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中国工程院院士李德毅在2018中国人工智能产业年会作主题报告

2019-04-03

清华大学副教授陶晓明在大数据智能与可视化专题论坛发表主旨演讲

2018-04-17

微博深度学习平台架构和实践

随着人工神经网络算法的成熟、GPU计算能力的提升，深度学习在众多领域都取得了重大突破。本文介绍了微博引入深度学习和搭建深度学习平台的经验，特别是机器学习工作流、控制中心、深度学习模型训练集群、模型在线预测服务等核心部分的设计、架构经验。微博深度学习平台极大地提升了深度学习开发效率和业务迭代速度，提高了深度学习模型效果和业务效果。

2017-10-13

深度学习不仅存在“黑盒”，还存在不少缺点！

深度学习的局限性和不足，该方法主要使用在具有可微分（函数连续）、强监督（样本数据标定很好、样本类别/属性/评价目标恒定）学习、封闭静态系统（干扰少、鲁棒性好、不复杂）任务下，而对于不可微分、弱监督学习（样本分布偏移大、新类别多、属性退化严重、目标多样）、开放动态环境下该方法效果较差，计算收敛性不好。

2017-09-28

人工智能、机器学习和深度学习的区别是什么？

从汽车到智能手机，到数字助理，甚至包括机器人。我们不只是在讲每天层出不穷的、突破性的新功能。更重要的是，设备、计算机和机器都在聪明地执行任务。它们是如何做到的呢?通过人工智能，也就是AI。

2017-09-27

AI研究：如何让机器学习算法解释自己的决策？

神经网络的预测能力推动了最近的人工智能热潮，但很难解释他们是如何做出决定的。一项旨在揭示语言处理网络内部工作原理的新技术，只是为揭示这些“黑匣子”而做出的最新努力。

2017-09-26

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