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【云栖精选】当AI来敲门,一刊尽览人工智能

简介: 《云栖精选》将以月刊的形式推出,集结社区前瞻趋势类、应用实践类、在线峰会内容整理及回顾等精华文章,定期刊出,欢迎大家阅读下载。本期《云栖精选-2017年6月刊》以人工智能为封面选题,特综合性选取13篇人工智能领域的文章,从国际学界专家视点到国内应用落地,均有收录。
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一个月前,柯洁与AlphaGo的人机大战的结局定格在了0:3,和去年李世石输给AlphaGo一样,人类的惨败又一次引发了一阵热议——人工智能时代真的已经到来了吗?很遗憾,并没有!人工智能有强弱之分,而我们现在只是处于弱人工智能时代,未来的人工智能远不止下棋这么简单,它将会改变人们的生活方式。把时间线拨回到1956年的夏天,以麦卡锡、明斯基、罗切斯特、香农为首的全球最显赫的计算机学界专家在达特茅斯会议上齐聚一堂,正式宣布了人工智能学科的诞生,几乎就在一夜之间,这一概念便受到了一众学者的追捧,毫不夸张的说,人工智能的第一个十年已是繁荣一片。但正如我们所看到的,这只是昙花一现,此后几十年里人工智能的发展几乎停滞不前,一直停留在理论研究阶段,期间甚至还遭遇了几次寒冬,商业化步履蹒跚。直至2006年加拿大多伦多大学教授Geoffrey Hinton提出深度学习,再加上计算能力的提升,让深度神经网络的训练成为可能,语音识别、图像识别以及自然语言处理因此取得了跨越式的发展,人工智能也顺理成章迎来了第二春。毋庸置疑,人工智能已经成为了当下最炙手可热的概念,业界也普遍认为它将推动第四次工业革命的到来...从现在的趋势来看,人脸识别、语音识别、机器翻译以及全新的算法正在颠覆传统领域,而金融、医疗、零售等领域无疑也会因此而迎来蜕变。当然,冰冻三尺非一日之寒,现实依然很骨感,在人工智能引领的这次革命到来之前,学术界和工业界都需要在技术上实现更多的突破,而在这一过程中,没有人可以置身事外!

——《云栖精选 -2017年6月刊》卷首语 程弢

自2016年底推出《云栖精选-特别年刊》以来,收到诸多读者的良好反馈。为了帮助更多开发者一览云栖社区高质量文章,从本年度起,《云栖精选》将以月刊的形式推出,集结社区前瞻趋势类、应用实践类、在线峰会内容整理及回顾等精华文章,定期刊出,欢迎大家阅读下载。本期《云栖精选-2017年6月刊》以人工智能为封面选题,特综合性选取13篇人工智能领域的文章,从国际学界专家视点到国内应用落地,均有收录。

6月刊目录:

新闻发布台
阿里首次公开量子通信技术: “走进了一个无人区”
Oracle数据库上云利器 阿里云发布数据库迁移服务ADAM
国内首位!Node.js社区将阿里云工程师张秋怡吸纳为CTC成员
DataV平面地图组件全新升级,新功能带你抢先看
阿里云牵手战旗直播:让500万人进入1个直播房间

阿里观点
阿里云总裁胡晓明:保护客户数据隐私是阿里云第一原则
阿里云肖力:时间会把一切还给我们

封面报道
语音识别真的比肩人类了?听听阿里iDST初敏怎么说
Toby Walsh:用AI提高器官移植的成功率
机器学习奠基人Thomas Dietterich:人类将如何受到AI威胁

在线峰会
 运维/DevOps”技术峰会
同城容灾架构剖析
阿里云专家理解的DevOPS! 
如何稳定、安全的使用云数据库
饿了么Redis Cluster集群化演进
如何利用开源DevOps工具完成云上的自动运维
企业上云安全加固最佳实践
如何构建一个通用化的智能运维平台

技术专题
基于深度学习的智能问答
近期看到AlphaGo算法最清晰的解读
一入侯门“深”似海,深度学习深几许(深度学习入门系列之一)

应用实践
阿里巴巴人工智能应用的五部曲
ET悄然来袭,揭秘阿里云如何玩转人工智能
从人脑研究入手,使人工智能不再“四肢发达,头脑简单” 
零距离观察蚂蚁+阿里中的大规模机器学习框架
【玩转数据系列十】利用阿里云机器学习在深度学习框架下实现智能图片分类
拆开阿里小蜜的内核,看智能人机交互的实现逻辑
AI与大众最近的接触——智能语音

程序人生
本期话题:用空格缩进的程序员赚钱更多吗?


值得一提的是,7月22-23日,由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办,CSDN承办,阿里云云栖社区作为独家直播合作伙伴的2017中国人工智能大会(CCAI 2017)将于中国杭州举办,预计将有2000多位技术精英和专业人士参加此次盛会。本届CCAI由中国科学院院士谭铁牛、阿里巴巴技术委员会主席王坚、香港科技大学计算机系主任杨强、蚂蚁金服首席数据科学家漆远、南京大学教授周志华共同甄选本年度海内外最值得关注的学术进展案例。

大会报名通道:http://ccai.caai.cn/
云栖社区报道及直播专题:https://yq.aliyun.com/promotion/242

高清版:11M左右,点我下载 
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简介 结合人工智能和物联网构建更智能的系统 - 这是当今很受关注的两个主题。 主要特点 利用TensorFlow和Keras等Python库的强大功能来处理实时物联网数据 处理物联网数据并实时预测结果,以构建智能物联网模型 涵盖工业物联网,智能城市和家庭自动化的实际案例研究 图书说明 有许多应用程序使用数据科学和分析来从数TB的数据中获取洞察力。
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