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2018-09-21 第44期 |
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2018 AI开发者大会早鸟票开售！ |
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通过本次大会，您将获得：1.与技术专家面对面的沟通交流；2.AI技术最新发展方向及工业级实战经验；3.与1500+开发者思想交流碰撞；4.讲师演讲干货PPT内容。
提醒：10月12日前报名，立享5折优惠。 |
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AI聚变：寻找 2018 最佳人工智能应用案例 |
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优秀的商业落地产品/技术方案是判断一个企业商业价值的重要判断依据。基于此，AI科技大本营希望找到在汽车、金融、教育、医疗、安防、零售、家居、文娱、工业等 9 大行业的最佳 AI 应用案例 TOP 20，记录 AI 时代影响人类发展的变革性产品/解决方案。 好产品/技术方案值得记录，而不是被时代泡沫淹没。 |
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马云：很多P2P公司披着互联网金融的外衣做非法金融服务 |
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9月17日，阿里集团董事长马云在上海“2018 世界人工智能大会”上发表演讲时表示，今天很多P2P公司是披着互联网金融的外衣做非法金融服务。真正的互联网金融是依靠数据技术，靠数据风险控制体系，靠数据积累信用体系。当你拥有大量数据的时候，必须用 AI 机器智能来进行风控，这才是真正的互联网金融。 |
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李彦宏：今天的现代化就是AI化，不够AI化的企业将被取代 |
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9月17日，李彦宏出席上海人工智能大会并发表了演讲，他提到今天的现代化就是AI化，未来没有任何一家企业可以与AI无关，对于现今绝大部分公司来说，当务之急是快“AI化”。对于企业如何接受AI赋能，在AI新时代可以快人一步地获取优势，成为一家真正的“ AI化公司”，李彦宏提出了三维一体的标准：必须具备 AI 的思维，拥有AI能力，并且能够遵循AI伦理来做事情。 |
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周志华、宋继强谈如何培养高端AI人才，以及深度学习的局限性和未来 |
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9月12日，英特尔与南京大学宣布成立英特尔-南京大学人工智能联合研究中心，双方将在人工智能技术创新、人才培养以及生态建设方面进一步加强合作。英特尔中国研究院院长宋继强、南京大学人工智能学院院长周志华等人参加了此次揭牌仪式。会后，周志华和宋继强这两位同窗9年的南大校友接受了AI科技大本营等媒体的采访。 |
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喜大普奔！TensorFlow终于支持A卡了 |
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近日，Google宣布推出适用于ROCm GPU的TensorFlow v1.8，其中包括Radeon Instinct MI25。对于AMD正在进行的深度学习加速工作而言，这是一座 重大的里程碑。AMD提供了一个预构建的whl软件包，安装过程很简单，类似于安装Linux通用TensorFlow。目前Google已发布安装说明及预构建的 Docker映像，一起上手体验下~~ |
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@程序员，终于可以放心写bug了！Facebook的debug神器你值得拥有 |
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Facebook近日推出了一款新工具SapFix，可针对特定的bug自动生成修复程序，然后将其提交给工程师，经确认之后，然后再部署到生产环境中。相比其一年前已投入大规模使用的智能自动化软件测试工具Sapienz，SapFix能够在没有Sapienz的情况下运行，主要用于修复Sapienz在生产前发现的程序 bug。不过，目前SapFix仍在开发阶段。 |
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Scikit-Learn大变化：合并Pandas |
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本文介绍如何完成从Pandas到Scikit-Learn这一令人兴奋的工作流，并且作者基于Kaggle上入门级机器学习竞赛之一：Housing Prices: Advanced Regression Techniques 作为案例实践分析，让大家可以更好地理解与使用这一工具。 |
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NIPS论文排行榜出炉，南大周志华5篇论文入选 |
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在今年的NIPS上，作为国内机器学习领域的领军人物，南京大学的周志华教授本次有5篇论文被接收。通过这些论文，读者可以一窥目前AI领域比较前沿的研究方向。受文章篇幅所限，本文只对这5篇论文进行了摘要式的解读。 |
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深度学习必备数学知识之线性代数篇（附代码实现） |
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线性代数是一种连续的、非离散的数学形式，许多计算机科学家对此缺乏应用经验，掌握线性代数对理解深度学习算法至关重要。本文中，AI科技大本营为大家整理了学习过程中需要必备的线性代数知识，并附上代码实现，以帮助加深理解。 |
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9月推荐 | 精选机器学习文章Top10 |
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本文从1400余篇有关机器学习的文章中，精心挑选出了最热门的10篇，文章涉及：游戏人工智能、机械手操纵、舞蹈、机器翻译新突破、行人计数器、神经网络内部数学原理、神经算术、TensorFlow、AlphaGo Zero算法、Uber客服系统。 |
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如何通过引入硬注意力机制来学习视觉问答任务？ |
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软注意力机制已在计算机视觉领域取得了广泛的应用和成功。但是硬注意力机制在计算机视觉任务中的研究还相对空白。而硬注意力机制能够从输入信息中选择重要的特征，因此它被视为是一种比软注意力机制更高效的方法。本文介绍一种通过引入硬注意力机制来引导学习视觉回答任务的研究。此外结合L2正则化筛选特征向量，可以高效地促进筛选的过程并取得更好的整体表现，而无需专门的学习过程。
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