AI頭條 | 本周人工智能要聞回顧 09-01

歡迎加入AI技術群和投資者群,請聯系微信號:luofei614(添加時請注明身份以便驗證)


1.《十大必須掌握的機器學習算法,你都知道了嗎?》

來源:智眾互動

簡介:通過本篇文章可以對ML的常用算法有個常識性的認識,沒有代碼,沒有復雜的理論推導,就是圖解一下,知道這些算法是什么,它們是怎么應用的,例子主要是分類問題。

每個算法都看了好幾個視頻,挑出講的最清晰明了有趣的,便于科普。?以后有時間再對單個算法做深入地解析。


點擊? 閱讀原文? >



2.《在搜集人類語音數據上,谷歌與火狐展開正面交鋒》

來源:新智元

簡介:巨頭都在爭相開源,那么彼此之間會不會形成競爭?近日,火狐瀏覽器的所有者Mozilla開源了一個語音數據庫,與谷歌所做的數據庫高度類似。這篇文章比較了兩家公司數據庫的構成要素和數據搜集方法。文章認為,那些免費的音頻資源更實用,甚至比那些大公司秘而不宣的數據集更有價值。

點擊? 閱讀原文? >


3.《原阿里iDST語音團隊負責人初敏加入思必馳,任北京研發院院長》

來源:機器之心

簡介:這位聲音爽朗有力的女性,曾帶領團隊向阿里巴巴各條業務線輸送語音相關技術,從識別、合成,到理解、交互。十年前在微軟亞洲研究院工作時,初敏的團隊還曾促成微軟唯一一個完全放在中國運營的業務——語音合成。告別大公司職業生涯,作為研究者、領導者,她為自己的「后阿里時代」選擇了一條怎樣的線路?

點擊? 閱讀原文? >



4.《2017世界機器人大會的那些機器人》

來源:人工智能學家

簡介:2017世界機器人大會和秋天一起來了,8月22-8月27。其實用膝蓋想一想都知道,以現在地球人的知識和技術能力,造不出什么超智慧的機器人, 這場展會看來沒有看的必要。

其實不然,在公元2067年也就是機器人覺醒元年之后,機器智慧帶來了數學物理基礎理論的飛速發展,伴隨著一個個重大突破之后,是標志性的公元2092,時光機問世。擁有了時光機之后,機器人們最常穿越時空訪問的目的地,就是自2015年開始在亦莊舉辦的世界機器人大會,它們常常結伴偽裝成人形或機器人產品的樣子,來這個地方朝圣、探訪。想想有機會遇到來自未來的智慧體,我還是爬起來飛奔向了會場。

點擊? 閱讀原文? >


5.《替代造型師和設計師,亞馬遜要用人工智能玩時尚》

來源:36氪

簡介:據國外媒體報道,亞馬遜并不是高端時尚的代名詞,但公司正準備使用人工智能算法來替代造型師和設計師。

這家電子商務公司的研究人員目前正在開發相關機器學習系統,從而更有效地發現最新時尚趨勢并作出反應,甚至可以塑造出時尚。

這些研究能夠讓亞馬遜對社交媒體的時尚趨勢進行實時跟蹤,從而在改進旗下零售業務中顯現出優勢。特別是可以幫助公司擴大自身在服裝業的優勢,甚至主導該領域。

點擊? 閱讀原文? >


6.《新手入行AI最需要掌握的五大技能!》

來源:全球人工智能

簡介:作為一名軟件工程師,我們應該活到老學到老,時刻與不斷發展的框架、標準和范式保持同步。同時,還要能活學活用,在工作中使用最合適的工具,以提高工作效率。隨著機器學習在越來越多的應用程序中尋得了一席之地,越來越多的程序員加入AI領域,那么,入行AI領域需要哪些技能呢?

點擊? 閱讀原文? >


7.《深度學習那么火?但它遠非人工智能的全部與未來!》

來源:人工智能觀察

簡介:人工智能的這一波熱潮毫無疑問是由深度學習引發的,自吳恩達等人2011 年發表「識別貓」研究后,深度學習及其引發的技術已經在圖像識別、游戲等任務中超越人類,并讓機器學習技術的應用帶入人們的生活。這種AlphaGo 背后的技術是否是未來人工智能的方向?大家吹捧的深度學習到底是不是人工智能的全部?小智君用今天這篇文章為大家解答。


點擊? 閱讀原文? >


8.《【AI版摩爾定律】10張圖盤點計算機視覺、語音和文本理解里程碑》

來源:新智元

簡介:現在的AI發展到什么水平了?我們總說“超越人類水平”,有沒有一個量化的標準,來讓我們理性的認識AI發展水平,刺破火熱AI的迷霧?電子前沿基金會 EFF正在致力于這一方向研究。從近期微軟宣布語音識別錯誤率降至5.1%,與人類水平相當談起,這篇文章將介紹目前AI領域最為知名的發展水平衡量標準,涉及計算機視覺、文本理解、語音識別、翻譯、游戲等多個方向。包括ImageNet、CIFAR-10、COCO等多個近年來受到廣泛關注的數據集以及取得最好成績的模型的介紹。

點擊? 閱讀原文? >


9.《人人都能讀懂的無監督學習:什么是聚類和降維?》

來源:機器之心

簡介:機器學習已經成為了改變時代的大事,一時間似乎人人都應該懂一點機器學習。但機器學習涉及到的數學知識和編程能力往往讓沒有相關經驗的人望而卻步。YupTechnologies機器學習專家 Vishal Maini 近日在 Medium 上發布了一個介紹機器學習的系列文章《人人讀得懂的機器學習(MachineLearning forHumans)》,用普通人能理解的語言對機器學習領域的一些核心概念進行了闡述。機器之心在這里編譯了這一系列文章的第三部分「無監督學習」,對主要的聚類和降維算法進行了介紹,其中包括K 均值聚類、層次聚類、主成分分析(PCA)和奇異值分解(SVD)。機器之心將逐步向讀者介紹該系列更多的文章。

點擊? 閱讀原文? >


10.《盤點那些酷炫又接地氣的AI應用》

來源:智眾互動

簡介:在多數人的認知里,人工智能(AI)就是智能機器人,出現在很多的科幻電影中,比如電影《終結者》中的T-600,《機器公敵》中的叛變機器人NS-5,《星際穿越》中的智能助手塔斯,都是高度智能化的象征。

在現實中,去年和今年AI大放異彩。讓人類有些恐慌的圍棋機器人阿法狗,標志著人工智能在某些單一領域已經能夠完全超越人類了?;蛟S未來的歷史,將以2016年作為人工智能的紀元年。

其實,現在,人工智能技術已經在無時無刻地影響著你我的工作生活了,你get到了嗎?

點擊? 閱讀原文? >


最后編輯于
?著作權歸作者所有,轉載或內容合作請聯系作者
平臺聲明:文章內容(如有圖片或視頻亦包括在內)由作者上傳并發布,文章內容僅代表作者本人觀點,簡書系信息發布平臺,僅提供信息存儲服務。
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個濱河市,隨后出現的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 228,156評論 6 531
  • 序言:濱河連續發生了三起死亡事件,死亡現場離奇詭異,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機,發現死者居然都...
    沈念sama閱讀 98,401評論 3 415
  • 文/潘曉璐 我一進店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人,你說我怎么就攤上這事。” “怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 176,069評論 0 373
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長。 經常有香客問我,道長,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 62,873評論 1 309
  • 正文 為了忘掉前任,我火速辦了婚禮,結果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘。我一直安慰自己,他們只是感情好,可當我...
    茶點故事閱讀 71,635評論 6 408
  • 文/花漫 我一把揭開白布。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發上,一...
    開封第一講書人閱讀 55,128評論 1 323
  • 那天,我揣著相機與錄音,去河邊找鬼。 笑死,一個胖子當著我的面吹牛,可吹牛的內容都是我干的。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 43,203評論 3 441
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側響起,我...
    開封第一講書人閱讀 42,365評論 0 288
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個月后,有當地人在樹林里發現了一具尸體,經...
    沈念sama閱讀 48,881評論 1 334
  • 正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 40,733評論 3 354
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時候發現自己被綠了。 大學時的朋友給我發了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點故事閱讀 42,935評論 1 369
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖,靈堂內的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 38,475評論 5 358
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站,受9級特大地震影響,放射性物質發生泄漏。R本人自食惡果不足惜,卻給世界環境...
    茶點故事閱讀 44,172評論 3 347
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧,春花似錦、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 34,582評論 0 26
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至,卻和暖如春,著一層夾襖步出監牢的瞬間,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 35,821評論 1 282
  • 我被黑心中介騙來泰國打工, 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 51,595評論 3 390
  • 正文 我出身青樓,卻偏偏與公主長得像,于是被迫代替她去往敵國和親。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子,可洞房花燭夜當晚...
    茶點故事閱讀 47,908評論 2 372

推薦閱讀更多精彩內容

  • 姓名:黃禮龍 公司:余姚大發化纖有限公司 2017.6.16-18上海盛和塾264期 《六項精進》學員 組號:樂觀...
    黃禮龍閱讀 114評論 0 0
  • 出發之前老媽臨時告訴我不來了,這個電話打得我措手不及。在準備好了迎接所有的一切之后,風雨欲來卻休止的感覺... ...
    文雨湘閱讀 145評論 0 0
  • 縱是寂寞如海,孤獨成山,棄我去者,留有何用!亂了我心,你說走就走,多煩憂! 孤單也好,寂寞也罷。萬丈紅塵中,我與我...
    風中的橡樹閱讀 281評論 0 0