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2018-05-18 第26期 |
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李飞飞等谈AI:距离会思考还太远,我们刚进入“第二阶段” |
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在今天,想要弄清楚人工智能到底能做些什么,本身就是一项艰巨的任务,这也是为什么我们要从弄清楚一个基础问题入手。Google Cloud 人工智能和机器学习首席科学家李飞飞认为问题在于:“机器可以思考吗?”当被问到解决图像识别问题是否足够让她相信我们正在让机器走向真正的思考道路时,李飞飞简单答复说:“不,这还不够。” |
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进击的Waymo,掘进无人驾驶深水区 |
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Waymo 对 AI 的未来规划不是生产出有意识的汽车。Waymo 将致力于自动化机器学习(构建机器模型的过程是自动的)这样的技术研究。“基本上,AI 机器学习就是创造替人类解决问题的其他 AI 模型的技术”。 |
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MIT无人车新突破:不需要地图也能在“乡野小道”上自动行驶 |
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来自麻省理工学院的计算机科学和人工智能实验室( CSAIL)的研究人员开发了一种全新的系统 MapLite,这种系统允许无人车在不依赖 3D 地图的情况下,在未知的道路上驾驶。此外,该系统还能将 Google 地图上的 GPS 数据与一系列传感器收集到的路况信息结合起来。 |
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又一名逃犯在张学友演唱会被AI捕获,人送绰号“热心歌神张先生” |
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张学友是一个时代的象征,是一代人青春的记忆。据悉,先后有两名嫌犯在张学友演唱会上,被智慧安保人像识别功能锁定,抓捕归案。网友分析称犯罪嫌疑人大多是 30 岁 - 40 岁左右的人群,这个年龄段的人都爱张学友的歌,张学友也被网友喜送绰号:“热心歌神张先生”。 |
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Python和R正强强联合,“谁更好”的争论即将终结? |
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R 和 Python 是两个非常重要的工具,无论是对于 Google 和 Facebook 等大型科技平台的数据家来说,还是针对其它科研人员、学术研究者和数据记录人员,都是不可缺少的。但对于编程人员来说,一个最为普遍的问题就是,他们很难跟使用不同编程语言的同事进行项目上的合作。 |
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DeepMind研发出类脑AI神经元,具备超强空间导航能力 |
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Google 旗下人工智能公司 DeepMind 的研究人员最近在《自然》杂志上发表论文,宣布同伦敦大学学院的神经生理学家合作,研发出了能够模拟哺乳动物大脑中网格细胞(Grid Cells)工作模式的 AI 神经元。在模拟环境中,这些 AI 神经元在人为设置的迷宫中显示出超强的导航能力,甚至还能绕过障碍“抄小路”。 |
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癌症治疗新曙光:AI助力科学家更好地观察人类活体细胞 |
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在微软联合创始人保罗·艾伦的资助下创立的艾伦细胞科学研究所最近公布了一项研究成果,利用卷积神经网络(CNN)等 AI 算法学习现有的 2D 及 3D 细胞影像资料,训练出了两套能够精准展示和预测细胞各部分形状、位置及工作状态的算法模型,一个叫确定性模型,一个叫概率模型。 |
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TinyMind汉字书法识别挑战赛 |
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本次大赛适合对人工智能、深度学习或计算机视觉感兴趣的零基础爱好者/职场人士;以从事人工智能,深度学习或机器视觉相关工作为目标的高等院校在校生;渴望提高人工智能和深度学习以及计算机视觉技能、工作效率的技术工作者 |
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吴恩达《机器学习训练秘籍》:7 条关于项目实践的实用建议 |
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《机器学习训练秘籍》(Machine Learning Yearning)是吴恩达的新作,主要讲的是如何应用机器学习算法以及如何构建机器学习项目。本文从这本书中选出了 7 条非常有用的建议。文末附有《机器学习训练秘籍》最新章节的下载地址。 |
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薅资本主义羊毛新姿势,英伟达GPU免费用 |
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深度学习门槛降低并不意味着学习的成本降低了,比如说动则上万的 GPU。不管是买 GPU,还是买云服务,对很多人来说都是一笔不小的花销。今天,我们就教大家一个薅资本主义羊毛的新方法:通过 Kaggle Kernels 免费使用英伟达 GPU! |
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资源 | 给程序员,准入门级深度学习课程 |
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来自 fast.ai 推出的免费的入门级深度学习课程,该课程在你有一年编程经验或者至少学过高中数学的前提下就能让你学会建立最先进的模型。本次的系列课程共有两部分组成:《Practical Deep Learning For Coders》和《Cutting Edge Deep Learning for Coders》 |
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大四学生整理:一份“不完美”的数据科学问答清单 |
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随着人工智能的日益火热,数据科学正在变得越来越重要。数据科学的初学者常常会碰到各种概念型的面试问题,为此,加拿大 Ryerson University 一名大四学生 Jae Duk Seo 整理了一份面试问题清单,并根据自己所掌握的知识给出了回答。 |
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投稿:zhouxiang@csdn.net |
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