深度学习

Facebook 首席 AI 科学家图文演讲:如何让 AI 学习常识, AI 未来趋势又在何方

4 月 26日,GMIC 北京 2018 在北京国际会议中心召开,Facebook 首席 AI 科学家杨立昆( Yann LeCun)通过视频连线做了题为《AI 的最新技术趋势》的演讲。以下为演讲内容:杨立昆:大家晚上好!我这边是晚上,你们那边应该是上午,非常抱歉我不能亲自到会场上来。我叫杨立昆,来自 Facebook 人工智能研究院以及纽约大学。今天我想讲一下关于深度学习

人类感知和深度学习有何不同?

人类与机器相比为什么会产生错觉?人类感知和深度学习系统在识别图像与声音上有什么区别?它们是如何感知的,原理是什么?本文将对上述几个方面的内容给出详细解释。我们如何看待这个世界?为了理解这一点,首先让我们探讨一下我们是如何错误地认识世界的。“矩阵中的瑕疵”(glitches in the matrix)将会向我们揭示我们感知的本质。Victoria Syke创造了上图所示的视

时下产品经理入行AI的技术分解

本文着重讲解:AI的技术范围?时下有哪些落地的AI技术?各自的优缺点是什么?产品经理视角应该知道的技术和切入的角度?随着大数据的累积,AI迅猛发展,希望了解AI的人,期待从事AI产品经理工作的人也越来越多。但是摆在希望从事AI产品经理工作的人面前的第一件事是:AI的技术范围?时下有哪些落地的AI技术?各自的优缺点是什么?产品经理视角应该知道的技术和切入的角度?本篇重点解答以

深度学习走进死胡同了?

人工智能真正的前路究竟在何方?今天的话题很大,咱们先从浅显的环节入手。深度学习“教父”、在世科学家中的翘楚 Geoffrey Hinton 曾在 2016 年多

智能座舱算法基础之深度学习篇

智能座舱,实在传统的车载座舱系统的基础上增加了智能化的属性,通过感知(语音、视觉)、认知、决策、服务的过程使车辆能够主动地服务于驾驶员和乘客,从而提升座舱的用户

神经网络:理解深度学习的基础

过去的两周时间,我们用七篇文章学习了机器学习的常见算法,今天开始我们进入深度学习的介绍。作为深度学习的第一篇文章,我们就来聊聊深度学习的基础:神经网络(Neur