微信今日正式上线智能开放平台。语音识别和图像识别成为首批开放给第三方应用开发者的智能识别技术。 通过调用相关技术接口，第三方应用也可以实现微信中已有的语音转文字、图片扫描等功能。 微信模式识别中心团队向腾讯科技介绍，麦克风、摄像头等传感设备让人和机器的交互更加便利。但语音和图像识别的技术门槛还相对较高，如果微信能把已有的技术储备开放给开发者，将能帮助更多应用减少技术投入成本。 语音识别技术主要体现在语音输入，可直接将用户的语音转化成对应的文字。用户不需要依靠键盘就能完成文字输入或者用语音进行功能操作。
随着人工智能和机器学习技术在互联网的各个领域的广泛应用，其受攻击的可能性，以及其是否具备强抗打击能力一直是安全界一直关注的。之前关于机器学习模型攻击的探讨常常局限于对训练数据的污染。由于其模型经常趋向于封闭式的部署，该手段在真实的情况中并不实际可行。在GeekPwn2016硅谷分会场上，来自北美工业界和学术界的顶尖安全专家们针对当前流行的图形对象识别、语音识别的场景，为大家揭示了如何通过构造对抗性攻击数据，要么让其与源数据的差别细微到人类无法通过感官辨识到，要么该差别对人类感知没有本质变化，而机器学习模型可
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项革命性的技术，正在改变我们的生活和业务方式。在当今数字化时代，腾讯云作为领先的云计算服务提供商，为开发者提供了广泛的人工智能服务和工具，为他们开拓创新的道路铺平了道路。
图像处理领域中，最基本的技术是图像识别技术，现在应用最广泛也最成熟的就是人脸识别技术。无论在中国还是在美国，都有很多相关创业公司，其中不乏这种垂直领域的独角兽。
神经网络是一种由多个神经元按照一定的拓扑结构相互连接而成的计算模型。其灵感来自于人类大脑中神经元之间的相互作用。
说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等，现在已经非常非常非常普及了，看过‘最强大脑’的朋友，也应该对‘小度’这个机器人有所了解，战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥，(PS：内幕不知)，那么今天，我们来看下关于图像识别，是如何做到的，Java又是如何识别图像的？
2016年3月17日，日本野村综合研究所总结了未来将对商业和社会造成深远影响的8项重要技术，并预测了这些技术至2020年的发展情况。这8项重要技术包括：人工智能（AI）、物联网、可穿戴计算、客户体验、API经济、金融科技、零售技术、数字营销。其中，包含深度学习在内的AI，成为金融科技、服务型机器人等重要技术普及与实用化的关键。 野村综合研究所发布的未来5年AI相关技术发展的路线图主要内容如下： （1）2015～2017年度，图像识别的实用化逐渐走向普及 语音识别、图像识别、自然语言处理三个领域有可能因包含深
1 新智元推荐1 来源：微软研究院AI头条 【新智元导读】继 9月13日微软将对话语音识别错误率降至6.3%的记录后，前天再次宣布进一步将错误率降至 5.9%，首次达成与专业速记员持平且优于绝大多数人的表现。该成功归功于他们采用了一种神经语言模型，该模型在空间中被表现为连续的向量，计算机能通过该模型得知比如“fast”和“quick”是具有紧密联系的近义词。 一个月前，2016年9月14日，微软的对话语音识别技术在产业标准Switchboard语音识别基准测试中实现了词错率（word error rate
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度神经网络模型，主要用于图像识别、语音识别和自然语言处理等任务。它通过卷积层、池化层和全连接层来实现特征提取和分类。
一直以来，大家都在盛传深度学习是工程师的风口，但是对于深度学习和行业的联系却很少被提及。
互联网企业到了一定规模之后，都会举办自己的大会。百度有联盟峰会和百度世界、阿里有网商大会、腾讯有WE大会，就连360都搞了个安全大会。中国的硬件厂商在过去并没有做自己的行业大会，今天（5月28日）联想做了一个TechWorld，主要面向产业链。第一次举办自然要邀请重磅嘉宾：Intel CEO科再奇、微软CEO 纳德拉、百度CEO李彦宏，都是各自领域的佼佼者。 有一个细节是，李彦宏在5月29日一定会亲临“百度联盟峰会”在云南腾冲的现场，北京到腾冲要赶过去只得靠传说中的私人飞机了。还有一个细节是，李彦宏似乎从
最近，图像识别领域发布了白皮书，简单翻译一下做个总结。 ---- 目录 [1] Introduction 1.1 Exponential Growth of Image and Video 1.2 Statistics [2] Image Recognition [3] Recent Innovations 3.1 Approaches 3.2 Deep Neural Networks [4] Applications 4.1. Inform
语音识别和语音交互：小程序可以通过集成语音识别技术，实现语音输入和语音交互功能。用户可以通过语音进行搜索、下单、查询等操作，提高用户的操作便捷性。
在人工智能产业中，应用层是一个极大的部分，是人工智能技术最终的目的地。除了机器人、无人机和无人驾驶等硬件产品之外，人工智能的软件应用在单独商业化的同时，也在为这些硬件产品提供服务，像智能家居的语音控制
引言：深度学习是近年机器学习领域的重大突破，有着广泛的应用前景。随着Google公开Google Brain计划，业界对深度学习的热情高涨。百度成立深度学习研究院，腾讯也启动了深度学习的研究。腾讯在深度学习领域持续投入，获得了实际落地的产出。本文是腾讯深度学习系列文章的第一篇。我们准备了四篇文章，阐述深度学习的原理和在腾讯的实践。 2014年6月22日，腾讯深度学习平台（Tencent Deep Learning Platform）于国际机器学习领域顶级会议ICML2014上首次公开亮相，揭秘了腾讯深度学习
AI 科技评论按：当前的语音识别技术发展良好，各大公司的语音识别率也到了非常高的水平。语音识别技术落地场景也很多，比如智能音箱，还有近期的谷歌 IO 大会上爆红的会打电话的 Google 助手等。本文章的重点是如何使用对抗性攻击来攻击语音识别系统。本文发表在 The Gradient 上，AI科技评论将全文翻译如下。
作者：宋天龙 链接：https://www.zhihu.com/question/63383992/answer/222718972 来源：知乎
引言：深度学习是近年机器学习领域的重大突破，有着广泛的应用前景。随着Google公开Google Brain计划，业界对深度学习的热情高涨。腾讯在深度学习领域持续投入，获得了实际落地的产出。我们准备了四篇文章，阐述深度学习的原理和在腾讯的实践，介绍腾讯深度学习平台Mariana，本文为第一篇。 深度学习（Deep Learning）是近年来机器学习领域的热点，在语音识别、图像识别等领域均取得了突破性进展。腾讯提供广泛的互联网服务，在2014年第一季度，即拥有3.96亿月活跃用户的微信，8.48亿月活跃用户的
面对当下的行业，阅面背靠嵌入式视觉算法，以图像识别消费级产品切入，立志做一个行业突破者。 当下，人机交互成为了人工智能技术发展的一大重点领域。在过去的2016年里，除了语音交互技术，视觉交互的发展速度
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。
毫无疑问近年来最具中国特色的科技发明非红包莫属，这一基于中国传统民俗，结合社交网络、移动支付等互联网技术的应用正在成为新的春节习俗。与两年前只有微信一家不同，今年互联网红包迎来众多巨头参战，BAT三大
2015年9月，美国Venture Scanner公司发表了针对全球人工智能行业的分析报告，涉及很多新兴市场。该分析报告针对人工智能（AI）行业，追踪了13个人工智能技术类别的855家产业公司，其融资总额达到了87.5亿美元。 报告从多个视角对这些公司进行了分析，包括如表1所示的各类公司的数量与融资情况。 表1 各类人工智能公司数量与融资情况 技术类别公司数量/家公司平均融资额度/美元说明深度学习/机器学习（应用）2001384万机器学习是一种基于对已有数据学习的计算机算法技术。深度学习是机器学习的一个子类
AI（Artificial Intelligence）正在不断的改变着各个行业的形态和人们的生活方式，图像识别、语音识别、自然语言理解等 AI 技术正在自动驾驶、智能机器人、人脸识别、智能助理等领域中
随着人工智能成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，AI 成为科技企业研发重点，专利申请量也在逐年提升。
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
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来，深度学习在多个领域取得了显著的进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进、计算能力的提升以及数据量的增长，深度学习的应用范围不断扩大，对各行各业产生了深远的影响。
日前，微软发布了第三代微软小冰产品，宣布进一步解锁了包括视觉、听觉在内的人工智能感官系统，结合情感计算技术，让小冰能够用更加逼近人类的方式，通过自然语言和用户进行交流。 微软集团全球执行副总裁陆奇和微软（亚洲）互联网工程院院长王永东出场，表明了微软对小冰的重视程度。陆奇强调说，人工智能已迎来拐点，而小冰是微软人工智能战略的重要组成部分。 小冰动向 陆奇宣布了微软小冰的如下进展： 微软小冰的全球人工智能战略计划正式启动。其中，在日本，与LINE共同宣布战略合作，日本版小冰 Rinna 在短短两周内已覆盖日本全
11月12日，中国专利保护协会发布《人工智能技术专利深度分析报告》，对人工智能技术在世界范围内和在我国的专利申请数据进行了科学统计和深入分析。
专利是硬件公司的重要资产，因此时常会看到专利战的爆发。互联网企业的专利却并没有受到太多关注——在产品很容易被对手拷贝的互联网圈，专利似乎与互联网圈绝缘。最近百度泄露的一份专利清单则颠覆了人们对互联网专利的印象，在技术领域一直大力投入的百度已悄悄成为中国专利大户。 近500项专利百度成互联网专利大户 前不久在香港采访网易云音乐负责人王磊，他提到的一点令我印象深刻：网易云音乐做出“黑胶唱机”封面旋即被对手模仿，这样的行为在互联网圈是家常便饭，被模仿者却大都无能为力。互联网产品很难为自己的原创功能申请专利，门槛高
◆ 人机交互是指借助计算机外接硬件设备，以有效的方式实现人与计算机对话的技术。在人机交互（Human-Computer Interaction）中，人通过输入设备给机器输入相关信号，这些信号包括语音、文本、图像、触控等的一种或多种模态，机器通过输出或显示设备给人提供相关反馈信号。
【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
Vincent Vanhoucke是Google的首席科学家，斯坦福大学电子工程学博士，目前在Google Brain主导机器人相关的项目。Vanhoucke主要的研究领域是语音识别、计算机视觉和机器人等领域，他还即将主持机器人领域的盛会CoRL 2017（Conference on Robot Learning）。 Vanhoucke认为，机器智能现在已经发展到一个相当的水准，在某些特定情境下的表现可以媲美（甚至超越）人类，比如机器视觉、机器翻译、语音识别，现在是时候让这些能力在物理世界中发挥效应了。他在
我们知道，人工智能领域虽然发展迅速，但大部分机器学习的系统都是针对特定的学习任务存在的，例如会下棋的AlphaGo，识别人脸的图像识别模型，识别语音语义的智能语音助手等等。这些机器学习的系统都只面向特定的任务，目前很少有模型能真正突破狭义机器学习的限制，有能力学习多种不同领域任务。 近日 AI 科技评论了解到，谷歌在博客上发表了文章，提出了自己研发的新机器学习系统MultiModel，一个有能力处理多个任务的机器学习模型。这一模型由多伦多大学计算机科学机器学习小组研究员ÅukaszKaiser，Google
按要求转载自公众号联合时报（ID：lhsbwx） 中国科学院院士张钹对国内外人工智能产业发展现状，提出我国仅靠跟随性的应用深度学习发展人工智能，是无法引领这项技术实现革命性突破的。语音也在里面学，文
如果把AI技术分为「前端的交互技术」和「后端的人工智能技术」。前端的交互技术包括语音识别、图像识别和自然语言处理；后端的人工智能技术就是人工智能的核心算法，包括深度学习算法、记忆预测模型算法等。
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。
在当下这么好的人工智能时代里，我们要怎么运用技术做出一款大家都喜欢的机器人呢？ 2017年7月9日，由镁客网、振威集团联合主办的“3E‘硬纪元’AI+产业应用创新峰会”在北京国家会议中心盛大开幕。现场200位来自全球AI行业的顶级专家、知名创投机构、创业公司团队和知名媒体齐聚一堂，共谋AI+行业的创新应用，探讨AI的当下与未来。 来自公子小白的创始人严汉明，在峰会期间进行了主题为“这是智能机器人最好的时代”的主题演讲。严汉明表示，目前的人工智能还无法做到迁移学习，举一反三，它仍旧处于高感知、低认知的状态。我
数据集在计算机科学和数据科学中发挥着至关重要的作用。它们用于训练和评估机器学习模型，研究和开发新算法，改进数据质量，解决实际问题，推动科学研究，支持数据可视化，以及决策制定。数据集提供了丰富的信息，用于理解和应用数据，从而支持各种应用领域，包括医疗、金融、交通、社交媒体等。正确选择和处理数据集是确保数据驱动应用成功的关键因素，对于创新和解决复杂问题至关重要。因此，数据集不仅是技术发展的基础，也是推动科学进步和社会决策制定的强大工具。
深度学习第①篇（文末附大量资料） 一、深度学习的起源与概念 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。深度学习可以简单理解为传统神经网络的拓展。如下图所示，深度学习与传统的神经网络之间有相同的
作为机器学习最重要的一个分支，深度学习近年来发展迅猛，在国内外都引起了广泛的关注。然而深度学习的火热也不是一时兴起的，而是经历了一段漫长的发展史。接下来我们简单了解一下深度学习的发展历程。
我们一直听过一句话叫，“如果说我看得比别人更远些，那是因为我站在巨人的肩膀上。（If I have seen further, it is by standing on the shoulders of giants.）”。“站在巨人的肩膀上”，不仅能看得更远,还能看到更多。这也用来表达我们要善于学习先辈的经验, 一个人的成功往往还取决于先辈们累积的知识。这句话, 放在机器学习中, 这就是今天要说的迁移学习（transfer learning）。
就目前的 AI 来看，判断某项工作是不是会被机器替代，有俩前提，大前提：可以获得足够的有效数据（能自动生成数据则无敌），也就是说机器有快速进化的基础；小前提：人本身的进化过程没有见过大量的数据，也就是说人的起点并不高。考虑到“自动生成数据”这个关键，我冥思苦想以后发现，还真没准是编程。
AI 科技评论按：聊天机器人的产品理念一直存在争议，目前市场上主要分为两大类产品：小冰这样的闲聊型机器人和 Google Now 这种用来完成任务的虚拟助理。 AI 科技评论了解到，目前行业里任务型虚拟助理梯队批评闲聊型机器人没什么实质作用，而闲聊型机器人梯队批评用户并没有使用任务型虚拟助理的习惯。 针对这一现象，微软小冰团队的资深产品总监曹文韬在演讲《微软小冰是如何修炼成的》中提到三个核心观点： 市场面上很多任务型虚拟助理的产品体验是反人性的。 人与机器之间的沟通是从“嘘寒问暖”开始，而非直接给机器人下达
深度学习是机器学习领域中的一个分支，主要研究如何使用神经网络等深度结构来解决复杂的模式识别和决策问题。深度学习已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很多成功的应用，也成为了人工智能研究的重要方向之一。
【新智元导读】本文收录了arXiv.org上关于深度学习的一些最新的研究论文，列出了这些文章的内容，包括“深度学习八大灵感应用”、“深度学习用例”、“科学与工程中的深度学习应用”、“深度学习应用程序的下一次浪潮”等。针对这些文章缺乏系统方法的问题，提出了具体的组合矩阵、形态矩阵解决方案，并给出了预测示例。 隐藏的潜力 对深度学习研究和应用的兴趣从未这么热过。几乎每天都可以在arXiv.org找到无数的新研究论文。这些论文为我们描述了新的方法，人工神经网络可以靠这些方法应用于我们日常生活的各个领域。深度学习最
2017政府工作报告，指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，“人工智能”也首次被写入了全国政府工作报告。百度李彦宏，腾讯马化腾都在两会上就人工智能发表意见。科大讯飞刘庆峰在朋友圈分享了讯飞听见支持两会直播的消息。结合上月科技部新闻，“科技创新2030—重大项目”或将新增“人工智能2.0”，人工智能在中国的政治、经济、学术领域都成为重中之重。这是中国 AI人最好的时代——2017年，中国人工智能迎来真正的新纪元。
来源：《中国计算机学会通讯》2017年第12期《CNCC2017特邀报告》 微软全球执行副总裁沈向洋博士在2017年10月25日在福州举行的中国计算机大会（CNCC2017）的特邀报告指出：人工智能在感知方向已取得重大突破，下一个突破将出现在自然语言的理解，“对话即智能”，并谈了未来人工智能的核心的三种可能。 📷 人工智能在感知方向已取得重大突破 下一个十年最重要的研究方向是什么？毋庸置疑是人工智能。人工智能近年来的发展近乎神速，特别是在深度学习方面有了极大进展，这主要得益于“两大一精”（大计算、大数据和精
📷 吴恩达导师、伯克利大学教授Micheal I. Jordan在近期接受大数据文摘访问时，描绘了这样一个认知物联网的应用场景：在网上下单买一台冰箱运到北美，并确保其在一周内送到。 这件司空见惯的小事绝没有听起来那么简单。 首先，这台冰箱不能在下单的时候才从印度装船，企业需要考虑，怎样才能保证5个月前冰箱已经被造出来，并被送到正确的地址；其次，企业需要考虑意外情况出现，比如印度洋上遇上了台风，船只不能运作了，怎么办？ 满足这些需求要大量的数据支持和精密的计算。人类无法做这些规划，但统计学和
2014年，人工智能得到了前所未有的关注， Eron Musk和霍金的“人工智能恶魔论”在学术界和产业界引发了激烈争论；资本对这个方向也是趋之若鹜，截止到2004年，有超过20亿美元的风险投资流入到基
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