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AI换脸常见方法细说从头
所属栏目：[经验] 日期：2019-09-03 热度：177
「AI 换脸」这几天又热起来了。雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论秉承以往的风格，从技术角度简单回顾一下近几年重要的 AI 换脸技术。 Cycle GAN Cycle GAN 可以说是所有人脸转换尝试重要早期尝试。在对抗性生成式网络(GANs)的风潮中，大家发现只要给定[详细]
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人工智能是网络安全的助力还是威胁？
所属栏目：[经验] 日期：2019-09-03 热度：125
企业的安全威胁一直存在，只是因为网络的发展，威胁从实体空间转移到了网络空间。 如今的商业世界围绕着数据展开，数据为企业和消费者都增加了内在价值。 而随着技术的进步，商业运作变得更加智能化，操作也是如此，强大的技术改变了商业的本质。对领先的[详细]
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全球AI教育哪家强？美国、中国、欧洲、以色列占鳌头
所属栏目：[经验] 日期：2019-08-30 热度：144
当谷歌不再提Mobile First，而是AI First;腾讯开始为AI in All摇旗呐喊;百度对鲁莽的乱纪者回以Whats your problem?之后表态在AI前进的道路上会有各种各样的事情发生，但是前进的决心不会改变，AI会改变每一个人的生活的时候，我们能切实的感知到AI的时代[详细]
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一文看尽26种神经网络激活函数（从ReLU到Sinc）
所属栏目：[经验] 日期：2019-08-30 热度：181
在神经网络中，激活函数决定来自给定输入集的节点的输出，其中非线性激活函数允许网络复制复杂的非线性行为。正如绝大多数神经网络借助某种形式的梯度下降进行优化，激活函数需要是可微分(或者至少是几乎完全可微分的)。此外，复杂的激活函数也许产生一些[详细]
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产业开发者的福音！百度飞桨深度学习能力登陆浪潮AI服务器
所属栏目：[经验] 日期：2019-08-30 热度：67
8月28日北京，在AICC2019人工智能计算大会上，百度与浪潮宣布在人工智能领域达成合作，双方将共建百度飞桨(PaddlePaddle)与浪潮AIStation联合方案。本次合作，将让深度学习开发者可以更便捷、高效地在浪潮AI服务器上应用飞桨的深度学习能力。在此基础上，[详细]
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深度学习下一阶段：神经架构自学习，带来优秀的计算机视觉模型
所属栏目：[经验] 日期：2019-08-30 热度：78
深度学习是人工智能模型的先驱。从图像识别、语音识别，到文字理解，甚至自动驾驶，深度学习的来临极大地丰富了我们对AI潜力的想象。 那么，深度学习为何如此成功呢？ 主流思想认为，一个重要的原因是，深度学习成功的原因是不依靠人类直觉来构建或表示数[详细]
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无人驾驶元老被起诉，窃取谷歌1.4万份机密文件给Uber
所属栏目：[经验] 日期：2019-08-30 热度：95
Anthony Levandowski是硅谷的一位明星工程师，作为自动驾驶技术的领军人物，他致力于自动驾驶汽车的研发，是谷歌联合创始人Larry Page的心腹。 除了谷歌，为了在自动驾驶领域拥有得力战将，好几家资本都向Anthony Levandowski抛出了橄榄枝，其中就包括他的[详细]
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世界AI大会三马纵论：马云乐观、马斯克悲观，马化腾提了个大危害
所属栏目：[经验] 日期：2019-08-30 热度：114
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。 2019世界人工智能大会今日在上海开幕。 CMU计算机学院院长Tom Mitchell、马化腾、沈向洋和汤晓鸥等一众AI大咖发表了演讲。 另外还有最受关注的马云和马斯克的二马对话。 整个过程亮点[详细]
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论机器学习模型的可解释性
所属栏目：[经验] 日期：2019-08-30 热度：195
在2019年2月，波兰政府增加了一项银行法修正案，该修正案赋予了客户在遇到负面信用决策时可获得解释的权利。这是GDPR在欧盟实施的直接影响之一。这意味着如果决策过程是自动的，银行需要能够解释为什么不批准贷款。 在2018年10月，亚马逊人工智能招聘工具[详细]
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走心整理——十个常用深度学习算法
所属栏目：[经验] 日期：2019-08-30 热度：122
过去十年里，人们对机器学习的兴趣经历了爆炸式的整长。我们几乎每天都可以在计算机程序、行业会议和媒体上看到机器学习的身影。很多关于机器学习的讨论都混淆了机器学习能做什么和人类希望机器学习能做什么。从根本上讲，机器学习是运用算法从原始数据中[详细]
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人工智能对业务分析师意味着什么
所属栏目：[经验] 日期：2019-08-30 热度：166
如今，人工智能不再是一个热门术语，而很多环境业务分析师和其他分析师发现采用人工智能技术可以更好开展工作的现实。分析师需要学习更多的分析技能，并确定可以利用的关键问题和机会。尝试采用新兴技术仍然有效，但分析师需要适应，以强调他们可以为组织[详细]
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现代机器人之父：超强AI只是幻想
所属栏目：[经验] 日期：2019-08-29 热度：93
编者注：本文作者是Brian Bergstein，他是《麻省理工科技评论》的副主编与执行编辑以及美联社的技术编辑。 1984年的某天，罗德尼布鲁克斯（Rodney Brooks）在泰国的家中感到炎热、无聊、孤独。正是在这种情形之下，他灵光乍现，产生改变机器人技术领域发展[详细]
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智慧城市：将炒作与现实分开！
所属栏目：[经验] 日期：2019-08-29 热度：76
围绕智慧城市的热情空前高涨，但在这种疯狂运动中，我们经常会忘记智慧城市对我们的影响。 人工智能 今天，超过一半的世界人口(55%)生活在城市地区，预计到2050年，这一比例将增加到68%。考虑到这些，政府、城市规划师和技术专业人士提出了智慧城市的概念[详细]
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麦肯锡合伙人Karel Eloot：3×Simpler正在提升工业机器人的用户体验
所属栏目：[经验] 日期：2019-08-28 热度：106
在两年前的意大利比萨的威尔第歌剧院里，意大利男高音歌唱家安德烈波切利(Andrea Bocelli)与卢卡爱乐乐团合作演出。与往常不同的是，这次指挥家喧宾夺主拿着指挥棒的是由瑞典科技公司ABB制造的双臂机器人YuMi。 YuMi展现了机器人的感知和自我学习的能力，[详细]
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数学模型正在破译人类视觉形成的秘密
所属栏目：[经验] 日期：2019-08-28 热度：74
人类视觉如何形成？时至今日，这仍然是一个迷：大脑的视觉系统从世界本身收到的信息却非常有限，这同时也意味着，我们看到的大部分内容主要来自想象。 纽约大学数学家Lai-Sang Young表示：我们认为自己看到的很多东西是经过大脑进行重构的，实际上我们并没[详细]
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相关不等于因果，深度学习让AI问出“十万个为什么”
所属栏目：[经验] 日期：2019-08-28 热度：98
大数据文摘出品 来源：searchenterpriseai 编译：张大笔茹 生活经验告诉我们，相关关系并不能直接推导出因果关系，但不管是日常生活还是学术研究，对于因果关系的解释要远比相关关系重要得多。很多时候，我们也会对事件之间的因果关系捉襟见肘。 如果，把[详细]
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“Rollbot”软体机器人无需动力就能改变形状
所属栏目：[经验] 日期：2019-08-28 热度：140
据外媒报道，来自哈佛大学约翰保尔森工程与应用科学学院 (SEAS)和加州理工学院工程与应用科学学院的科学家们开发出了一种新的软体机器人。这种软体机器人可以响应外部刺激而移动和改变形状，为未来的无系绳软体机器人铺平了道路。 该团队转向折纸，使用连[详细]
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人工智能的第三次寒冬是否来临？
所属栏目：[经验] 日期：2019-08-28 热度：104
人们对人工智能有着无限遐想，它早已成为小说和电影最热门的主题。提及人工智能时，脑海中总是会浮现钢铁侠和他的人工智能助手J.A.R.V.I.S(或者它的替代物星期五)、《超能陆战队》里的大白或者《西部世界》高科技成人主题公园的画面。 尽管人工智能作为生[详细]
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脑门贴张纸，骗过超强人脸识别系统！华为出品，Face ID已阵亡
所属栏目：[经验] 日期：2019-08-28 热度：186
而骗它的人，是来自莫斯科国立大学和华为莫斯科研究院的科学家。 他们的符上有特殊纹路，可以迷惑AI，这叫对抗攻击。攻击成本很低，符是普通的彩色打印机打出来的。 团队说，这是一个很容易复现 (Easily Reproducible) 的方法，还不光对ArcFace这一只AI有[详细]
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利用人工智能和物联网控制食物浪费
所属栏目：[经验] 日期：2019-08-28 热度：57
食物浪费是今天数百万人营养不良的主要原因之一。因此，政府和农业组织应该考虑利用物联网和人工智能来减少食物浪费，这样做不仅可以解决饥饿问题，而且还可以促进财政节约。 世界各国都面临着粮食短缺，无法满足日益增长的人口需要。根据世界饥饿统计报告[详细]
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20种世界先进的机器人，真是细思极恐
所属栏目：[经验] 日期：2019-08-28 热度：93
随着科技的发展，机器人必然逐渐进入我们的生活，甚至在许多领域替代人类。以下是目前全球范围内非常先进的一些机器人： Actroid-F 这种实验性机器人的目标，是创造最逼真的仿人类机器人，它们可以说话，眨眼，识别面部表情，并根据判断做出反应 REEM 全尺[详细]
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AI引发RISC“家族”之争，MIPS开源会比RISC-V和Arm更适合AI？
所属栏目：[经验] 日期：2019-08-28 热度：51
本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。 PC的普及成就了x86，智能手机的浪潮让Arm人尽皆知。如今的AI热潮，是否会成就其它指令集？目前，RISC-V指令集已经吸引了不少关注，并且还在快速发展。不过，Arm去年曾建立网站指出RISC-V的五大问题。还[详细]
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在人工智能开发领域，创建真正掌握自然语言处理到底有多重要？
所属栏目：[经验] 日期：2019-08-28 热度：132
在人工智能开发领域，最重要的目标莫过于创建真正掌握自然语言处理(natural language processing，NLP)的系统。这是使AI得以广泛应用的关键，因为它需要与(不懂机器语言，不会编程技能的)人类互动。在通往NLP的道路上，可以说，只有先让AI学会说人类语言，[详细]
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人工智能可以从高性能计算学习的七个经验和教训
所属栏目：[经验] 日期：2019-08-24 热度：100
有效的IT组织可以寻求更广泛使用人工智能的方式，通过从高性能计算(HPC)中吸取的经验和教训，将其重点放在系统级思考上。 每个组织都将使用人工智能技术，或者应该使用。人工智能对企业利润和竞争优势的潜在积极影响是不容忽视的。 如今，高性能计算(HPC)[详细]
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三场景说透人工智能如何赋能新零售
所属栏目：[经验] 日期：2019-08-24 热度：109
从上世纪五十年代起，人工智能历经多年的起伏发展，不断在业务场景中尝试应用，终于在2016年出现转折世界围棋冠军李世石在与Alpha Go的比赛中投子认输，之后的几年里，各种形式的人机大战不断上演(从围棋、德州扑克到即时战略游戏等)，机器相对人类取得一[详细]
