IT思维

视觉AI对成像技术提出了更高的要求。

然而，对于这个问题的关注，似乎还没有掀起多大波澜。

所有的真理都经历了三个阶段：第一，被嘲笑； 第二，被强烈反对；第三，被不证自明地接受。

机器学习工程师 Adi Chris 最近学习完吴恩达在 Coursera 上的最新课程后，决定写篇博客来记录下自己对这一领域的理解。

阿里方面表示，该公司重视基础科学研究，自动驾驶技术是其中一部分，该项研究正由阿里巴巴机器视觉科学家任小枫率领。

10 张 AI 指数报告图表直观地展现了人工智能领域的飞速发展情况。

人工智能、机器学习相关技术已经多次刷新了人们对于「计算机能做什么」的认知，那么紧接着的一个问题就是「计算机会不会替代人类的工作」。

探讨2018年的AI发展趋势。

深度学习芯片领域的竞争从未停止过。

根据新华网的报道，科技部部长万钢出席大会并介绍2018年科技工作重点时指出，培育壮大智能化引领的新动能。

深度学习正在影响我们的日常生活。

阿里巴巴学术委员会主席、湖畔大学教育长曾鸣提出一个非常有意思的观察角度——智能商业的“黑洞效应”。 

在去年的 CES 上，英伟达（NVIDIA）座无虚席的主题演讲成为了科技圈的首场「开年大戏」。

百度AI集中亮相，Apollo自动驾驶开放平台及对话式人工智能操作系统DuerOS发布了全新的技术和硬件产品，Apollo平台研发负责人王京傲宣布Apollo2.0正式开放，百度COO陆奇进行了开场演讲。

人工智能将以切实有形的方式影响你的生活。

GPU 架构面对挑战虽越趋严苛，NVIDIA 仍有压箱宝可应对。

Georgia Tech 的分公司 SoftWear Automation 正在研发超高速缝纫机器人，这可能会颠覆整个服装行业。

业内越来越多人相信，打造出一台低成本的激光雷达，最为关键的做法是将传统旋转式机械设计换成固态设计。

进化之美在于两种互补的力量：简单和复杂。

2017年12月27日，国家发改委已经公布了《国家发展改革委办公厅关于组织实施2018年“互联网＋”、人工智能创新发展和数字经济试点重大工程的通知》，并在12月27-1月3日进行了公示。

2018年可能是一切都发生戏剧性变化的一年。2017年深度学习取得的惊人突破将在2018年以一种非常有力的方式延续下去。2017年的研究工作将会转移到日常的软件应用中。

如果说，中国企业家有什么共同属性，那一定是焦虑，与其说他们焦虑，不如理解为，他们一直在探索，探索企业发展的机会在哪里。

如果你已经建立了一个工作原型，你就可能是这个房间里最聪明的人。恭喜你，你成了高级俱乐部的成员。

新年到来总是令人兴奋的，尤其当我们感受来自 2017 年兴起的科技互联网新趋势，更引发出对未来的期待。

在20世纪的大部分时间里，国际象棋是人工智能研究人员的一个基准。