2017年，开发者需要关注哪些AI国际峰会？看这篇就够了-低调大师

2017年，开发者需要关注哪些AI国际峰会？看这篇就够了

2017-08-01 626

不管你是一个从事认知计算、AI 还是机器学习的开发者，你很可能会同意这一观点——第四次工业革命已经开始，而且正在加速。

当前，在广义的 AI 领域，行业、技术、知识变化的速度是如此之快，任何一个想要跟上前沿研究进展的开发者，都要日日夜夜地苦下功夫：关注动态资讯、研读 paper、和技术牛人交流只是其中的一部分；学术会议、行业峰会、workshops 和其他交流会是同样重要的另外一大部分。这里面的原因很简单：撇开大牛的分享不提，这些顶尖同行汇集的会议能让你获得关于技术走向、行业趋势、就业风向等具有黄金价值的信息。当然，这些会议内容也是扩充眼界，学习、印证自己知识体系的好机会。

闲话少说，以下是 2017 全年最值得开发者关注的 AI 、机器学习峰会，共 17 场，按时间顺序排列：

1. AAAI 2017

地点：旧金山
时间：2 月 4–9

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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/178296

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深度学习之经典卷积神经网络的技术浅析 | 硬创公开课预告

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是人工神经网络的重要分支，目前已经成为语音和图像识别领域的一大研究热点。特别是在图像识别领域，由于其特有的权值共享网络结构，大大降低了模型复杂度，减少了权值数量，因此可以直接将多维图像作为输入数据展开训练，有效避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。逐本溯源，卷积结构最早出现于 1984 年的神经认知机（NeoCognitron）。发展到 1998 年，诞生了第一代经典卷积神经网络 LeNet，但随着支持向量机 SVM（Support Vector Machine）的出现，卷积神经网络一度归于沉寂。后来，随着 ReLu（Rectified Linear Units）和 Dropout 等激活函数的提出，以及 GPU 和大数据带来的历史机遇，卷积神经

2017-08-02

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作为人工智能领域一个重要的研究分支，深度学习技术几乎出现在当下所有热门的AI应用领域，包括语音识别，语义理解，图像识别，大数据分析等等，甚至有人把当前的人工智能等同于深度学习。面对如此重要的江湖地位，我们相信一定有为数众多的 AI 开发者对深度学习技术充满了好奇心，想要快速着手使用这项强大的技术来解决现实生活中的实际问题。因此，雷锋网(公众号：雷锋网)将围绕深度学习技术整理一个系列文章，全面覆盖与其相关的各项知识点。本文针对如何入门深度学习这一话题，整理了若干参考资料，希望对广大开发者有所裨益。需要提前说明的是，无论教程怎样浅显易懂，如果要深刻理解深度学习的技术原理，一些基础的数学知识还是必不可少的，包括微积分、线性代数和概率论等。这些都是各高校的必修课，大家可以轻松找到丰富的中文教程。这里仅列出三个值得参考的免费的英文教程。 MI

2017-08-02

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。