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2018-08-24 第
40
期
卷首语
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公开课报名
美团大脑：知识图谱的建模方法及其应用（8月30日）
讲师：王仲远，博士，美团AI Lab NLP中心负责人、大众点评搜索智能中心负责人。
本课程会详细介绍美团大脑知识图谱项目，这是围绕吃喝玩乐场景构建的生活娱乐领域的超大规模知识图谱，具有数据质量高、规模大、应用结合紧密等特点。
机器学习机器学习第二次入门（9月6日）
讲师：张相於，互联网公司高级算法专家，多年机器学习、推荐搜索、风控反欺诈等算法系统开发经验。主导过多套算法系统的落地和优化，对机器学习理论和应用有着丰富经验。
竞赛
如何解决多标签图像分类问题？本次实战帮你答疑！
【难度：3星】本竞赛以视觉中国提供的经人力手工标记的图片数据作为竞赛数据。要求参赛者利用竞赛数据，训练一个多标签分类模型，使得该模型能自动根据输入的任意图片提供对应图片内容的多个标签。
AI业界
李彦宏：AI模仿人脑是走不通的
人工智能并不是一个新的概念，它实际上诞生于20世纪50年代。作为一门前沿交叉学科，人工智能一直没有统一的定义，而大众对人工智能也有诸多误解。在8月23日上午举行的中国国际智能产业博览会上，百度董事长李彦宏就谈到了其中的三个误解。
谷歌CEO回应返华传言：还早着呢
据彭博社报道，谷歌CEO Pichai针对近日谷歌将在中国推出特供版搜索引擎的传言，在内部会议上进行了解释。根据知情人士的消息，Pichai表示，虽然谷歌对重返中国持开放态度，而且已经有团队探索一段时间了，但目前仍处于早期阶段，距离真正在中国发布一款搜索产品还很远。而且谷歌会不会这样做，以及能不能这样做，目前尚不明朗。
特朗普“模仿”奥巴马？进阶版换脸技术DeepFakes来了
近日，CMU的研究人员发表了一篇介绍Recycle-GAN的论文，表明这项研究是受到了Cycle-GAN的启发。至于Recycle-GAN这项技术特点，他们将其描述为“无人监督，数据驱动”，它能将一个视频或者图片的内容转换到另一个视频或图片里。这样的内容转换任务能够支持很多应用，包括从一个人的人体运动和面部表情转换到另一个人上。
英伟达发布RTX 2000系列显卡，“实时光线追踪”究竟能为游戏带来什么？
继上周重磅发布了针对视觉计算设计的工作站级Quadro RTX新款新卡和新一代核心架构 Turing（“图灵”）后，英伟达迫不及待地对外发布了其搭载了“图灵”专车的针对消费级游戏玩家的系列显卡，分别是RTX 2070、RTX 2080、RTX 2080 Ti，结合其主打的“实时光线追踪”和人工智能技术，游戏玩家可以获取到更逼真的图像。
AI学习资源
收藏此文，今年你需要的学习资源绝对够了！
这份收藏清单并不是把在网上可以搜索到的所有学习资料直接罗列，作者主要介绍机器学习、NLP、Python 和数学四部分，并且每个部分细分了不同的主题，每个主题有 5~6 个学习资源，力求从不同角度与不同的呈现形式（如有教程、幻灯片、博客文章等）使内容具有多样性。
这一次，我拒绝了Python，选择了Go
如今，神经网络已经非常流行，人们将它用于各种任务，特别是人脸识别应用。这篇文章将教会你如何运用Go语言实现人脸识别。
解读KDD 2018最佳学生论文奖获奖论文（中科大、苏州大学与微软合作）
在KDD 2018大会上揭晓的奖项中，由中国科学技术大学、苏州大学与微软小冰团队合作的论文《XiaoIce Band: A Melody and Arrangement Generation Framework for Pop Music》（《小冰乐队：流行音乐的旋律与编曲框架》 ）获得了Research Track最佳学生论文。AI科技大本营对这两篇论文进行了重点解读。
基于Python的自动特征工程——教你如何自动创建机器学习特征
在本文中，我们通过引用一个数据集作为例子来给大家介绍基础知识，并给大家介绍一个基于 Featuretools Python 库来实现特征工程自动化的实例。
一文了解强化学习
强化学习是机器学习的一个重要分支，是多学科多领域交叉的一个产物，它的本质是解决 decision making 问题，即自动进行决策，并且可以做连续决策。它主要包含四个元素，agent，环境状态，行动，奖励, 强化学习的目标就是获得最多的累计奖励。（作者：杨熹，数学硕士）
详解 | Dropout为何能防止过拟合？
dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器，但对于其为何有效，却众说纷纭。通过两篇代表性的论文，代表两种不同的观点，分享给大家。（作者：张雨石 ）
为什么AI的翻译水平还远不能和人类相比?
AI的翻译水平真的已经可以和人类媲美了吗？本文的作者从NMT技术出发，分析了这项技术仍存在的问题，给出了自己明确的态度及答案：AI的翻译水平还远不能和人类相比。
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