也越发认识到，具有大的数据吞吐量，且可以并行计算的GPU比CPU拥有更快的训练速度，更低的功耗，这一度让CPU的王者英特尔感到异常紧张和失落。 好在，人工智能硬件平台争夺的序幕才刚刚拉开。随着时间的推移，人们很快发现相比GPU和CPU，FPGA具有的低能耗、高性能以及可编程等特性，十分适合感知计算，而且可以做到快速部署。2015年，英特尔便动用
编译 | 禾木木 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 与每年一样，Adobe 的 Max 2021 活动顺利开展。本次活动主要是以产品展示以及其他创新产品。 这个活动最有趣的特点之一是，Adobe 不断将人工智能集成到其产品或是功能中。在过去的几年里，人工智能一直是这家公司不断探索的领域。 与许多其他公司一样，Adobe 正在利用深度学习来改进其应用程序，巩固其在视频和图像编辑市场中的地位。反过来说，人工智能的使用也在重塑着 Adobe 的产品战略。 人工智能驱动的图像和视频编辑 Ado
2015年8月6日-中国北京-今年年初，NVIDIA发布了深度学习中国战略。近半年时间中，随着这一战略的快速推进，NVIDIA不仅与百度、阿里巴巴和腾讯等多家科技巨头之间展开了深入的合作，同时也将不断加入这一领域的新兴企业视为深度学习生态发展的重要部分。继此前与旷视科技、格灵深瞳等新兴企业展开合作之后，NVIDIA近日与另一家人脸识别技术领域的创新公司Linkface达成长期战略合作，共同推动人脸识别技术创新与应用拓展。 Linkface公司是人工智能领域新兴企业的代表，以提供世界领先的人脸识别技术服务为
机器之心原创 作者：朱思颖 「车载硬件处于典型的资源受限环境之下，如何将深度学习应用于这样的受限环境是有效落地智能硬件的方式之一。」MINIEYE 首席科学家、南京大学计算机科学与技术系教授吴建鑫告诉机器之心。吴建鑫是计算机视觉领域的专家，入选中组部青年海外高层次人才引进计划（青年千人计划）。在重要国际期刊如 TPAMI，IJCV，AIJ，JMLR 等以及重要国际会议如 ICCV、CVPR、ICML 等发表论文六十余篇，并多次担任 ICCV、CVPR、AAAI 等重要国际会议领域主席。 2013 年，MI
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
前言 在过去的十年里，Yahoo一直持续投资建设和扩展Apache Hadoop集群，到目前为止共有超过4万台服务器和600PB数据分布在19个集群上。正如在2015 Hadoop 峰会上介绍的，我们在自己的服务器上开发了可扩展的机器学习算法，用于分类、排序和计算词向量。目前，Hadoop集群已成为Yahoo大规模机器学习的首选平台。 深度学习（Deep Learning, DL）是雅虎很多产品的核心技术需求。在2015 RE.WORK深度学习峰会上，Yahoo Flickr团队（Simon Osinder
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
2016年4月，NVIDIA 在硅谷发布了深度学习超级计算机DGX-1。这台超级计算机在86cm x 44cm x 13cm的空间内装入了8块Tesla P100 GPU，其性能相当于250台传统服务
机器之心原创 作者：高静宜 3 月 28 日，腾讯云宣布推出深度学习平台 DI-X（Data Intelligence X），为机器学习、深度学习用户提供一站式服务，为其在 AI 领域的探索降低门槛并提供最流畅的体验。DI-X 平台基于腾讯云的大数据存储与处理能力，集成 Caffe、TensorFlow、Torch 主流深度学习框架，主打行云流水的拖拽式操作，具备强大的业内开源及腾讯自研算法库和模型库。DI-X 平台的推出是腾讯在 AI 领域长线布局中不可缺少的一环，也宣告腾讯云在 AI 布局的全面加速。
2012年，「GPU+深度学习」真正引爆革命火花 由于多层神经网络的计算量庞大、训练时间过长，常常跑一次模型就喷掉数周、甚至数月的时间，2006年该时也仅是让学界知道：「深度神经网络这项技术是有可能实现的」而已，并没有真正火红起来。 真正的转折点，还是要到2012年——那年10月，机器学习界发生了一件大事。 还记得我们在【（图解）人工智能的黄金年代：机器学习】一文中提过的ImageNet吗？美国普林斯顿大学李飞飞与李凯教授在2007年合作开启了一个名为「ImageNet」的项目，他们下载了数以百万计的照片
不过，英特尔副总裁Gadi Singer显然不属于这类人。他认为，深度学习刚刚开始上路。事实上，他的观点是，我们即将进入AI的下一阶段，而处于最前沿的深度学习是其中很重要的一部分。
【新智元导读】去年，英特尔以 4 亿美元收购深度学习芯片研发公司 Nervana，将其作为公司深度学习的核心，并围绕Nervana 在今年年初成立统一的人工智能部门。日前，该部门负责人 Amir 接受新智元专访，针对英伟达GPU和谷歌的TPU谈到了他对目前AI芯片市场格局的看法和相关技术发展态势。他认为，深度学习模型在某种程度上可能朝着暴力计算发展。深度学习将向两大方向发展：一是越来越强的计算力，一是整合异构计算。谷歌 TPU 和 TensorFlow 的优势只是暂时的，英特尔正在开发我们认为比 TPU 第
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.
2016年DeepMind开发的AlphaGo在围棋对决中战胜了韩国九段选手李世石，一时成为轰动全球的重大新闻，被全球多家媒体大肆报道。AlphaGo之所以取得这么大的成功，这其中最重要的技术之一是深度学习技术。经过这几年的发展，深度学习技术已经在图像分类、语音识别、自然语言处理等领域取得突破性进展，甚至在某些方面(如图像分类等)超越了人类专家的水平。深度学习技术驱动了第三次人工智能浪潮的到来。
深度学习其实就是神经网络模型，一般来说，隐含层数量大于等于2层就认为是深度学习(神经网络)模型。神经网络不是什么新鲜概念，在好几十年前就被提出来了，最早可追溯到1943年McCulloch与Pitts合作的一篇论文(参考文献1)，神经网络是模拟人的大脑中神经元与突触之间进行信息处理与交互的过程而提出的。神经网络的一般结构如下图，一般分为输入层、隐含层和输出层三层，其中隐含层可以有多层，各层中的圆形是对应的节点(模拟神经元的对应物)，节点之间通过有向边(模拟神经元之间的突触)连接，所以神经网络也是一种有向图模型。
在过去的三十年，深度学习运动一度被认为是学术界的一个异类，但是现在， Geoff Hinton（如下图1）和他的深度学习同事，包括纽约大学Yann LeCun和蒙特利尔大学的Yoshua Bengio，在互联网世界受到前所未有的关注。Hinton是加拿大多伦多大学教授和研究员，目前就职于Google，他利用深度学习技术来提高语音识别、图像标签以及无数其他的在线工具，LeCun在Facebook做类似的工作。当下人工智能在微软、IBM以及百度和许多其它公司受到极大的关注。 我非常兴奋，我们发现一种可以使神经网
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
TensorFlow在谷歌系的产品中应用非常多，比如Gmail, Google Play Recommendation, Search, Translate, Map等等。除此以外，Tensorflow也广泛应用在医疗、艺术和生物检测方面。这里详细介绍医疗和艺术方向的应用案例~
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
机器之心原创 作者：Haojin Yang 参与：Jake Zhao、侯韵楚、黄小天 2017 年 2 月 9 日，机器之心技术分析师应邀参加了在 SAP 创新中心召开的英特尔创新研讨会。英特尔数据中心组（Data Center Group , DCG）的成员对目前深度学习及其人工智能产品的发展做了有关介绍。根据本次研讨会的内容，我们可以预测 CPU 硬件生产商（如英特尔）在下一场计算浪潮来袭时的发展趋势或战略，尤其是人工智能的相关方面。 简介 2017 年第一季度，英伟达数据中心收入同比增长 63%，总体
Charlie Tang是多伦多大学机器学习组的一个博士生，他与Geoffrey Hinton和Ruslan Salakhutdinov一起工作，他们的研究领域包括机器学习、计算机视觉和认知科学。更具体地讲，他已经开发出多种高阶扩展用于在视觉深度学习中生成模型。 在下个月的波士顿深度学习峰会上，Charlie将演讲“结构深度学习（DEEP LEARNING WITH STRUCTURE）”。基于大量数据集的有监督神经网络训练最近在计算机视觉，语音识别，以及许多其他任务上取得了骄人的业绩。虽然非常灵活，但神经
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