IT思维

正如拉尔夫·沃尔多·爱默生 (ralph waldo emerson) 所言，一个机构就是一个人的影子在变长，美国经济的故事可以通过经营公司人的类型来讲述。

21 世纪之交，《创新者的窘境》一书出人意料成为畅销书，60 岁的哈佛大学商学院教授克雷顿·克里斯滕森（Clayton Christensen）一度声名鹊起，该书更是硅谷创业家们眼中的圣经，克里斯滕森的理论刚好可以解释哪些互联网公司将成就大业。

还记得那个叫Libratus的扑克机器人吗？在2017年，它在无限加注（可以随时全压All In）德州扑克比赛中击败了四名人类高手，成为一时的焦点。

本文将为读者介绍 13 条如何达成这种非凡的成就的建议。

对于 AI 研究者来说，打星际 2 的能力是不是应该写进简历里？

但随着AI和互联网技术大量进入儿童玩具市场，人们对于玩具安全问题的担心也与日俱增。

在过去的一年里我们经历了AI能力急速提升、看到了无人车的逐渐落地、见证了5G时代的开启、感受到了技术在商业进程中的力量、触摸到了科技在日常生活中的问题。

Topbots 总结了他们眼中 2018 年里 10 篇最为重要的 AI 研究论文，带领大家领略过去的一年中机器学习领域的关键进展。

从使用的范围来讲，知识图谱分为通用知识图谱和领域知识图谱。

机器学习领域有哪些实用的开放数据集？Gengo 网站整理出了 50 个高质量机器学习开放数据集，覆盖范围非常广，并按照具体领域（如金融、图像、自然语言处理、自动驾驶）进行分类，推荐给大家。

约 37% 的技术专家认为，未来 10 年，大多数人的生活不会因为人工智能 (AI) 及相关技术的进步而变得更好。

伯克利和谷歌大脑的研究人员近日发表了全新的强化学习算法:柔性致动/评价(soft actor-critic,SAC)。

FAIR 的创办者兼首席 AI 科学家 Yann LeCun、FAIR 现任负责人 Jerome Pesenti 以及 Facebook 首席技术官 Mike Schroepfer 在官网联合发布博客，盘点了 FAIR 五年来所做的事情以及达成的成就。

AI的火爆，让今天在加拿大蒙特利尔开幕的第32届神经信息处理系统大会（NeurIPS 2018），就成为了各国研究组织和企业刷存在感的香饽饽。

人类对于美的追求永不止步。

IBM 收购红帽公司的真正收获是 Openshift，这是一个用于构建和管理 Kubernetes 容器的软件套件。

我被问到最多的问题是“我如何获得更高的精度？”。机器学习工程师，无论是新手还是有经验的，都会问这个问题。

云计算、大数据技术以及移动网络的快速发展开启了一个大规模生产、分析和应用数据的时代。

在人工智能之后，量子计算有望成为接替经典计算机实现算力跃迁的重要手段。

在一篇解释该技术的论文中，研究人员将其描述为一种帮助人们处理语言障碍的方法。

这篇文章中作者尝试将 15 年的自然语言处理技术发展史浓缩为 8 个高度相关的里程碑事件

从传统汽车工业界的中坚力量到科技公司都在这一赛道中狂飙突进。

德勤连续调查了有关认知技术/人工智能的主管，因为他们代表了今天正在测试和实施这些技术的公司。

这篇文章将介绍如何使用知识图和神经网络来回答这类问题。

AI 应用落地，核心是工程问题，不是算法问题，更不是“哲学”问题。