云脑科技徐昊：AutoML 工程实践与大规模行业应用 | AI研习社104期大讲堂总结
雷锋网(公众号：雷锋网)AI 科技评论按： AutoML 是今年的机器学习的热点，该技术潜力很大，在工程实践能够产生巨大的价值。现阶段，业界主要在探讨 AutoML 的难点与方向阶段，目前还没有一家推出系统性的方案。在工程实践上，AutoML 还没有成为机器学习流程自动化、智能化的主要推动力。在实际应用中，针对大数据大模型的 AutoML 优化在 research 与 engineering 两....
2019年人工智能硬件与应用大趋势
2019年即将到来，人工智能将往什么方向发展？机器学习将如何演变为人工智能？在神经网络领域具有20年的技术经验Eugenio Culerciello，在硬件和软件两方面都有经验积累。他预测，在硬件和应用两方面，2019年的人工智能都值得我们期待。 目标 一句话概括，人工智能领域的目标就是制造超越人类能力的机器：自动驾驶汽车、智能家居、人工助理和安防摄像头是首要的目标，接下来是智能厨房、清洁机器人....
阿里云与香港理工大学合作，推动人工智能在城市、医疗等行业应用
11月13日，香港理工大学、阿里云在香港签署合作备忘录，加强双方在人工智能领域的研究合作，推动人工智能技术在城市管理及医疗行业的应用。双方先期研究成果将率先在香港应用，再推广至粤港澳大湾区及海外城市。 香港理工大学副校长（科研发展）卫炳江教授（图左）与阿里云总裁胡晓明 香港理工大学校长唐伟章教授在典礼上表示， 对于理大与阿里巴巴集团的合作非常高兴，深信这次战略合作有助双方在智慧城市和智慧医疗...
除了AI，你不该忽视Python在这4大领域的应用！
人工智能为Python火热增长动力 借着人工智能的东风，Python在这两年逐渐火了起来，Python在编程语言排行中的不断攀升，不得不说有着人工智能的很大功劳。凭借Python简洁易于上手的语法和丰富的扩展，Python在人工领域的应用越来越广泛。 越来越多的培训机构也以“Python”和“人工智能”作为旗号和噱头，打着“21天精通Python，3个月掌握人工智能”的口号，收割了一波又一波迷茫....
今晚20:00职播间 | 基于定制数据流的AI应用
雷锋网AI研习社讯：深度学习已经在安防，金融，自动驾驶等领域得到了广泛的应用。市场上的方案大多是基于GPU或者精简指令集RISC架构，通过增加多个处理单元提升计算能力。本次介绍会讲解基于数据流架构的AI方案和适配的工具链。 分享主题 基于定制数据流的AI应用 分享嘉宾 方舟，负责鲲云科技FAE团队。目前负责鲲云硬件平台，软件平台与编译器技术支持。爱尔兰IRC奖学金获得者，帝...
通过人工智能构建智能集锦服务在央视世界杯期间的应用
2018年世界杯期间，阿里巴巴与央视CCTV5客户端联合打造基于多模态人工智能技术的智能集锦服务，每场足球比赛结束5分钟就能够智能生成全场比赛精彩集锦，经过人工审核后比赛结束20分钟内就能在CCTV5客户端发布，集锦的生成时间相比人工剪辑效率提升了10倍。经过世界杯64场比赛的实际应用证明，智能集锦生成内容基本能够达到直接发布的标准，能够明显节约人工工作量，提高内容发布...
AI加持机器视觉，要智能，更要应用广泛。
在前不久的华为全联接大会上，微软全球资深副总裁洪小文发表“AI：让世界更智能”的主题演讲，并分享微软在AI领域的研究进展。洪小文表示，我们正在从事一项振奋人心的事业，即通过AI来延伸人类智慧，帮助人们更好地生活。微软在机器视觉、语言等许多方面取得进展，在努力确保通过人工智能为所有人赋能。的确，机器人的发展与人工智能密不可分，机器人是人工智能的落地应用之一。人工智能正在改变和机器的交互方式，机器人....
NLPIR数据挖掘是AI技术在NLP上的应用
随着信息产业的迅猛快速的发展以及Internet/Web技术的快速普及，使海量数据不断产生。随之而来的问题是如此多的数据让人难以消化，无法从表面上看出他们所蕴涵的有用信息，从而不能有效地进行分析处理。 数据是进行信息化处理的基础，从数据中获取重要信息并将其转化为实际的生产和应用效果变得越来越广泛，也推动着社会生产和市场经济的快速发展。尽管现代的数据库技术已经相当优秀能够使我们使我们很容易的....
Google AI最新应用，成功辨识肿瘤突变影像
一直以来，许多肿瘤的分类诊断一定要仰赖专业病理学家在显微镜下耗时仔细观察来完成，而今日，一项结合训练机器学习的重大突破，让这项重要工作能缩短至数秒内完成。近期发表于《Nature Medicine》期刊的一项最新研究，美国纽约大学研究团队重新训练现成的 Google 深度学习算法，辨识两种最常见的肺癌类型──肺腺癌和鳞状细胞癌，辨识准确度可达 97％。团队使用的这项人工智能科技，与上传至 Goo....
AI在汽车中的应用：实用深度学习
深度学习的“深度”层面源于输入层和输出层之间实现的隐含层数目，隐含层利用数学方法处理（筛选/卷积）各层之间的数据，从而得出最终结果。在视觉系统中，深度（vs.宽度）网络倾向于利用已识别的特征，通过构建更深的网络最终来实现更通用的识别。这些多层的优点是各种抽象层次的学习特征。 在未来的某个时候，人们必定能够相对自如地运用人工智能，安全地驾车出行。这个时刻何时到来我无法预见；但我相信，彼时“智能”会....
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