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  • 李飞飞最新论文：结合深度学习和谷歌街景来估算美国人口结构
    最近，一篇名为《Using Deep Learning and Google Street View to Estimate the Demographic Makeup of the US》的论文发布到了arxiv.org上，作为这篇论文的联合作者之一，李飞飞在她的推特上向公众推荐了这篇论文。这篇论文主要论述了如何将谷歌街景车搜集...
    12-05 23:49 TAG： 深度学习 人工智能 应用
  • 张亚勤：机器学习过于复杂 人工智能应该从简
    百度总裁张亚勤在博鳌论坛期间对第一财经记者独家回应了关于百度首席科学家吴恩达(AndrewNg)的离职。张亚勤表示：科技人才流动很正常，有些人出来创业，有些人最后又回到了大公司或者高校，而且百度一直都在全球招聘尖端的人工智能人才，比如前一段时间陆奇...
    12-05 23:49 TAG： 人工智能 机器学习 深度学习
  • 吴恩达的Deeplearning.ai专注教育 推深度学习课程
    今年6月，当吴恩达宣布Deeplearning.ai项目即将推出时，很难确切地知道这位人工智能的领航者到底有什么打算。在卸任百度首席科学家之后，吴恩达一直在为他那款颇受欢迎的学习Coursera课程的入门级机器开发一系列后续课程。这一次，他的主要精力放在了深度学...
    12-05 23:49 TAG： 吴恩达 深度学习 人工智能
  • 缤果盒子推AI解决方案 融合图像识别机器学习技术
    缤果盒子在京举办发布会，发布小范FANAI人工智能解决方案。新版无人零售解决方案主要是融合了图像识别、人工智能、机器学习技术，打通从供应链到商品管理到促销完整零售链条。 此外，缤果盒子宣布与北京市门头沟、鄂尔多斯康巴什新区政府、雅居乐地产、百事...
    12-05 23:49 TAG： 学习技术 缤果 人工智能 ai
  • 搞定千亿参数，训练时间只用1/3，微软全新工具催生超级NLP模型
    机器之心报道机器之心编辑部GPU 显存一直是训练先进深度学习模型的最大瓶颈大规模训练经常会碰到模型参数太多，显存无法容纳的情况。最近，微软提出的全新方法 DeepSpeed 将每个节点的批处理大……...
    12-05 23:49 TAG： 参数 nlp 微软 深度学习 gpu
  • 吴恩达:如果高管懂机器学习 数百万人将会失业
    据Futurism报道，Google Brain团队创始人、斯坦福AI实验室前主管、百度AI团队现任领导者、人工智能（AI）大师吴恩达（Andrew Ng）最近在《哈佛商业评论》上撰文指出，如果企业高管能够更好地理解机器学习技术，今天数以百万计的人就会失业。 吴恩达在文章中...
    12-05 23:49 TAG： 吴恩达 麦肯锡 人工智能
  • 像鱼儿离不开水，未来我们将高度依赖机器学习
    据BBC报道，许多人可能不太确定到底什么是机器学习，而事实上它已经成为我们日常生活中不可或缺的重要组成部分。作为人工智能（AI）的一种形式，机器学习可让电脑从示例中学习，而不必按照预先设定的指令行事。英国皇家学会认为，机器学习将对人类生活产生越...
    12-05 23:49 TAG： 机器学习 人工智能 算法 学习技术
  • 李飞飞亮相谷歌云大会：发全新API 解读AI民主化
    当地时间3月 8-10 日，Google Cloud NEXT 17 大会在美国旧金山举行，机器之心作为受邀媒体进行了现场报道。 大会首日，谷歌云高级副总裁Diane Greene、谷歌 CEO Sundar Pichai、Alphabet执行主席 Eric Schmidt 、谷歌云机器学习与人工智能首席科学家李飞飞分...
    12-05 23:48 TAG： 谷歌 李飞飞 人工智能
  • FB杨乐昆：机器能像婴儿一样通过看视频学常识
    杨乐昆（Yann LeCun） 资料图 相比识别图片，让人工智能系统识别视频内容，要困难的多。因为视频含有大量的信息，要机器理解视频中这些丰富的内容，一直是人工智能领域里未解决的问题。 不过，在Facebook人工智能实验室负责人杨乐昆（Yann LeCun）看来，人类...
    12-05 23:48 TAG： 杨乐昆 机器视觉 人工智能 机器学习 深度学习
  • 数据驱动深度学习革命 谷歌说要彻底改变小企业的生意方式
    最近几年，深度学习已经成为越来越热门的技术，但很少有公司能像谷歌及其母公司Alphabet那样，利用深度学习技术在如此多的领域取得巨大进展，并将其完全融入到操作业务中去。为了与谷歌推动其创新的努力保持一致，该公司在云计算大会NEXT 2017上发布了一系列...
    12-05 23:48 TAG： 深度学习 人工智能 应用
  • 改变正在发生！机器学习可以将人类带向何方？
    我们已经解释了人工智能（AI）是如何预测未来的，以及它如何改变工作场所甚至创造就业机会的。 尽管无人驾驶汽车和机器人技术可能占据了新闻头条，但人工智能、深度学习以及类似技术可能会让它们的最大影响几乎化为无形，方法就是通过无数方式简化和推进日常...
    12-05 23:48 TAG： 机器学习 人工智能 苹果
  • 了解机器学习 只需了解“三大法宝”
    从综艺节目《危险边缘》（Jeopardy）的赢家和围棋大师，再到不光彩的、与广告有关的种族定性，我们似乎进入了一个人工智能发展飞速加快的时代。但是，要创造出这样一个完全有感知能力的人他的电子大脑能够利用公平的道德判断来完全参与复杂的认知任务，目前...
    12-05 23:48 TAG： 机器学习 人工智能 苹果
  • 谷歌让算法之间进行对抗，无监督学习会有突破？
    机器能为自己思考，能攻击人类，这样的场景一直以来都只存在于科幻小说中，由于人工智能的最新发展，未来很有可能创造出无需人类输入就能学习的机器人。 谷歌的一个项目正在试图让两种人工智能算法相互对抗，希望未来可能会有这种智能机器的出现。 在谷歌大...
    12-05 23:48 TAG： 谷歌 人工智能 机器人
  • 将夫妻争吵扼杀在摇篮 机器学习成家庭和事佬？
    在实验室以外，首次用人工智能开始帮助研究人员研究伴侣之间语言和生理特征的特定模式，从而预测恋爱中产生的冲突。 大多数对夫妻进行的冲突监测实验都是在心理学实验的控制环境下进行的。但洛杉矶南加州大学开展的Couple Mobile Sensing Project项目中，研...
    12-05 23:48 TAG： 机器学习 人工智能
  • 用机器学习为企业赋能，AWS如何消除人工智能门槛
    近年来，随着人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术的不断发展，其对各行各业的影响也在不断加深。根据Gartner对2019年的CIO议程调查，仅在2018年至2019年间，部署人工智能的组织就从4%增长到了14%。 然而对于许多企业来说，作为一种新兴技术，人...
    12-05 23:48 TAG： 机器 学习 企业 赋能 AWS 如何 消除 人工智能 门槛
  • 使用Unity感知工具大批量生成、分析合成数据，高效地训练ML模型
    合成数据可降低获取标注数据的难度，方便机器学习模型的训练。本文属于合成数据系列第二篇，我们将用一个对象检测的例子，来介绍Unity生成和分析合成数据集的各种工具。 在系列首篇文章中（点击回看），我们讨论了搜集大量标签图像、训练机器学习模型完成电...
    12-05 23:48 TAG： 使用 Unity 感知 工具 大批量 生成 分析 合成 数据
  • 深度学习也有缺陷，同质化的AI创业竞争将很残酷
    人工智能这一轮的浪潮来的很快，接连攻克了图像识别、语音识别、自动驾驶等多个难题，简直是处于宇宙中心。从资本、媒体到创业者都对这个领域怀有极大的热情。 对于吃瓜群众来说，观感大概是这样：不知不觉，人工智能创业公司就到处都是了，各大巨头也纷纷入...
    12-05 23:48 TAG： 深度学习 人工智能 人工神经网络 机器学习 神经网络
  • 傅盛：大公司积累的很多技术都将被深度学习颠覆
    摘要： 深度学习，恐慌的应该是大公司，因为他们积累了很多的技术，不管是语音还是技术，在深度学习的冲击下都被颠覆掉了。 前年，傅盛就觉得移动互联网的竞争越来越激烈，越来越难以往前走，所以他觉得可能移动互联网本质的核心竞争已经结束了。这是他在3月...
    12-05 23:48 TAG： 深度学习 傅盛 谷歌 人工智能 大数据
  • 机器学习会被人工智能主流范式抛弃吗？
    作者 | Alberto Romero 译者 | 王强 策划 | 刘燕 这一天迟早会到来，符号 AI 的结局又会重现 本文最初发布于 Medium 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 机器学习和深度学习的地位将日渐衰退，一直退回到它们的本来面目：花哨的统计技术。 至少...
    12-05 23:47 TAG： 机器 学习 会被 人工智能 主流 范式 抛弃 作者 Albe
  • 论机器学习领域的内卷：不读PhD，我配不配找工作？
    机器之心报道 编辑：陈萍、蛋酱 机器学习内卷了吗？ 「没有博士学位，在机器学习领域就业会变得越来越难吗？」最近，一个 Reddit 热帖引发了大量讨论。 对于单个研究者、从业者来说，毫无疑问，机器学习领域确实「卷」起来了。这几年来，仿佛每个人都在搞机...
    12-05 23:47 TAG： 机器 学习 领域 内卷 不读 PhD 我配 不配 找工作
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