2020年是非常普通的一年，却又非常不平凡，生活中，人工智能替代了外卖小哥，公交司机，在病情满街的时候，是人工智能承担了人患病的风险，医学上，人人关注的新冠，从数字信息的更新到疫苗的研发，在人工大数据的围墙之下，阻止了大爆发的感染。人工智能看似一个遥远的话

Khodabandeh表示，要想从这些项目获得回报，更多的AI采用者需要重新考虑如何在自己的业务中整合人工智能技术。他表示，“显然有很多炒作。有些炒作来自数据。”

NeurIPS 接收论文中，29% 的作者有中国大学的本科学位，但他们在毕业后有 54% 会去美国攻读研究生博士，这其中又有 90% 选择留美工作。剑桥大学的 2020 版《AI 全景报告》写出了 AI 领域哪些值得关注的新观察？在数字化逐渐成型的今天，A

之前挖过一个坑，打算写一系列文章，聊聊技术进步会对人类社会和政治的潜在影响。人工智能是目前能看到的，对人类社会有可能产生重大影响的技术变化。也是未来三十到五十年之间，比较确定会发生的技术变化。AI技术应用的一个重要方面就是自动驾驶。AI最大的危险，并不仅仅

历史表明，网络安全威胁随着新的技术进步而增加。最近，深度学习和神经网络在支持各种行业的技术方面变得非常突出。从内容推荐到疾病诊断和治疗以及自动驾驶，深度学习在做出关键决策方面发挥着非常重要的作用。虽然我们仍然不知道何时会出现大规模的深度学习攻击，但这些例子

在过去的60多年中，AI的发展受到了神经科学和心理学的深刻影响，其中也受到了神经科学和心理学的启发。在早期的几十年中，许多AI从业者在神经科学和心理学方面进行了很好的研究。l 关于稀疏编码的研究工作是为了理解初级视觉皮层中定向边缘检测器，导致稀疏编码成为现

近几年来，人工智能逐渐火热起来，特别是和大数据一起结合使用。人工智能的主要场景又包括图像能力、语音能力、自然语言处理能力和用户画像能力等等。这些场景我们都需要处理海量的数据，处理完的数据一般都需要存储起来，这些数据的特点主要有如下几点：。为了更好的介绍 H

机器学习可能会很有魔力，即使它背后没有魔法。尽管如此，机器学习项目的成功更多地取决于构建高效的基础架构，收集合适的数据集以及应用正确的算法。机器学习已经在金融服务行业中取得重大进展。让我们看看为什么金融公司可以通过AI和机器学习实现什么解决方案，以及他们如

——金融间序是典型的部分可见马尔科夫决策过程。金融市场已经成为最早的采用机器学习市场之一。20世纪80年代以来，人们一直在使用ML以发现市场上的规律。但是, 我将机器学习应用于现实世界的金融预测问题。所有这一切证实了金融市场本质上是不可预测的事实。我已尝试

搜索/寻路算法搜索算法本质上是一个程序，旨在找到到达目标的最佳或最短路径。预测建模算法如今，预测建模被大肆炒作，各地数据科学家试图用神经网络解决世界上的不同问题。回归是发现两组变量之间的相关性，而分类是确定数据集属于不同组的概率。

在众多的人工智能应用中，智能语音交互是大众能够最近距离接触到的一个。国内外各大互联网公司和众多初创企业都瞄准了智能语音交互这一重要领域，并视其为下一个最重要的流量入口和服务分发途径。不仅是在这些新兴领域，智能语音交互还逐步渗透到传统行业内，助力传统服务智能

目前，人工智能非常火爆，有人为之欢呼雀跃，比如说，很多人纷纷摩拳擦掌去学习AI，以期在未来的职场上分得一碗羹。但也有人心生恐惧，担心AI会逐渐取代人类的工作，并逐渐控制人类。世人为之震惊之余，也开始对人工智能心生敬畏，甚至担忧起人类的未来。以至于著名物理学

2016年，亚马逊Echo和谷歌Home的成功，让我们目睹了语音用户识别系统的崛起。Oculus Rift， HTC， PTC、微软对AR/VR头显设备的频繁迭代以及Pokemon Go的大受欢迎，让我们感受到AR/VR的势头正劲。AlphaGo打败韩国围

进入2019年，持续了近三年的超级话题人工智能，开始让位于5G。根据3月21日百度指数显示，关键词“人工智能”与“5G”的PC+移动搜索量于2018年12月完成交汇，此后至今，“5G”的搜索热度均超过“人工智能”，并在2月25日几乎达到后者5倍。近半年内，

数据科学和分析领域在2018年的主要发展有哪些？2019年的主要趋势又如何？本文推荐业内12位大牛的观点，一起来看看他们是如何评价的吧！Meta Brown, @metabrown312, 《Data Mining for Dummies》作者, A4A

John McCormac是伦敦帝国学院戴森机器人实验室的一名博士生，师从Andy Davison教授和Stefan Leutenegger博士。2016年6月，McCormac参加了在密歇根大学召开的RSS 2016大会，他在博客中分享参会的一些心得体会

文章最后准备了有关Python的学习资料。之所以现在深度学习和增强学习能够取得很大的成功，背后有一个很大的原因，就是基于巨大的数据和巨大的运算量训练出的拥有巨大容量的模型，所以它们的成功离不开硬件系统，这也是为什么现在GPU这么火，包括云计算、多机协作已经

很多情况下人工智能无法给出 100% 正确的回答，如何找到人工智能善于解决的问题就成了首要的任务。核心业务，失败不可接受。自动驾驶，自然语言理解。卡斯帕罗夫和李世石真的败给了机器吗?卡斯帕罗夫在被深蓝击败后，发起了自由式国际象棋比赛，可以使用人工 + 智能

日前，微软推出了一个Cloud Platform线路图网站，专用于分享云端相关技术产品的发布时间。过去几年时间里，微软曾大力开发云端产品，使其成为一位相当具有竞争力的云端技术供应商。现在，为了让用户可以更好地了解自家的云端产品，这家公司专门上线了一个与之相