近日,著名机器学习教材《Pattern Recognition and Machine Learning》的作者Christopher Bishop教授更新了他的机器学习新书:Model-Based Machine Learning。
人工智能先驱、贝叶斯网络之父、美国计算机科学家 Judea Pearl 在最近的一篇论文中解释了基于数据统计的机器学习系统的一些局限性。
Facebook 依靠庞大的后端系统,每天为数十亿人提供服务。在这些后端系统中,许多都有大量的内部参数。
2018年,行业落地是AI产业最主要的关键词。AI技术如同电与煤这样的基础能源一样,开始源源不断地对产业输送能量,通过效率的提升改变产业形态。
MIT 和清华大学的研究者提出目标几何、外观和姿态的分解表征架构,并将其整合到深度生成模型中,实现了对 2D 图像目标的 3D 操控。
从有一些有趣的用例看,我们似乎完全可以将 CNN 和 RNN/LSTM 结合使用。许多研究者目前正致力于此项研究。
人工智能正越来越多的渗透入人们的生活,改变人们的生活,从自然语言生成到语音识别、从医疗诊断到商业决策,AI逐渐开始显露出巨大的优势,并且它的脚步不会停止。
在论坛上,Google全球副总裁、工程研究员Jay Yagnik 携Google 不同领域的研究者发表了演讲,重点阐述了Google AI在自家产品上的应用以及如何利用AI解决人类面临的医疗、宇宙探索等挑战。