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2018-07-06 第33期 |
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启发式对话中的知识管理 |
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时间：7月12日20点-21点；讲师：葛付江，思必驰北京研发院自然语言处理负责人。毕业于哈尔滨工业大学，拥有12年自然语言处理研究和行业经验。主要研发方向涵盖对话系统、情感分析、知识图谱等，在多模态智能服务等技术和解决方案的研发、大规模知识引擎和NLP语料资源建设上经验丰富。人工智能领域发明专利27件。 |
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全球首款L4级无人车量产！李彦宏：吹过的牛实现了 |
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7月4日，百度AI开发者大会一开场，李彦宏就回答了他这一年来不断被问到、问得最多的问题：百度无人车到底什么时候量产？尽管李彦宏称“造车和造 PPT 不一样，造车会经常有延迟交付的……”，但他还是带来了好消息，宣布去年放话2018年7月量产无人车的目标达成，“我们吹的牛已经实现了！” |
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李飞飞谈AI医疗：为什么我要从监督医生洗手开始做起？ |
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和机器阅片等常见的 AI 医疗应用不同，李飞飞希望通过计算机视觉技术分析医务人员的行为，然后给出反馈，帮助他们为病患提供更高质量的医疗服务，当然这里面目前还存在诸多的困难和挑战。李飞飞表示，这项研究的第一个落地应用就是监督医护人员清洗双手，这是为什么？ |
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阿里王坚：人工智能是一个非常傲慢的提法，这个提法最后会害死大家 |
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王坚表示，城市大脑和人类大脑没有可比性，就像昆虫也有大脑，但并不是对人类大脑的模仿。和动物进化出大脑一样，一个城市有没有“大脑”将会是一个质变。他认为，人工智能是一个非常傲慢的提法，这个提法最后会害死大家，应该用“机器智能”的概念来取代“人工智能”的概念。 |
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网易有道周枫：AI正带来革命性变化，但在线教育的核心是内容 |
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业内对“教育+AI”的探索方向在他看来大致分为两种。一种是不需要老师的自适应系统，但周枫认为这不是解决所有学习问题的办法；另一种是AI作为辅助老师的工具。他眼里的AI就是打杂的，可以做一些教育的基础性工作，传道授业解惑等创造性的工作不在此列，所以“用技术去代替老师是比较荒谬的事情” 。 |
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自主泊车、车载OS...Apollo 3.0的发布意味着什么？ |
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7月4日，在百度AI开发者大会上Apollo3.0正式发布，百度智能驾驶事业群总经理李震宇详细介绍了此次更新。总体而言，有两大部分：升级两大平台，将原来的车辆参考平台升级为车辆认证平台，硬件参考平台升级为硬件开发平台；其次发布了四大量产方案，小度车载 OS、自主泊车、无人作业小车、自动接驳小巴。 |
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阿里团队最新实践：如何解决大规模分类问题？ |
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对于一般的多类别分类任务，所需的深度网络参数通常随着类别数量的增加而呈现超线性增长。如果类别的数量很大，多类别的分类问题将变得不可行，因为模型所需的计算资源和内存存储将是巨大的。来自阿里巴巴的团队提出了一种称为标签映射(LM)的方法：通过将原始的分类任务分解成几个理论上可解决的子分类任务，来解决这个问题。 |
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应对AI失控，研究人员提出用“人格障碍治疗”解决问题 |
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此前，麻省理工的研究团队构建了一个有精神病倾向的AI智能体，它表现得就像我们人类一样，有着自己情感和人格。通常，我们只能在一些科幻作品中看到这种人工智能体，也见识过人工智能失控的可怕场景，在现实中我们该如何应对并解决可能出现的智能体失控问题呢。近日，堪萨斯州立大学的研究人员从精神病理学的角度回答了这个问题。他们称之为 “人格障碍治疗”。 |
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格灵深瞳：人脸识别最新进展以及工业级大规模人脸识别实践探讨 | 公开课笔记 |
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很多刚入门的AI新手都或多或少接触过人脸识别的相关知识，但是纸上得来终觉浅，在实际应用中，往往会遇到各种各样的问题，比如如何保证不同环境下人脸识别的准确率，极端环境下如何进行人脸识别等等。本次公开课中，格灵深瞳首席科学家和算法部负责人张德兵，做了“一亿ID的人脸识别训练和万亿人脸对（Trillion Pairs）的人脸识别评测”分享。 |
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微软资深研究员详解基于交错组卷积的高效DNN|公开课笔记 |
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卷积神经网络在近几年获得了跨越式的发展，虽然它们在诸如图像识别任务上的效果越来越好，但是随之而来的则是模型复杂度的不断提升。越来越深、越来越复杂的卷积神经网络需要大量存储与计算资源，因此设计高效的卷积神经网络是非常重要和基础的问题，而消除卷积的冗余性是该问题主要的解决方案之一。 |
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如何用OpenCV、Python和深度学习实现面部识别？ |
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想知道怎样用OpenCV、Python和深度学习进行面部识别吗？这篇文章首先将简单介绍下基于深度学习的面部识别的工作原理，以及“深度度量学习”（deep metric learning）的概念。接下来我会帮你安装好面部识别需要的库。最后我们会发现，这个面部识别的实现能够实时运行。 |
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开往视觉对话研究的列车——2018年第一届视觉对话挑战赛 |
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视觉对话，是计算机视觉与自然语言处理两个领域结合的新研究方向，视觉与语言的综合应用。如果”看“和”语言“只是单独作用而不能彼此相辅相成，那么我们描绘的人工智能、人机交互只能是空中楼阁、梦幻泡影而已。然而，从近两年的研究中可以发现，对于将计算机视觉与自然语言处理两个领域结合的工作已经多了起来，并且努力开拓研究范围和优化方法与结果。 |
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