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文章 2019-03-28 来自：开发者社区

AI大热，三位深度学习先驱赢得2018年图灵奖

恭喜三位科学家。 被誉为“计算机界诺贝尔奖”的图灵奖在27日公布了获奖人，ACM宣布，深度学习的三位创造者Yoshua Bengio、Yann LeCun以及Geoffrey Hinton获得了2018年的图灵奖，以表彰他们给人工智能带来的重大突破，这些突破使深度神经网络成为计算的关键组成部分。届时，这三位获奖人士将分享100万美元的奖金。 众所周知，在人工智能时代，深度学习是最关键的...

文章 2019-03-08 来自：开发者社区

【云周刊】第209期：Perseus(擎天)：统一深度学习分布式通信框架 [弹性人工智能]

本期头条Perseus(擎天)：统一深度学习分布式通信框架 弹性人工智能近些年来，深度学习在图像识别，自然语言处理等领域快速发展。各种网络模型，需要越来越多的计算力来进行训练。以典型的中等规模的图像分类网络Resnet50为例，基准的训练精度为Top-1 76%， Top-5 为 93%，为达到此精度，一般需要将整个Imagenet数据集的128万张图片，训练90次(90 epoch). 这样的....

文章 2019-03-07 来自：开发者社区

Ali-Perseus(擎天)：统一深度学习分布式通信框架 [弹性人工智能]

【作者】  驭策（龚志刚） 笋江（林立翔）蜚廉（王志明） 昀龙（游亮） 近些年来，深度学习在图像识别，自然语言处理等领域快速发展。各种网络模型，需要越来越多的计算力来进行训练。以典型的中等规模的图像分类网络Resnet50为例，基准的训练精度为Top-1 76%， Top-5 为 93%，为达到此精度，一般需要将整个Imagenet数据集的128万张图片，训练90次(90 epoch)....

Ali-Perseus(擎天)：统一深度学习分布式通信框架 [弹性人工智能]
文章 2019-02-15 来自：开发者社区

一文读懂人工智能、机器学习、深度学习、强化学习的关系（必看）

人工智能是下一次工业革命的核心力量，它企图了解智能的实质，并以科技诠释人类的生活，目前最流行的深度学习技术占据着人工智能最新成果的核心领域，机器人开发、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等不断推陈出新，可以设想，未来由人工智能塑造的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》（国发[2017]35号）的发布，明确了人工智能产业将成为新的重要经济增长点....

一文读懂人工智能、机器学习、深度学习、强化学习的关系（必看）
文章 2019-01-10 来自：开发者社区

揭秘人工智能（系列）：深度学习是否过分夸大？

2012年左右，多伦多大学的研究人员首次使用深度学习来赢下了ImageNet，它是一项非常受欢迎的计算机图像识别竞赛。对于那些参与AI行业的人来说，这是一个大问题，因为计算机视觉是使计算机能够理解图像背景的学科，也是人工智能中最具挑战性的领域之一。 当然，与任何其他产生巨大影响的技术一样，深度学习成为炒作的焦点。不同的公司和组织开始应用它来解决不同的问题（或假装应用它）。许多公司开始使用深度学习....

文章 2018-11-16 来自：开发者社区

腾讯医疗AI实验室公布最新研究成果，用深度学习分割头颈组织区域助力靶向治疗

腾讯此次将深度学习相关技术用于头颈区域及组织分割，是在医疗领域的一次尝试，更为医生及患者提供了更有效的治疗方式。 近日，腾讯医疗AI实验室与美国加州大学联合发布最新研究成果《器官神经网络：深度学习用于快速和全自动整体头颈危及器官靶区勾画》。 据了解，在传统的头颈癌放疗过程中，为了保证最大程度让放射计都集中在靶区内，降低其他正常组织和器官受到影响的可能，医生通常会根据患者的CT图像手绘放...

文章 2018-11-12 来自：开发者社区

Yoshua:深度学习AI迈向人类水平的挑战

CCF YOCSEF学术委员会主席唐杰和清华大学计算机系老师崔鹏共同主持讲座。讲座现场座无虚席，很多同学提前1个半小时就到现场去占座。 在本次讲座中，Yoshua教授介绍说目前的人工智能距离人类水平仍然十分遥远，当前人工智能在工业应用的成果主要是基于监督学习方法。人工智能仍然面临巨大挑战，即无法像人类一样自主理解外界、与环境交流。Yoshua深度探讨了深度学习模型的具体内容，如何实现对抽象特征.....

文章 2018-11-12 来自：开发者社区

深度学习巨头Yoshua Bengio清华演讲: 深度学习通往人类水平人工智能的挑战

2018年11月7日晚，被称为“深度学习三巨头”之一的蒙特利尔大学计算机科学与运算研究系教授Yoshua Bengio在清华大学做了《深度学习抵达人类水平人工智能所面临的挑战（Challenges for Deep Learning towards Human-Level AI》的学术报告。Yoshua Bengio教授客观的说，目前人工智能距离人类水平还仍然十分遥远，人工智能在工业应用的成功主....

文章 2018-10-17 来自：开发者社区

fast.ai 深度学习笔记：第一部分第五课

原文：Deep Learning 2: Part 1 Lesson 5 作者：Hiromi Suenaga 课程论坛 一，引言 没有足够的关于结构化深度学习的出版物，但它肯定出现在行业中： 结构化深度学习，作者：Kerem Turgutlu @datascience.com 你可以使用此工具从 Google 下载图片并解决自己的问题： 小型图像数据集的乐趣（第2部分），作者：Nikhil...

fast.ai 深度学习笔记：第一部分第五课
文章 2018-10-17 来自：开发者社区

fast.ai 深度学习笔记：第一部分第四课

原文：Deep Learning 2: Part 1 Lesson 4 作者：Hiromi Suenaga 课程论坛 学生的文章： 改善学习率的方式 循环学习率技术 探索带有重启动的随机梯度下降（SGDR） 使用差异学习率的迁移学习 让计算机看得比人类更好 Dropout [04:59] learn = ConvLearner.pretrained(arch, data, ps=0...

fast.ai 深度学习笔记：第一部分第四课

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