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請收下這份關於人工智能的根目錄——博客整理係列(一)

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博客更新太多,不知道如何選擇?昨天還有博客沒有看!今天又更新了!怎麼辦?不用煩惱,不用慌張!收藏本係列任何自己想要看的文章都不會錯過,拿著“小冊子”隨時隨地的看,隨時隨地的查。係列在手,天下我有!

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整理係列第一篇,肯定要追隨時代潮流啦。人工智能的大潮勢不可擋,據說現在小學生都要開始學習人工智能了!(今年七月份國務院印發了人工智能發展綱要中指出:完善中小學人工智能課程!)。慌不慌?以後你兒子張嘴就是人工智能,閉嘴也是人工智能,你一點都不知道怎麼辦?尷尬指數五星。為了避免尷尬,趕緊收藏本係列,從入門到轉型,你想要的這裏全都有!

1.AI毫無了解?本文帶你輕鬆了解AI

摘要:對AI一無所知?別擔心,看完這篇文章,AI的基本知識收入囊中。

2.了解人工智能之基礎概念-基本概念問答

摘要:本文對人工智能領域的一些基礎知識進行了普及。對剛剛接觸機器學習的人們會有不小的幫助。

3. Master60勝,AI又實現一個小目標!背後則是機器學習的一大進步

摘要:淩晨,滿屏被Master就是最新AlphaGo,60戰全勝的消息刷屏。AI已經是2017年當之無愧的爆點之一。社區也翻譯了一篇海外專家的文章,概述了整個2016年機器學習領域中的主要突破與發展,期待2017!

4.探索Alpha-Go —— AI是如何在圍棋項目上打敗人類的

摘要:AlphaGo科普。

5.為什麼人工智能偏好下棋?

摘要:雖然說人工智能偏好下棋,但是不是說人工智能隻能下棋,應該說人工智能豈止於下棋。但為什麼每次都是在下棋後,人工智能才會大火呢?因為棋術一直以來都被大多數人認為是人類智慧的結晶,人工智能要想被大多數人認可,必須要在大多數人都承認的領域嶄露頭角。

6.AI派係之爭如火如荼,問誰是英雄? 概率編程 VS 深度學習

摘要:算法大師Pedro Domingos在其著作《The Master Algorithm》中,把各種用以實現AI的技術稱為AI派係。那麼在這些派係中,孰優孰劣?誰又最終脫穎而出呢?

7.無處可藏:人臉識別時代生活報告

摘要:人臉是一件不同尋常的藝術品。人與人之間通過千變萬化的麵部特征互相認識,而麵部特征又對人類社會的形成起到了至關重要的作用。麵部表情能夠傳遞情感信息,不管是不由自主的臉紅,還是虛偽的假笑。不管是在辦公室、法庭,還是在酒吧或者臥室,人們都在不停地觀察其他人的臉部,以識別出隱匿於其中的關注、敵意、信任以及欺騙等信息。

8.人工智能多務虛,深度學習常務實

摘要:對於當前科技圈兩大熱點人工智能和深度學習,哪一個對我們來說更具指導意義,包含更多幹貨呢?

9.人工智能在細分及新興領域的應用

摘要:深度學習算法在學習和預測方麵的能力為實現人工智能應用打開了大門。如今,AI也在其他領域產生了深遠的影響。在這篇文章中,我們將討論AI在一些細分領域方麵的應用。

10.五年內醫療行業AI應用前瞻

摘要:Meeker的研究表明,由於自2013年以來數字化方麵投入的增加,全球醫療數據的數量同比增長了48%。隨著這種富信息資源可用性(以及隨之而來的負擔)的提高,醫療和保健實踐的各個方麵都在重新設想。利用這一爆炸性的數據將使得市場和服務在交付規範方麵完全轉型。

11.AI大發展,醫療領域AI應用離我們還有多遠?

摘要:2016年似乎每天在深入學習研究方麵都有一個新的巨大的突破。在醫療上 AI正在逐步發展,那麼具體的應用還需要多久呢?

12. 在篩選試管受精胚胎方麵,AI比胚胎學家更靠譜

摘要:科學家們正在使用人工智能(AI)來分辨IVF(試管受精)的胚胎是否成功培育。一項最新的研究表明,在確定哪些胚胎有可能發育成健康的寶寶方麵,AI預測的結果比胚胎學家預測的更準確。

13. 探究根源:自動決策已成為生活的一部分,那機器學習和人工智能有哪些偏見?

摘要:昨天我做了一個關於人工智能中的偏見的12分鍾演講。首先需要指出,我並不是這方麵的專家,其中大部分是通過閱讀相關方麵的研究文章的總結。 而這篇文章就是對這個演講的文字描述。

14.AI不可怕,就怕AI會畫畫——這裏有一種你還不知道的‘圖’靈測試…

摘要:有人說,阿爾法狗,So TM What?還有人說,AI(人工智能)有什麼可怕的?它們不過是做一些人類不願做的髒活、累活和一些可批量重複操作的活計,而對一些帶有原創性質的活,比如藝術創作,AI就不靈光了。喂,喂,喂,且慢,且慢,先進來看看這裏的圖‘靈’測試,再說。

15.乾隆會判阿爾法狗死刑嗎 ——淺談當前人工智能的技術進化

摘要:人生自古誰無死,乾隆會判阿爾法狗去死?一個能打敗李世石的阿爾法狗並不可怕,而一個具備打敗李世石實力,但卻在某些場景下故意輸給李世石的阿爾法狗,那才真正可怕!

16.自動駕駛汽車?法律:倫理

摘要:本文主要介紹自動駕駛涉及到的法律與倫理問題,首先介紹現存法律的現狀,分析正常人與機器人之間的區別,並引申到倫理問題方麵。在文章的最後給出建議,應該讓倫理學專家參與到自動駕駛係統的設計及工程過程中。

17.入行AI最需要的五大技能

摘要:作為一名軟件工程師,我們應該活到老學到老,時刻與不斷發展的框架、標準和範式保持同步。同時,還要能活學活用,在工作中使用最合適的工具,以提高工作效率。隨著機器學習在越來越多的應用程序中尋得了一席之地,越來越多的程序員加入AI領域,那麼,入行AI領域需要哪些技能呢?

18.程序猿轉型AI必須知道的幾件事!

摘要:作為我們這代人應該感到幸運,因為我們即將見證一個偉大的時代的到來。作為上個時代的弄潮兒——程序猿,我們有著得天獨厚的機遇去創造著下一個時代。如何成功轉型就變得至關重要,今天我們就來談談程序猿如何轉型AI!

本係列由阿裏雲雲棲社區組織整理,翻譯小組袁虎負責整理,審閱:主題曲哥哥。

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最後更新:2017-09-25 14:32:46

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