人工智能

深度学习十年发展回顾：里程碑论文汇编。

使用详细的例子来理解RNN中的注意力机制。

从深度学习到神经网络，这些框架可以简化开发过程。

关于人工智能的开源项目，相信开发者们已经目睹过不少了，Github上也有大把的资源。不过笔者今天说的并非来自Github，而是来自科技“大厂”Google发布的一些涉及到机器学习、深度学习、神经网络等优质的人工智能开源项目，精心挑选了一部分推荐给大家学习。下面就来看一看。

全球有名的线上旅行代理网站 Booking.com（缤客网）分析了他们面向客户的 150 个成功的机器学习应用以及从中得到的六条经验教训。

评价一个算法的好坏，我认为关键是看能不能解决问题。如果算法能很好地解决实际的问题，那么我认为就是好算法。 比如预测的算法，关键是看预测的准确率，即预测值与实际值之间的接近程度，而不是看算法本身的评分高低。

人工智能是否通过提供更好的医疗诊断或医学治疗来影响人们的健康呢？未来机器人可以取代血肉之躯的临床医生吗？

一辆自动驾驶汽车行驶前方是一个停车标志，但它并没有减速，而是加速冲入了繁忙的十字路口。后来的一份事故报告显示，停车标牌的表面被人贴上了四个小方块。这些小方块欺骗了汽车的车载人工智能（AI），将“停止”一词误读为“限速 45”。

人工智能是指计算机科学的范围，人工智能是指人类，即在设计的计算机程序或软件程序的帮助下，计算机（机器）模仿人类设计，绘制和解决复杂问题的方式。这些系统具有学习自己的能力。

Kaggle 竞赛史也是实践型 NLP 的历史

很多人都担心又一波 AI 寒冬即将到来。虽然 ML 解决方案并不缺乏，但得到企业实际部署的不过十分之一。

近年来，人机对话受到了学术界和工业界的广泛重视。

人脸识别正得到越来越广泛的应用，但有时我们希望在网上发布自己视频的同时又不被各种人脸识别软件识别出来。近日，Facebook AI 研究所提出了一种可以让你在人脸识别软件面前「隐身」的方法。这种方法会对视频中的人物面部特征进行修改，修改后的人脸与原人物看起来高度相似，但 AI 却识别不出修改后的视频人物，效果堪比整容。

人工智能（AI）的前景令人信服。给安全经理的警笛声。希望利用自主，自学解决方案的强大功能的公司正在产生兴趣和投资。毕竟，人工智能已经使保险业，乳腺癌研究，金融和执法机构受益。那么，为什么也不安全呢？

随着世界朝着数字时代迈进，传统零售商面临着来自亚马逊和沃尔玛之类的生存威胁。为了营造公平的竞争环境，随着购物者采取多渠道购买方式，线下零售商也转向了人工智能。