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独家丨2017全国深度学习技术应用大会回顾:传统的AI研究方法,在DL时代该如何变革?

雷锋网(公众号:雷锋网)按:2016年无疑是深度学习最为火热的一年,深度学习在语音、图像、自然语言处理等领域取得非常突出的成果,成了最引人注目的技术热点之一。雷锋网也报道过多次关于Google、Facebook、微软、百度在内的各大技术巨头都在不遗余力地推进深度学习的研发和应用。 2017年深度学习的势头依旧迅猛,并以更快的速度渗透在各个行业当中,对世界产生深远影响。 深度学习不但使得机器学习能够实现众多的应用,而且拓展了人工智能的领域范围,并使得机器辅助功能都变为可能。其应用领域正在加速渗透到很多领域,也催生了深度学习与其它应用技术的加速融合。 为提升一线科研人员更加深入了解深度学习,中国电子学会于2017年3月25-26日在北京举办了“2017全国深度学习技术应用大会”,中国电子学会林润华副秘书长到会并讲话。大会主席王亮研究员,大会

AI科技评论周刊:你有没有想过,要成为一个AI领域的大神?

未来是一个AI的时代吗?很有可能是的,几乎每天都能看到AI相关的新闻,你会不会也有一种想要钻研AI,制造下一个AlphaGo的冲动? 可是学习AI说难不算特别难,但是说简单也绝不简单,尤其是对于初学者来说,更是容易有种无从下手的感觉。上个星期,AI科技评论急大家之所急,为大家准备了几份非常精彩的AI入门教程,为你全方位无死角的揭开目前AI最火热的机器学习方法背后的奥秘: 想了解机器学习?你需要知道的十个基础算法 朴素贝叶斯分类 机器学习的本质是什么?其实就是连续的概率选择和调参,但到底是怎么个调法?神经网络到底是基于哪些函数建立而成?这篇文章详细的解释了这些问题。文中列出了监督学习、无监督学习和强化学习三大类中的十种神经网络类型,并简要介绍了它们各自的原理、适用的场景、运算的优势等内容。当你思考一个新的项目需求该用何种算法来实现才是最方便

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