11月30日下午，2019中国人工智能产业年会重磅发布《2019人工智能发展报告》。清华大学计算机系副主任唐杰教授主持了报告发布仪式，九三中央科技委副主任、中国传感器与物联网产业联盟副理事长郭源生教授，日本工程院院士、中国人工智能学会名誉副理事长、日本德岛

本文约4000字，建议阅读8分钟。本文为你介绍近3年来的所有主流深度学习CTR模型。随着微软的Deep Crossing，谷歌的Wide&Deep，以及FNN，PNN等一大批优秀的深度学习CTR预估模型在2016年被提出，计算广告和推荐系统

尽管工程师们普遍定位 Python 是简单、优雅的编程语言，但它并非毫无缺点，比如人们一直吐槽它的执行速度不够快，线程不能利用多 CPU 等缺点，如今 AI 界泰斗也放话说要用新编程语言替代 Python。Facebook AI 研究主管 Yann LeC

本文约2900字，建议阅读10分钟。本文将介绍3个非视觉领域的应用实例。众所周知，目前深度学习在计算机视觉领域已经有很好的应用落地，再加上迁移学习，可以很容易的训练出一个用于视觉任务的模型。近年来，深度学习已经彻底改变了计算机视觉。在每个案例中，都会对一个

本文是Google Cloud Next大会上Laurence Moroney的演讲概要。[ 导读 ]谷歌开发技术推广工程师 Laurence Moroney 在 Google Cloud Next 大会上进行了一段 42 分钟的演讲，主题是“What's

本文共4000字，建议阅读8分钟。本文介绍了图像处理，自然语言处理，以及音频/语音处理三类25个开源数据集。深度学习的关键是演练。每个问题都有其独特的细微差别和方法。如果你也遇到此问题，我们有解决方案提供给你。我们挑选了一系列公开可用的数据集供各位详细阅读

本文长度为3500字，建议阅读10分钟或正无穷，嘿嘿！本文为深度学习领域的新手分享该领域论文阅读目录。这里给出了深度学习论文阅读路线图！你将会发现很多近期发表但是确实值得一读的论文。阅读完上面这些论文后，通过对深度学习模型的基础框架，以及深度学习如何应用于

AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程，会每天在公众号中推送一到两节课，并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后，我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。本节课是 Hugo Larochelle 教授深度学习的第七节课。回

本文作者 Nikolai Yakovenko 毕业于哥伦比亚大学，目前是 Google 的工程师，致力于构建人工智能系统，专注于语言处理、文本分类、解析与生成。现在是2017，崭新的一年，是时候做一些预测了。我不喜欢广撒网，因此我只做一个预测。生成式对抗网

传统的BP算法针对高维的数据也是效果不佳。2012Alex 获得ImageNet 冠军，其所用的AlexNet5个卷积层 3个pool层 和2个全连接层。C、 2013 ImageNet的获胜队伍Clarifai 提出了卷积神经网络的可视化方法，运用反卷积