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TED-将如何影响你的生活

在过去几年,领域在飞速发展。你知道未来AI将如何影响你的生活吗? 我有一些想法。我叫Jeff Dean,我是谷歌的一名高级研究员。这有一定的含义。 我在研究问题,我负责位于加州山景城的谷歌大脑团队,也就是我们的研究团队。我们的团队长期以来研究如何让机器化,我们还会与谷歌的产品团队合作,从而生产出的机器产品。 我们希望用提升类的力,让我们做得更多,消除繁琐重复性任务,并让我们有更多的时间进行创新。?AI的潜力比起个计算机的发明、手机的普及,AI将更具影响力。 随着用户对系统的要求更高,们希望系统变得更。?哪些图显示了糖尿病视网膜病变的症状”。我之前已经说过了,如今这点已够实现。用西班牙语描述这个视频”。这方面还做得不够好。 我们够很好的描述图像,但对于动态的视频还欠佳,今后这是可实现的。帮我找到与机器技术强化学习的相关文件,并用德语进行总结”。这很复杂,但如果我们有相关具可以做到的话,这将多么高效。

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【主题的10件大事和10大趋势

导读:8月26日至27日,2016中国大会(CCAI 2016)在北京召开,中国科学院副院长、中国科学院院士、中国学会副理事长谭铁牛先生做了题为《关于发展的思考》的主题。 所以我的报告比较简单,重点从去年到今天就一年多一点的时间,发展的新概况,过去1年里我认为的几件大事,最后发展的若干思考。 现状之三是产业化应用蓬勃发展,2015年全球市场规模为1270亿美金,今年还是预计,1650亿美金,到2018年预计超过2000亿,发展的非常之快,很抱歉没有时间展开,所以我稍微快一点 已经上升到国家战略高度,这个就不了,包括德国的业4.0等等,核心是,包括中国制造2025,引起广泛的关注,这就是我想简单的概述一下60年发展到今天的大概的状况,不展开 第十,社会影响大众化,我不用解释,包括我的司机前两天问,这一年多很火热,他都很关心,说明的影响的社会化大众化。这是我的第二部分的内容,没有展开透请大家原谅。

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    Yann LeCun 最新下一站——无监督学习(68ppt)

    【新元导读】 日前,Facebook AI 实验室负责、纽约大学教授 Yann LeCun 受邀来到 CMU 进行分享,述深度学习领域最近技术进展,并回答听众提问。 LeCun 从深度学习的基础起,评析了实现无监督学习的几种方法。中,LeCun 结合神经网络历程以及现在为熟知的各位大牛的相关故事,是一次十分生动而且技术含量丰富的分享。 我当时自己也在单独做有关 BP 的一些研究,作发表后,立即引发了轰动。Hinton 他们也知道了这件事,一年后便去了多伦多(邀请我来美国)……这是我第一次来到美国高校的这样一个环境,体验非常棒。 机器需要会推理和计划 预测哪些行动会带来预期的改变&常识=感知+预测模型+记忆+推理&计划?什么是常识?代词“它”的指代对象,动作的执行者。机器该怎么理解。? 增强学习、监督学习、非监督学习在预测上的不同系统的架构:学习体+不可变对象????AI 系统详解:预测+计划=推理??学习物理:物理网络 ??非监督学习:量函数??

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    周志华CAIS大会现场时代什么最贵?才!

    周志华教授称,经过发展的第一个阶段即上世纪六十年代,机器所具有的推理力就已经达到了类的巅峰水平,之后相继进入知识程和机器学习阶段。 以下是AI科技评论根据周志华教授现场记录稿整理的主要内容,已获得大会授权: 我本是从事方面研究的。经常有问,“比类更聪明的什么时候够出现?” 所以研究的主要目的并不是“”,而是“intelligence-inspired computing”,启发的计算。的三个发展阶段 搞到底在做什么呢? 最后,因为我今天是代表江苏省学会,用两分钟谈谈我们江苏省的事业。我们可以做两个判断,江苏省有国内前列的研究实力,还有国内前列的产业基础。 答案大家都很清楚,那就是才。可以说,有多好的“”,才可有多好的“”。江苏省在这方面有很好的基础,所以我相信江苏的事业前途应该一片光明。谢谢大家。(AI科技评论整理)

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    罗振宇跨年是第三只黑天鹅(附PPT下载)

    来源:得到

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    CNCC 2018 字节跳动马维英内容创作和交流

    今年的大会主题是「大数据推动数字经济(Big Data Drives the Digital Economy)」,CNCC 邀请到近 400 位国内外计算机领域知名专家、企业家到会。 大会第二日上午,字节跳动副总裁、字节跳动实验室主任马维英带来题为《内容创作和交流》的报告。在报告中,马维英回顾了内容分发、内容理解和内容创作等多个方面的技术变革历程。 马维英:大家好,我是字节跳动实验室的负责马维英,很荣幸今天来到CNCC跟在座各位分享一些我们对的思考,的发展及应用现状 。 今天我们看到这四种方式都可以使用再往前推进,所以我今天的就会谈到当今以及未来如何更多更好地赋。 我们将结合产品功积极服务于公益,两年半时间成功寻回7254名走失者的“头条寻”,这是一个典型的运用促进信息效率,进而服务公益的产品机制:结合推荐和地理推送技术,以走失者走失地为圆心

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    【PPT】清华大学技术与产业发展

    导读:这是清华大学计算机科学与技术系教授、博士生导师孙富春在机械业出版社座交流时的PPT,内容包括了产业的历史背景、现状及未来发展趋势。这180页的PPT干货多多,赶紧收藏起来吧! 公众号后台回复:“”,获取本文报告。???????????????????????????????????????????????????????????????

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    Yoshua Bengio TED的崛起:无监督学习是深度学习突破的关键

    (The Rise of Artificial Intelligence through Deep Learning)》的。 近日,TEDx Talks 官方在 YouTube 上发布了该的视频。机器之心在本文中对该的主要内容进行了整理介绍。主题:在深度学习进步的推动下,领域正在发生革命。 我们离实现类水平的还有多远?我们未来还面临着怎样的难题?Yoshua Bengio 相信每个都应该理解的基本思想。 无监督学习是现在的一个重大挑战,可还要花费数十年的时间才解决。无监督学习尝试找到数据的表征,让我来示一个例子。?我们眼睛看屏幕上的页面,在计算机看来就是一张图片,一堆的像素。 确保未来几年我们做出的关于的集体选择将有益于所有应该在塑造我们未来的方式上扮积极的角色。?谢谢。Youtube视频地址:https:www.youtube.comwatch?

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    李开复最新:怎样跟上时代?

    中,李开复提出三个建议: 第一、拥抱必将到来的、把你的职业选择对准赛道;第二、肩负起程师的使命,大声地对“自动杀机器”以及“用户隐私数据交易”说不;第三、追随我心,类最重要的器官 创新场创始兼CEO、程院院长李开复近日在纽约哥伦比亚大学程学院向2017届毕业生们发表了题为《一个程师的银河系漫游指南》毕业。 作为哥大83届毕业生,李开复表示他受益于这所大学年轻、活泼、新锐、自由的学风,在中,他回忆了哥大带给他的成长和美好,并热切希望未来的程师们拥抱必将到来的、把职业选择对准赛道;肩负起程师的使命 依照传统,哥大校长通常是全校毕业典礼的,各学院的毕业则由学院自己来定,而学院通常会把这个无比荣耀的机会留给杰出校友。 中,李开复提出三个建议: 第一、拥抱必将到来的那么,如何才不错过时代,确保你向生巅峰而行呢?

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    张首晟:量子计算、与区块链(附PPT)

    本文重新温读张首晟教授2018年8月在谷歌的PPT《量子计算, 与区块链》。???????????????????????????以下为张首晟在谷歌全文:谢谢各位前来。 我接下来跟大家分享一下也是一个基本概念,60年代就已经提出来。之所以今天够有突飞猛进的发展,主要是三个大的潮流的汇总。 但是整个,大家虽然看到它突飞猛进在改变,但是我觉得还是处在非常早期,它今后的前景还是非常广阔。为什么这么呢? 可现在是在简单地模仿的神经元,但是我们更应该思考的,在这里面有一个基础科学重大突破的机会,就是我们真正去理解那个慧和的基本原理,基本的数学原理,这样真正够使有突飞猛进的变化。 我另外想的是我是来自学界,我们在整个领域里面需要做两个大的桥梁,一个是要学界和产业界做紧密的联系,在学界有最好的物理、最好的数学和算法的发现和发明。

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    科大讯飞胡郁实录:是这个时代最伟大的魔法师

    科大讯飞在2014年就发布了中国的品牌“讯飞超脑”,在2015年,讯飞超脑在更自然的机交互、更高效的知识管理和更的推理学习上都有了很大的进步,经过2016年一年的努力,讯飞又带了了什么新的进展 以下是科大讯飞轮值总裁胡郁在科大讯飞年度发布会上的,在不影响愿意的情况下有删改。?在将来的5到10年,就像我们现在的水、电和互联网一样,在我们的生活中成为我们的必需品。 我们看到其实已经要改变我们很多的方面,比如说我们机交互方式,之间交流的方式,出行的方式,教育、医疗,改变我们很多的方面,毫不夸张的说,是这时代最伟大的魔法师。 二、语音转文字刚才我们看到了,其实,改变了我们和机器之间的交互,特别是输入,那么机器,将怎么改变我们之间的交流呢? ,跟我们刚才到的AIUI的系统和各种服务机器的组件进行结合,我们也推出了最新的服务机器:营业厅服务机器,就是我们的晓曼骑士。

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    现场 | 美国国家科学院院士张首晟全文:的三大发展支柱

    AI 科技评论按:腾讯•云+未来峰会于 6 月 21 日 - 22 日在深圳举行,本次大会不仅有腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾站台,还邀请到了非常多优秀的学界、产业界才发表主题。 今天上午,斯坦福大学物理教授、美国国家科学院院士张首晟就《AI 的三大发展支柱》为题发表了。?张首晟受聘于斯坦福大学物理系。 以下为内容:大家上午好!我非常荣幸今天有机会来跟大家分享,我作为斯坦福的教授,也是丹华资本的创始,我们在领域做了很多的投资,今天想跟大家分享的是我关于三大支柱的理解和展望。 的确是来到了一个非常激动心的时代,因为我们类在地球上面进化、化已经差不多有 10 万年,我们在过去的 10 万年当中,一直是地球上最最有慧的一种物种,但是现在我们却碰到了挑战,前面几位嘉宾都已经提到 我需要非常优秀的算法,也需要把摩尔定律继续往前推进,我们在这两个领域里面都有所贡献。

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    一文看完吴恩达最新精髓,部署的三大挑战及解决方案

    Andrew这次的主题是「Bridging AIs Proof-of-Concept to Production Gap」,即「将的概念验证与生产差距连接起来」,提出了部署面临的三个调整和解决的方案 部署面临的三大挑战 1.小数据(Small data:Moving beyond big data)当今很多互联网公司的算法研究通常使用的是「Big Data」,因为用户产生了很多的数据可供模型训练 而这种结果就导致了面临的第二个挑战。 而通过设计的系统,医生们可以了解到每一位病的死亡率,可以更高效的辅助他们的作。?同时,在医疗系统中,「可解释AI」的作用非常重要,因为医生是无法轻易信任一个黑盒算法给出的结果的。 的最后,他还分享了一个麦肯锡的调研图表:?结果显示,AI所做的领域远不止消费电子行业,其他领域也有非常广阔的市场空间。

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    【WAW稿】欧阳辰——在左,区块链在右的商业决策新时代

    因为我是程师出身,一直在做技术,所以可会给大家来一些不一样的事情。我在过去十几年都在做,包括搜索包括广告,还包括一些营销决策的东西。 今天的内容主要包括我自己对营销的理解,包括的理解及区块链的理解,还有我的一些实践,包括自己的思考。 现在的数据量非常大,整个消费变化非常复杂,里面涉及决策的问题,利用数据去复制这个过程,有了数据,再加上的技术,就够把你的业务做得更好。 刚才是解决生产力的问题,是你有数据,那么我用可以把这个事情做得优秀有效。另外一个问题是生产关系的问题。市场管理上现在其实出现了一个非常创新,也是大家很关心的区块链和区块链技术。 我的就到这里,谢谢大家!

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    那些事儿:AI专用

    那些事儿 ?机器学习是的一个重要实现方法深度学习是机器学习的一个方法发展而来。 1.到底叫还是机器? -?1.什么是(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 2.1 这个名字主要称为的群体:主要是应用者 代表:马云 1.1 深度学习 、机器学习、神经网络、的关系 ? 神经网络和机器学习 ?2.到底是什么? 3.到底为何那么火热?火热?3.到底要不要成立学院?3.1 代表有西湖大学,只招收博士研究生,每个月的生活费给20000元。 3.3个观点:很多都是交叉学科的知识,特别实在应用方面,不仅仅是编程的事情,因此,不应该广泛的设置独立学院。2.那些概率的事儿为何说是一个概率的事?

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    | Yann LeCun清华:深度学习与的未来

    这次,由清华大学经济管理学院发起,清华 x-lab、Facebook 主办的主题座邀请了 Yann LeCun,作为《创新与创业:硅谷洞察》学分课程中的第一节公开课的者,针对深度学习技术的历史发展进程与的未来趋势进行了深入的解析 一开场,Yann LeCun 就通过回顾去年的 AlphaGo 事件引出今天座的主题《深度学习与的未来》,并向在场观众抛出了一个问题:类可以利用大量的样本去训练机器,可是机器够识别出它从未见过的事物吗 系统的架构,包括感知器、代理、目标、环境。?用一个公式概括了系统,即:预测+规划=推理。的本质是预测的力,要提前进行规划,我们需要模拟这个世界,然后采取行动以最小化预测损失。? 语音分割的暂时性预测:提前 9 帧(0.5 秒)进行预测;自回归模型; 最后简单总结一下,Yann 在中总结了去年领域的进展,并介绍了监督学习的一些知识点。 此外,对抗训练在未来可会逐渐扮更重要的角色,而如今的难题是让机器学习「常识」。结束后,Yann LeCun 回答了现场观众的问题。

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    | 周志华:关于的探讨

    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 日在南京举行的 2017 中国峰会(CAIS 2017)上进行的记录。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的是科幻电影中的「」形象。所以从事研究的经常要面对一个很难回答,或是说很悲哀的问题:比类更聪明的什么时候够出现? 这样的问题,对做研究的来说其实非常难回答。为什么呢?因为谈到,有两种差别非常大的观点。 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的事情」的科学。 要做的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,帮助我们做更强大的事情。这就是我们在研究时考虑的主要内容。

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    系统的

    即将改变商业和社会。金融公司瑞士联合银行预测,由于技术的巨大进步和更广泛的应用,明年市场的价值将达到125亿美元。 提供各种各样的解决方案,其中最主要的是开发一种以安全为重点的,这种具有适应网络的免疫系统,类似于体的免疫系统。在体内,当发现问题时,白血球会自动发挥作用,与感染作斗争。 在网络中,同样可以用来识别威胁、发起和协调响应,与病毒作斗争。第一代被设计成使用机器学习模型来学习和关联它所关联的特定作的一切,然后决定特定的行动过程。 但有了第二代,我们将够使用更复杂的生物足迹来识别个体,这些足迹可会包括打字模式、心跳节奏和更难模仿的类似元素。 而当进入第三代,它将变得更加引注目。将不再依赖中央的单片处理中心,而是将其区域学习节点相互连接,这些节点本身就是机器学习模型,因此本地收集的数据可以以更分布式的方式共享、关联和分析。

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    :英、中、美上“三国义”

    一周前,中国发表《标准化白皮书》。中国媒体把2017年称为AI年, 2018则是AI从学术飞入产业、普及应用的关键年。 李开复认为,中国在AI领域的发展速度远超欧美总和,几年内可以期待达到和美国共同引领世界的水平。 创新场董事长李开复认为,中国在AI领域的发展速度远超欧美总和,几年内可以期待达到和美国共同引领世界的水平。 中国经济网上发表的一张产业路线图显示,中国在技术基础层面实力仍弱于美国,尤其是芯片部分,大部分是新创企业,而美国的芯片行业多由英特尔、英伟达等大公司坐镇。 美国在尖端硬件和才方面仍领先中国,而中国的互联网用户超过欧美总和,为创新提供了极大的数据燃料。

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    重磅 | Yann LeCun清华述深度学习与的未来

    作为Facebook研究院院长、纽约大学终身教授、卷积神经网络之父,LeCun已然成为了AI心目中的男神。当天(3月22日),AI科技评论也来到了LeCun的现场。 也许是被莘莘学子们热爱学习的精神所打动,最后,员临时加开了大厅的二楼,让许多没有票的同学也进入大厅,最后现场可谓是座无虚席。 Yann LeCun此次由清华大学经济管理学院发起,清华 x-lab、Facebook 共同主办,作为《创新与创业:硅谷洞察》课程的第一节公开课的者,昨日,LeCun为大家带来的题目为《深度学习与的未来 LeCun用一个公式简洁地概括了这种系统:预测+规划=推理。而研究员现在要做的,就是不需依赖类训练,让机器学会自己构建这个内在模型。 LeCun在中还特别提到Facebook研究院的最新研究成果——通用目标分割框架 Mask R-CNN,并展示了该框架在 COCO 数据集上的结果(详细内容请参见AI科技评论报道Facebook

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