微软Build 2017首日结束，开发者不可不知的AI内容全汇总

微软Build 2017首日结束，开发者不可不知的AI内容全汇总 | Build 2017

2017-08-01 612

北京时间 5 月 10 日晚 23 点整，微软公司一年一度的开发者大会，即“Microsoft Build 2017”在总部西雅图正式开幕。按照官方安排，本次大会将持续 3 天，主题围绕微软公司各项最新技术成果的展示和研讨，包括与微软相关的产业界人士的沟通和互动，以及对未来相关技术发展的展望和规划。

首日 Keynote 演讲的前半段内容主要集中在云计算部分，包括：Azure 跨平台版本更新，Azure 新增的各项服务，以及 Azure 与 Office 365 深层结合等，详情参见雷锋网深度报道《一文看懂微软Build 2017大会：让AI走向边缘》。本文将主要介绍 Keynote 演讲后半段 AI 相关的内容。

AI 的三大要素

AI 内容的主讲人是微软全球执行副总裁、人工智能与搜索业务首席科学家 Harry Shum（沈向洋）

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Tensorflow 全网最全学习资料汇总之Tensorflow 的入门与安装【2】

自2015年11月发布以来，谷歌旗下的机器学习开源框架TensorFlow已经在图像识别，大数据分析，语音识别和语义理解，机器翻译等各个领域得到了广泛应用，同时也得到了业内人士的普遍认可，成为了目前最受关注和使用率最高的开源框架之一。本文将重点整理TensorFlow框架的入门和安装教程。更多关于TensorFlow的深入介绍、应用项目以及各机器学习开源框架之间的对比等内容，请见雷锋网的系列文章。下面是本文整理的资料内容：在安装之前，这里先列出一些对TensorFlow给出大略介绍的文章，其中包括一些重要的概念解释，TensorFlow的具体含义和优点，以及TensorFlow的基本工作原理等。 1. 《TensorFlow极速入门》链接：http://www.leiphone.com/news/201702/vJpJqREn7Ey

2017-08-02

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Daniel Jeffries：多年来，由于实验室研究和现实应用效果之间的鸿沟，少有人持续研究人工智能，AI在很多领域停滞不前。但近两年，AI 在一些领域陆续有了重大突破，比如：图像识别；自动驾驶；Alpha Go等。许多八九十年代的算法，由于硬件慢和缺乏数据等原因束之高阁。而现在，有众多大数据集和大规模并行芯片的支持，这些算法终于初见成效。在过去的一年多时间里，研究人员奋笔疾书，竞相出版专著，以满足读者对深度学习知识的渴求。第一本关于深度学习的书已经上架，更多的将会在夏天或者明年年初陆续上架。我有幸提前拜读了若干专著的初稿，这些书的最终出版让人期待万分。接下来给大家推荐一些深度学习书籍，这些书可以引导大家如何学习人工智能，对深度学习的快速理解有很大帮助。理论和实践相互兼顾我父亲常说“凡事均衡最好。” 对此我深信不疑，且奉为圭臬。当

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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。

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Rocky Linux

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。