11月30日
浅谈机器学习
机器学习源起 人类的智能活动主要是获得并运用知识，可以说知识是智能的基础，为了使计算机具有智能，能模拟人类的智能行为，就必须使它具有知识。因此，早期的人工智能方法通常基于这样一个假设，即智能可以通过知识库和符号操作来实现。这种AI方法也叫符号式AI，其典型应用是专家系统，专家系统方法通过构建大量的判别规则来进行问题的推断，就像编程语言中的If...Else...处理...
标签：深度学习
11月24日
产品级深度学习开发指南
众所周知，深度学习模型仅仅只是构建 AI 产品的重要步骤，但并不是全部。一个互联网产品（如 APP）想要集成深度学习能力，往往还需要走完很多设计、开发和测试方面的工作。如何部署深度学习往往成为了系统设计中更关键的问题。近日，GitHub 上有这样一个项目，专门介绍了如何将深度学习算法和模型融入到互联网产品中。项目基本以流程、架构图为主，目前仍在完善中，适合产品经理和...
08月02日
清华大学：人工智能之知识图谱报告
知识图谱（Knowledge Graph)是人工智能重要分支知识工程在大数据环境中的成功应用，知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。基于此背景，《人工智能之知识图谱》(Research Report of Knowledge Graph)本研宄报告对知识图谱这一课题进行了简单梳理，包括以下内容： 知识图谱的概念与研宄概况。对知识图谱的概念、分类进行阐述，并分...
04月22日
深度学习是蓝海还是深坑? | 麦肯锡AI应用报告
智能栗子 编译自 McKinsey & Company AI的价值并不在模型自身，而在于公司怎样用好它们。 麦肯锡出品，一份深度学习领域的分析报告，包含400个应用案例，横跨19个行业的9种业务功能。报告重点强调了前沿AI技术的应用范围之广，以及经济潜力之盛，也提到了发展中的一些局限和挑战。 还有，需要注意的是，就算AI技术的前景再光明，使用数据之前都要把数据安全、隐私以...
02月23日
深度智能的崛起（三）：神经网络研究的三起三落
“世界的尽头，是雄狮落泪的地方，是月亮升起的地方，是美梦诞生的地方。”——大卫《人工智能》 接上文《深度智能的崛起（二）》 ♦神经元与神经网络 一直以来，我们的大脑如何从感知到的信息进行学习和判断，并形成记忆、情感和意识，这对于人工智能研究来讲仍然是一大谜题。深度学习的基础理论源于人工神经网络（Artifical Neural Network, ANN），深度学习通过逐层提取...
11月07日
深度智能的崛起（一）：“猫”“狗”AI们的野蛮生长
“世界的尽头，是雄狮落泪的地方，是月亮升起的地方，是美梦诞生的地方。”——大卫《人工智能》 引言：大数据时代，大数据驱动的深度智能生逢其时，就像哈勃望远镜一样，可以推进人类文明的进步，从战胜人类顶尖棋手、帮助发现引力波到治疗癌症、金融交易、安全防控、气候模拟等。可以预见的是，随着深度学习技术体系的高速发展和这一波“猫”“狗”AI工程的野蛮生长，人类正在大踏步...
10月20日
从阿尔法狗元(AlphaGo Zero)的诞生看终极算法的可能性
“道生一，一生二，二生三，三生万物”---《道德经》 1923年,爱因斯坦在他的诺贝尔得奖感言中说到：“我欲探索一个统整理论的理智思维,是无法满足于存在有两个本质彼此完全独立的领域之假设”。这句话有点拗口，主要意思是，爱因斯坦认为自然科学中“统一”的概念或许是一个最基本的法则。后来直到去世，爱因斯坦都在致力于寻求一种能将引力场与电磁场，相对论与量子论统一起来的统一场理...
08月06日
论人工智能的泡沫、价值与应用困境
“我准备考虑一个问题：‘机器能思维吗？’”---阿兰.图灵，1950，《Computing Machinery and Intelligence》 前段时间在忙着炼丹（Deep Learning），还有几场大数据培训，很久没有动笔了。今天想和大家谈谈人工智能（Artificial Intelligence, AI），2017可谓人工智能元年，AI领域风投和创新、创业风起云涌，深度学习研究和应用持续火爆，以Facebook小扎和Tesla钢铁侠为代表的大佬们站...
05月27日
阿尔法狗（AlphaGo）彻底战胜人类意味着什么
“你必须明白，这些人中的大部分还没有准备好去拔掉他们身上的控制物。他们中的很多人都如此习惯于、并且无望地依赖于这个控制系统，甚至会反过来维护它！”---《黑客帝国》 阿尔法狗与人类顶尖棋手的人机大战注定成为人工智能（Artifical Intelligence, AI）的里程碑事件，当AI变得越来越复杂，越来越聪明，以至于在多个领域全面超越人类的时候，那时的AI会是提高人类生产力和生活质量...
04月14日
深度学习应用实践指南
近日来自美国海军研究室人工智能应用研究中心的 Leslie N.Smith 总结了一份报告，本报告对希望在没有用过深度学习算法应用软件上进行深度神经网络尝试的人群提供了实用建议。为了使项目更易于管理，这些建议被分成了几个阶段，每个阶段都包含了帮助新手的大量建议和见解。 本报告针对的群体是应用程序的主题专家，但是在深度学习方面还是新手。它对希望在没有用过深度学习算法...
03月05日
麦肯锡：深度学习技术的120个应用场景
编者按：麦肯锡研究发布了深度学习将影响的12个领域，每个领域又分为10个方面。换言之，这就是深度学习的120个商业机会。 有理由相信，深度学习将彻底改变以下提及的这12个领域。 这些行业的大多数领导者都在关注机器学习，不过他们却认为深度学习带来的改变在遥远的未来才会发生。他们错了。 自动化将在短期内接管的12个行业 颜色越深表示影响力越大。 机器学习在汽...
11月23日
从TensorFlow看谷歌的云端人工智能战略
引子:有些朋友知道谷歌的Tensorflow是专业的深度学习库，有了它各种功能强大的深度神经网络得以快速构建实现，但估计很少朋友知道Tensorflow是可以在iOS, Android甚至树莓派(Raspberry Pi)上运行的，本文我们就来谈谈，深度学习进入移动端将意味着什么？并一窥谷歌的云端人工智能战略。设想未来你是一名警察，只需要手中android终端，摄像头照到的任何事物，包括人脸，车牌，身份证...
10月31日
深度学习的“深度”价值是什么？
深度学习的核心技术是几十年前就提出的人工神经网络，如果将人工神经网络比为火箭发动机一代，那么深度学习就是火箭发动机二代，升级了训练方式（Hinton大神首创），加装了高性能计算配置（做游戏显卡起家的Nvidia居功至伟），最关键的是有了大数据燃料，这样一来，我们人类飞抵人工智能星球的能力就大大增强了。这也是为什么神经网络换马甲为深度学习之后，能获得突破性成功（图像...
07月12日
深度学习能否一统大数据机器学习江湖？
从历史来看，重大科学的研究往往呈螺旋形上升的过程，不可能一蹴而就，每一次基础科学研究的重大进步，一定会带来相关产业界的革命性增长。经历过“三起三落”的人工神经网络，能够在换马甲为深度学习后成功逆袭，正是机器学习领域这三十年来积累诞生的重大基础科学研究成果。现在深度学习被看作是通向真正人工智能的关键技术，被寄予厚望。2013年3月，Geoffrey Hinton和他的两位研究...
05月23日
大数据技术初探
从前些年到现在所谓的大数据时代，移动互联网、物联网、云计算、人工智能、机器人、大数据等前沿信息技术领域，逐个火了一遍，但什么是大数据，大数据的技术范畴包括那些，估计很多人都是根据自己所熟悉的领域在盲人摸象。下文从DT（Data technology，数据技术）技术泛型角度来简要地介绍什么是大数据，包括那些核心技术，各领域之间的关系等：首先我们说说机器学习，机器学习（ma...