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深度学习的研究方向: 你会为AI转型么?

Google Brain 这几大研究机构,都有相当比例的华人科学家主导,让我看到了天朝崛起的希望。 为 PhD 努力 这是必然的,你需要尽一切努力去得到一位学术大牛的指点,这至关重要,因为他能影响你的思维,做事情的方法,能够指点你技术的方向。 这个阶段要确定自己的方向,不要过于发散。 Step 2. 加入团队 求志同道合者 建立业余团队,比如开源项目、研究方向课题组、ILSVRC竞赛 等; 一方面可以 Follow 技术进展,另一方面通过 Challenge 提升自己解决实际问题的能力 非专业人员转型 你会为AI转型么? 如果是我,我的答案会是,如果可以优雅的转身,那就转吧。 如何保证优雅的转身?

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AI 领域掀起 ReID 研究热,未来有哪些新的探索方向

ReID:计算机视觉研究的新风口 行人重识别(Person Re-Identification,简称 ReID)也称作跨镜追踪技术,是当前计算机视觉领域的热门研究方向。 近年来越来越多的研究人员和机构开始投身到ReID技术的研究中来。这一趋势从历年计算机视觉顶会发表的ReID相关论文数量就可窥见一斑。 ReID技术的几大前沿研究方向 针对数据和方法两个层面,目前业内部分科研机构和企业已经相继有所突破。 比如,针对数据不足的问题,有研究团队提出了数据增强与数据迁移算法。 大赛将链接全国顶尖AI科研平台及行业巨头,为我国AI大科学装置丰富数据集,并精准聚焦AI、4K、行人识别等前沿领域,打通产学研通道,立足深圳集聚全球AI青年人才,为深圳建设中国特色社会主义先行示范区、建设国家新一代人工智能创新发展试验区 了解大赛详情请点击:http://www.china-ai.ac.cn/。

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    如何关注自己的研究方向

    作为一个科研人,每个人都会有自己的研究方向。在进行自己研究的同时,也要实时追踪根据自己研究方向有关的文献。所以今天就来给大家介绍几个用来追踪自己研究方向的方法。 实时订阅 [[PubMed-使用指南]]提供了用来关注研究方向的方式。在我们检索的结果界面可以看到有用来创建提醒和RSS的地方。这个就是可以实时追踪检索结果更新的两个地方。 而RSS则可以实时获取研究内容的更新。我们可以在Pubmed的检索结果当中点击Create RSS就可以创建订阅链接了。 邮件提醒的方式并不需要我们使用额外的工具就可以接受结果。 机器学习方法订阅 除了以上基于Pubmed本身系统的研究热点订阅,我们之前介绍的[[Litsuggest-pubmed检索结果机器学习]]是一个基于机器学习的方法追踪最新文献的方式。 总的来说 以上就是两种用来追踪研究方向的两个方法吧。相比较而言,Pubmed订阅主要适用于有明确的研究方向的时候。

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    AI白身境】一文览尽计算机视觉研究方向

    今天是新专栏《AI白身境》的第10篇,所谓白身,就是什么都不会,还没有进入角色。 相信看了前面的几篇文章后很多朋友已经等不及快速入行了,今天就来介绍一下计算机视觉的各大研究方向及其特点。 5.2 方向特点 降噪的研究聚焦在真实数据的去噪声,因为真实世界的噪声不符合高斯加性噪声的假设,而且是依赖于信息本身的。 目前图像增强相对于前面的一些方向还是一个蓝海,覆盖的方向和应用非常广,有精力的朋友可以好好研究。 由于图像特征的学习是一个通用的研究方向,因此更多的在于设计高效的检索系统。 【技术综述】有三说GANs(上) 10.2 方向特点 作为新兴和热门方向,GAN包含的研究方向非常的广,包括GAN的应用,GAN的优化目标,GAN的模型发展,GAN的训练技巧,GAN的理论分析,GAN

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    AI白身境】一文览尽计算机视觉研究方向

    目前图像增强相对于前面的一些方向还是一个蓝海,覆盖的方向和应用非常广,有精力的朋友可以好好研究。 由于图像特征的学习是一个通用的研究方向,因此更多的在于设计高效的检索系统。 【技术综述】有三说GANs(上) 10.2 方向特点 作为新兴和热门方向,GAN包含的研究方向非常的广,包括GAN的应用,GAN的优化目标,GAN的模型发展,GAN的训练技巧,GAN的理论分析,GAN 最后发个通知,2019年有三AI学习季划之“春季计划”开始了,目标就是掌握计算机视觉的各项技能,欢迎参与。 2019年有三AI“春季”划,给我一个荣耀,还你一生荣耀 总结 深度学习彻底点燃和推进了计算机视觉各大领域的研究,这是个可以投以终身的行业,希望你会喜欢,别忘了持续关注我们噢。

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    一文详解GNN最新研究方向

    22年初,图神经网络(GNN)成为互联网圈的流行语,一整年,关于GNN的研究热情日益高涨,其已经成为各大深度学习顶会的研究热点。 然后梳理分析了两类图分类方法—基于图相似度计算的图分类方法和基于图神经网络的图分类方法; 接着给出了图分类方法的评价指标、常用数据集和实验结果对比; 最后介绍了图分类常见的实际应用场景, 展望了图分类领域的未来研究方向并对全文进 本文对联邦图神经网络提出了一种新的3层分类法,以帮助对该领域感兴趣的研究者理解图神经网络和联邦学习是如何相得益彰的,最后文章还从6个方向展望了未来如何构建更鲁棒、动态、高效和可解释的FedGNNs。 还总结了基准以及相关数据集,以方便后期研究方法开发和实验评估。还提供了对未来潜在方向的展望。 “ 05 具有异质性的图 的图神经网络 题目: 该论文首次对异质图的gnn作了一个全面的综述。 最后,作者指出了潜在的方向,以推进和激励未来对异质图的研究和应用。

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    腾讯AI Lab解析2017 NIPS三大研究方向,启动教授及学生合作项目

    第一部分我们介绍在NIPS上启动与推介的针对教授、学者与学生的共享AI合作项目。第二部分对NIPS探讨的递归神经网络、随机或一阶优化及生成模型等三大研究领域做独家解析。 第三部分回顾了NIPS的会议情况,并简介了腾讯AI Lab入选的八篇论文。 NIPS被誉为机器学习和人工智能研究领域最具影响力,也是参会人数最多的的学术会议。 此次参会团队由腾讯公司副总裁姚星、机器学习和大数据领域专家、腾讯AI Lab主任张潼博士和语音识别及深度学习领域专家、腾讯AI Lab副主任俞栋博士共同带领到场交流学习,团队在会后对会议的三大研究领域进行了独家回顾与解析 腾讯AI Lab展台前来交流与咨询的学者络绎不绝 与学界共享AI 隆重介绍与教授和学生的合作项目 在展台前,我们还介绍了多个腾讯AI Lab与学界共享共连AI项目,针对计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习四大领域的研究者 解析一:递归神经网络 Recurrent Nrural Nrtworks 递归神经网络 (RNN),仍然是深度学习领域的一个重要研究方向

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    【观点】数据挖掘未来研究方向及热点

    1、 数据挖掘未来研究方向 当前,DMKD研究方兴未艾,其研究与开发的总体水平相当于数据库技术在70年代所处的地位,迫切需要类似于关系模式、DBMS系统和SQL查询语言等理论和方法的指导,才能使 预计在本世纪,DMKD的研究还会形成更大的高潮,研究焦点可能会集中到以下几个方面: 发现语言的形式化描述,即研究专门用于知识发现的数据挖掘语言,也许会像SQL语言一样走向形式化和标准化; 寻求数据挖掘过程中的可视化方法,使知识发现的过程能够被用户理解,也便于在知识发现的过程中进行人机交互; 研究在网络环境下的数据挖掘技术(WebMining),特别是在因特网上建立 现在很多厂商正在致力于这方面的研究。但就技术和软件而言,还远没有达到成熟的地步。 2.3 文本的数据挖掘(Textualmining) 人们很关心的另外一个话题是文本数据挖掘。 文本数据挖掘并不是一件容易的事情,尤其是在分析方法方面,还有很多需要研究的专题。

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    牛津大学人类未来研究所:万字长文谈AI新职场方向-政策研究

    政策"行业的人们一些指导和方向。 如你认为自己能得到一个以上这样的工作,建议你找开放式工作,这样你既能与技术专家保持密切联系以便调整自己的研究,同时能灵活决定自己的研究目标,影响相关组织的研究方向(而不是钻进牛角尖)。 FHI /耶鲁大学AI全球政治研究小组有意聘请研究员、研究助理和实习生,研究方向AI战略及政策,特别是长期战略问题。查看现需职位并订阅新职位开放通知。 从其他政策领域转向AI政策领域 对于拥有其他政策研究背景的人,想转向AI政策研究应当迅速了解AI政策问题的大致轮廓(详情可参考资料列表)并且找到自己想要深入研究方向。 逐渐地丢失对于社会方向重要的把控:逐渐失去对社会方向的有意义的控制:随着越来越多的控制逐渐被分解为复杂而难以理解的AI系统,这些系统追求的是实现我们的目标(比如利润最大化),人类可能丢失对于我们社会发展方向做出有意义的集体决定的能力

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    2018 AI 研究趋势

    /) IBM Research blog(http://www.research.ibm.com/ai/) 在其中,结果得以清晰展现,所以即使是不谙于研究的人也能看出这有多「酷」。 当然,这需要大量的工作,但是现在只有这种研究形式才能吸引更多的人——基本上,你可以同时向以下三种人同时展现成果: 研究者,他们可以评估你的数学成果; 开发者,他们可以从可视化图像中了解你的研究意图; 投资者 ,他们可以了解你的研究,懂得它该如何应用。 Safety Problems(https://blog.openai.com/concrete-ai-safety-problems/) Specifying AI safety problems 另外,我想分享一些重要的实验室,从中你可以了解最新的研究新闻: OpenAI(http://openai.com/) DeepMind(https://deepmind.com/) IBM AI Research

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    GMIS 2017 | 腾讯AI Lab副主任俞栋:语音识别研究的四大前沿方向

    在这篇文章中,机器之心整理了腾讯 AI Lab 副主任、西雅图人工智能研究室负责人俞栋在大会第一天发表了主题为《语音识别领域的前沿研究》的演讲,探讨分享了语音识别领域的 4 个前沿问题。 ? 大家好,我是俞栋,现在腾讯 AI Lab,是西雅图研究室的负责人,我的主要的研究方向是语音识别,所以今天我在这里也给大家介绍一下最近的一些语音识别方向研究前沿。 所以今天在这样的背景下,我介绍一下最近在语音识别当中的一些前沿的研究方向,主要有四个: 研究方向一:更有效的序列到序列直接转换模型 研究方向二:鸡尾酒会问题 研究方向三:持续预测与适应的模型 研究方向四 :前端与后端联合优化 研究方向一:更有效的序列到序列直接转换模型 ? 研究方向四:前端与后端联合优化 ? 第四个研究前沿是出于远场识别的需要,即如何更好地做前端和后端的联合优化。

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    普通程序员如何转向AI方向

    眼下,人工智能已经成为越来越火的一个方向。普通程序员,如何转向人工智能方向,是知乎上的一个问题。本文是我对此问题的一个回答的归档版。 因此,本文更像是一篇 “from the scratch” 的AI入门教程。 二.、AI领域简介 AI,也就是人工智能,并不仅仅包括机器学习。 这里需要选择一个应用方向,是图像(计算机视觉),音频(语音识别),还是文本(自然语言处理)。 实战项目做完后,你可以继续进一步深入学习,这时候有两个选择,深度学习和继续机器学习; 4.深度学习 深度学习:深度学习是目前最火热的研究方向。有以下特点:知识更新快,较为零碎,没有系统讲解的书。 当你看完足够的论文以后,在这个阶段,如果是在校学生,可以选择某个课题,以发论文为目的来学习研究。一般来说,论文是工作的产物。有时候一篇基于实验的论文往往需要你写代码或者基于开源项目。

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    研究者:2018 AI研究趋势

    /) IBM Research blog(http://www.research.ibm.com/ai/) 在其中,结果得以清晰展现,所以即使是不谙于研究的人也能看出这有多「酷」。 当然,这需要大量的工作,但是现在只有这种研究形式才能吸引更多的人——基本上,你可以同时向以下三种人同时展现成果: 研究者,他们可以评估你的数学成果; 开发者,他们可以从可视化图像中了解你的研究意图; 投资者 ,他们可以了解你的研究,懂得它该如何应用。 Safety Problems(https://blog.openai.com/concrete-ai-safety-problems/) Specifying AI safety problems 另外,我想分享一些重要的实验室,从中你可以了解最新的研究新闻: OpenAI(http://openai.com/) DeepMind(https://deepmind.com/) IBM AI Research

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    普通程序员如何转向AI方向

    普通程序员,如何转向人工智能方向,是知乎上的一个问题。本文是我对此问题的一个回答的归档版。相比原回答有所内容增加。 一. 因此,本文更像是一篇 “from the scratch” 的AI入门教程。 二. AI领域简介   AI,也就是人工智能,并不仅仅包括机器学习。 这里需要选择一个应用方向,是图像(计算机视觉),音频(语音识别),还是文本(自然语言处理)。 实战项目做完后,你可以继续进一步深入学习,这时候有两个选择,深度学习和继续机器学习;   4.深度学习   深度学习:深度学习是目前最火热的研究方向。 当你看完足够的论文以后,在这个阶段,如果是在校学生,可以选择某个课题,以发论文为目的来学习研究。一般来说,论文是工作的产物。有时候一篇基于实验的论文往往需要你写代码或者基于开源项目。

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    普通程序员如何转向AI方向

    眼下,人工智能已经成为越来越火的一个方向。普通程序员,如何转向人工智能方向,是知乎上的一个问题。本文是我对此问题的一个回答的归档版。相比原回答有所内容增加。 一. 因此,本文更像是一篇 “from the scratch” 的AI入门教程。 二. AI领域简介 AI,也就是人工智能,并不仅仅包括机器学习。 这里需要选择一个应用方向,是图像(计算机视觉),音频(语音识别),还是文本(自然语言处理)。 实战项目做完后,你可以继续进一步深入学习,这时候有两个选择,深度学习和继续机器学习; 4.深度学习 深度学习:深度学习是目前最火热的研究方向。有以下特点:知识更新快,较为零碎,没有系统讲解的书。 当你看完足够的论文以后,在这个阶段,如果是在校学生,可以选择某个课题,以发论文为目的来学习研究。一般来说,论文是工作的产物。有时候一篇基于实验的论文往往需要你写代码或者基于开源项目。

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    未来AI计算的方向,是「水芯片」?

    研究被发表在了最近一期材料科学期刊《Advanced Materials》上。 哈佛大学物理学家 Woo-Bin Jung 带领的团队一直在这个方向努力。构建计算机的第一步是设计功能性离子晶体管,这是一种开关或增强信号的器件。他们最近的进展涉及将数百个晶体管组合成一个离子电路。 你可能会知道「生物计算机」的概念,指利用生物材料去取代当前计算机使用的半导体芯片和存储介质,被认为是量子计算之外,计算机未来的另一大方向。 基于物理现象的模拟 MAC 操作——对比基于许多数字逻辑门和布尔代数的数字 MAC 操作,新的方法对降低人工神经网络的功耗带来了方向。 离子晶体管的示意。 该研究试图完成更复杂的离子计算,让电路处理更复杂的信息。 研究团队指出:这项研究最终的目标不是用离子技术与电子产品竞争或取代电子产品,而是以混合技术的形式让二者取长补短。

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    中国未来网络研究三大方向领先

    日前,国家主席习近平在江苏进行了为期两天的调研,并在徐庄软件园与未来网络研究院院长、中国工程院院士刘韵洁进行了交流。刘院士为主席介绍了未来网络发展的概况,并介绍了未来网络研究院的研究成果。 习近平主席与刘韵洁院士亲切交谈 中国三大方向领先 未来网络作为战略新兴产业,受到发达国家高度关注,美日欧盟等国近几年先后启动了一系列国家级未来网络试验设施项目。 近期,习近平总书记提出建设“战略清晰、技术先进、产业领先、攻防兼备的网络强国”的重要指示,未来网络作为信息网络重要战略方向,对我国构建自主、可控、安全的网络环境及“网络强国”将具有重要支撑作用。 2011年未来网络创新研究院在南京江宁成立。 目前,以这一研究院为龙头的未来网络谷已集聚了12名院士领衔的54个创新创业团队,引进和培育了200多家高科技的创业企业,建立了20多家校际、校企、国际间的联合研究中心。

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    AAAI2019 | 腾讯AI Lab详解自然语言处理领域三大研究方向及入选论文

    其中,腾讯AI Lab在自然语言处理领域,主要关注知识库与文本理解、对话和文本生成、和机器翻译这三大方向。以下为详细解读。 MOBA游戏AI的多层次宏观策略模型 Hierarchical Macro Strategy Model for MOBA Game AI 该论文由腾讯AI Lab独立完成,在通用AI研究中,可解决部分可观测 即时战略游戏是游戏AI的下一个挑战。即时战略游戏给AI研究提供了一个部分可观测的游戏环境,智能体在这样的环境中基于比围棋大的多的操作空间产生交互。 研究者在一款风靡的5v5 MOBA游戏(王者荣耀)上充分验证了多层次宏观策略模型的效果。研究团队的5 AI战队在与前1%的人类战队的对战测试中,取得了48%的胜率。 11. AI Lab主导,与澳洲国立大学合作完成,本论文对扫描图片识别的问题进行研究

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