- 由创新工场、搜狗和今日头条联合宣布发起的 AI Challenger 挑战赛，在今年的比赛时间为 9 月 4 日至 12 月 3 日，每双周评出周冠军，每个赛题中效果突出的团队还将进行答辩，角逐总冠军。目前，报名者已超过 1000 名，参赛队伍超过 500 支，其中很多人来自国内外 AI 实力强劲的高校、公司和机构，不乏过去各类比赛的获奖者，比如 ImageNet 两项任务冠军、天池阿里移动推荐算法大赛冠军以及 Kaggle 大赛的众多优胜者。
随着以 30 万张图片为基础的计算机视觉赛道数据集
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深度学习 Kaggle
- 人工智能是人类一个非常美好的梦想，跟星际漫游和长生不老一样。我们想制造出一种机器，使得它跟人一样具有一定的对外界事物感知能力，比如看见世界。 在上世纪50年代，数学家图灵提出判断机器是否具有人工智能的标准：图灵测试。即把机器放在一个房间，人类测试员在另一个房间，人跟机器聊天，测试员事先不知道另一房间里是人还是机器 。经过聊天，如果测试员不能确定跟他聊天的是人还是机器的话，那么图灵测试就通过了，也就是说这个机器具有与人一样的感知能力。 但是从图灵测试提出来开始到本世纪初，50多年时间有无数
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深度学习 计算机视觉
- Project Brainwave是微软的一套深度学习加速平台，主要面向实时人工智能应用。其在基于云端的深度学习模型的性能和扩展性上实现了一项重大的飞跃。
这并不是我们首次听到它的名字，因为微软去年时就曾多次提及。在Hot Chips 2017大会上，微软披露了Project Brainwave的更多实质性细节。微软解释了近年为Project Brainwave平台推出的FPGA(现场课编程门阵列)基础设施、并结合了神经网络处理单元。如果说过去几十年的主题是开发通用C
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微软 深度学习
- 全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner发布了2017年新兴科技技术成熟度曲线(Hype Cycle for Emerging Technologies)，其中包含的各类新兴科技技术揭示出未来五到十年内可以帮助各企业在数字经济时代中生存并繁荣发展的三大显著趋势。 这三大趋势为无处不在的人工智能(AI)、透明沉浸式体验(transparently immersive experiences)和数字平台(digital plat
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- 摘 要： 无人机的广泛运用，在给人们带来便利的同时，也引发了不良影响。比如，无人机飞入禁飞区引发安全问题，由于不正当的使用侵犯公民的隐私等，因此需要构建一个无人机警察系统，对无人机实施监控，遏制乱飞现象。采用传统的识别方法，灵活性不足，精度也不够高。为此提出一种基于深度学习的无人机识别算法，通过训练一个基于卷积神经网络(CNNs)的学习网络，得出一个高效的识别模型，实现无人机和非无人机间的分类。模型的测试结果表明，该方法具有较高的识别率。 关键词： 深度学习;无人机;视
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- IBM Research宣布深度学习演算法出现新的突破，IBM新的分布式深度学习(DDL)软件让每个添加的处理器之间实现线性加速比(linear speedup)，该开发旨在为添加到IBM DDL演算法的每个服务器实现类似的加速效能。
据EETimes报导，IBM加速认知基础设施部门主管Hillman Hunter认为，研究目标是将深度学习培训的等待时间从几天或几小时，缩短到几分钟或几秒钟。
Hunter发文描述这项开发成果，是最受欢迎的深度学习框架扩展到服务器中的多个GPU，而不是使用G
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IBM 深度学习
- 近日，前百度首席科学家吴恩达在其Twitter上发布重磅消息称，deeplearning.ai课程正式登录Cousera。此外，吴恩达还同时在Medium发布博文介绍了这套课程。
此消息意味着，从百度离职后，吴恩达所创立deeplearning.ai一直专注于深度学习入门课程的开发。吴恩达表示，deeplearning.ai立志于扩散AI知识，向全世界普及深度学习知识。
该套课程一共五门，组成了Cousera上的全新深度学习专业(specialization)。用户可通过该课程学习到深度学
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- 有许多公司已经认识到了AI所具有的巨大潜力，还研发出了强大的芯片，以期获得AI的广泛应用。
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- IBM一直在努力促使计算机变得更智能化、更人性化。本周该公司宣布，已经开发出一种技术，可以大幅缩短处理海量数据并得出有用结论的时间。
IBM使用的“深度学习”技术是人工智能(AI)的一个分支，可模仿人脑的工作原理。它也是微软、Facebook、亚马逊和谷歌的重大关注焦点。
IBM的目标是将深度学习系统消化数据所需要的时间从数天缩短到数小时。IBM研究所的IBM研究员和系统加速及记忆主管希拉里·亨特(Hillery Hunter)说，这些改进可以帮助放射
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IBM 深度学习
- 深度学习是一项庞大又复杂的工程，在建立深度学习模型时，走进死胡同被迫从头再来似乎是常事。 近日，Semantics3网站的联合创始人Govind Chandrasekhar在官方博客上发表了一篇文章，讲述了程序员在解决深度学习问题时的应该自问的五个问题。 Semantics3是一家2012年成立的数据科学初创公司，它创建了一个数据库，跟踪产品在网上的销售过程，为零售商提供数据。对于Govind Chandrasekhar写的这篇文章如下： 研究数据科学是一件悲喜交加的事情。喜
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- 概要：人工智能交融了诸多学科，而目前对人工智能的探索还处于浅层面，我们需要从不同角度和层次来思考，比如人工智能和大脑的关系。
神经元
在深度学习领域，神经元是最底层的单元，如果用感知机的模型， wx + b, 加上一个激活函数构成了全部，输入和输出都是数字，研究的比较清楚。别的不说，在参数已知的情况下，有了输入可以计算输出，有了输出可以计算输入。
但在神经科学领域，神经元并不是最底层的单位。
举例来说，有人在做神经元膜离子通道相关的工作。一个神经元的输入，可以分为三部分，从其他
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- 深度学习随着AlphaGo大胜李世石之后被“神话”，很多人认为深度学习就是挑战人类智力的“神器”。可是，深度学习真的如他们想象的那般“战无不胜”吗?
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- 近日，在法兰克福举办的国际超级计算大会上，涌现了很多令人兴奋的新技术，驱动着广泛应用于各行各业的人工智能和深度学习技术的发展。英特尔为人工智能技术的各个层面提供了一套广泛全面的产品组合，其中包括即将推出的英特尔至强可扩展处理器以及英特尔现场可编程门阵列(FPGA)，还有即将推出的代号为Knights Mill的英特尔至强融核处理器，将深度学习技术提升到了一个新高度。
这个英特尔至强融核系列的新成员是专门针对深度学习训练进行了优化，预计在2017年第四季度投产。该处理器旨在满足数据科学家、工程师以
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- 6月27日，《科学美国人》与世界经济论坛联合发布了2017年全球十大新兴技术。这份榜单由《科学美国人》、《科学美国人》全球顾问委员会、世界经济论坛全球专家网络、世界未来委员会共同选出，涵盖了在医疗、计算机、环保等领域的最新技术，它们在提高生活质量、促进产业转型、保护地球环境等方面具有无限潜能。
“新兴技术正在重新定义工业，它们使传统的界线变得模糊，在我们前所未见的尺度上创造新的机遇，”世界经济论坛管理委员会成员、第四次工业革命中心主任Murat Snmez说，&ldquo
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- 人工智能将会成为下一场“工业革命”，并为我们的社会带来巨大的变化。
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