写在CCF-GAIR之后：这是AI最好的时代-低调大师

写在CCF-GAIR之后：这是AI最好的时代

2017-07-31 617

雷锋网按：作者李超，出门问问nlp工程师。文章是他在参加雷锋网八月份的CCF-GAIR之后的感悟，对人工智能的一些总结，以及对个人/企业如何做人工智能产品的思考。

8月份有幸收到雷锋网(公众号：雷锋网)的邀请参加CCF-GAIR大会，金光闪闪的嘉宾团体和高大上的会议盛况自不必说。作为一个一直从事nlp技术和相关产品的工程师，这里写点个人的想法和收获。

主要分三部分：第一部分是人工智能擅长什么、不擅长什么；第二部介绍下参会大神们在机器学习、视觉等领域的工作；第三部分写了个人在如何做人工智能产品的思考。

| AI擅长什么，不擅长什么

牛津大学计算机科学系主任、Deep Mind-Oxford Partnership负责人Michael Wooldridge教授做了题为《Routes to Artificial Intelligence》的大会

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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/177546

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预告：MXNet火了，AI从业者该如何选择深度学习开源框架丨硬创公开课

近日 MXNet 被亚马逊AWS 正式选成为官方深度学习平台，使得前者再次火遍整个 AI 圈。除了 MXNet 外，谷歌、微软、亚马逊、百度等巨头都围绕深度学习搭建了自己的开源平台。目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同，有 TensorFlow、CNTK、MXNet、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j 等。正如程序语言之争一样，深度学习开源框架同样各有优劣和适用的场景，那么 AI 从业者该如何有针对性地选择这些平台来玩转深度学习？本期公开课特邀先后在谷歌、亚马逊、微软供职的机器学习科学家彭河森博士为大家讲述《MXNet火了，AI从业者该如何选择深度学习开源框架》。彭河森博士亲眼见证并深入参与了这三家巨头布局深度学习的过程，此次公开课彭河森博士将分享他对深度学习框架的认知，以及如何选择深度学习

2017-08-01

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本文从两篇论文出发先简要介绍了自然语言处理的基本分类和基本概念，再向读者展示了深度学习中的 NLP。这两篇论文都是很好的综述性入门论文，希望详细了解自然语言处理的读者可以进一步阅读这两篇论文。首先第一部分介绍了自然语言处理的基本概念，作者将 NLP 分为自然语言理解和自然语言生成，并解释了 NLP 过程的各个层级和应用，这一篇论文很适合读者系统的了解 NLP 的基本概念。第二描述的是基于深度学习的 NLP，该论文首先描述了深度学习中的词表征，即从 one-hot 编码、词袋模型到词嵌入和 word2vec 等，我们首先需要数字表征词汇才能进一步做自然语言处理。随后，本论文介绍了各种应用于 NLP 的模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆和门控循环神经网络等，这一些模型加上其它如注意力机制那样的技巧就能实现十分强大的能力，如机器翻译、问答系统和情感分析等。概念基础论文地址： https://arxiv.org/abs/1708.05148 自然语言处理(NLP)近来因为人类语言的计算表征和分析而获得越来越多的关注。它已经应用于许多如机器翻译、垃圾邮件检测、信息提取、自动...

2017-08-01

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近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。