本期头条
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
随着互联网的发展，产生了大量的图片以及语音数据，如何对这部分非结构化数据行之有效的利用起来，一直是困扰数据挖掘工程师的一到难题。首先，解决非结构化数据常常要使用深度学习算法，上手门槛高。其次，对于这部分数据的处理，往往需要依赖GPU计算引擎，计算资源代价大。本文将介绍一种利用深度学习实现的图片识别案例，这种功能可以服用到图片的检黄、人脸识别、物体检测等各个领域， 点击查看
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技术干货
卷积神经网络实战（可视化部分）——使用keras识别猫咪
在近些年，深度学习领域的卷积神经网络（CNNs或ConvNets)在各行各业为我们解决了大量的实际问题。但是对于大多数人来说，CNN仿佛戴上了神秘的面纱。我经常会想，要是能将神经网络的过程分解，看一看每一个步骤是什么样的结果该有多好！这也就是这篇博客存在的意义，点击查看
论文导读：深度神经网络中的对抗样本与学习（附原文）
本文介绍了关于对抗样本的7篇文献，解释了对抗样本的产生及攻击原理，对深层神经网络会有什么影响等。结果表明，即使是训练得非常好的神经网络在对抗样本前会显得那么脆弱，不过我们可以通过利用对抗样本进行对抗训练以提高模型的努棒性，点击查看
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精彩直播
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聚能聊
人工智能人才抢夺战，30万太少，100万不多
2015年11月9日，Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源。2016年是AI崛起的元年，Alpha GO击败李世石一举成名。2017年两会，政府工作报告指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，人工智能首次被写入了政府工作报告。如今，不管是政府企业还是领先的科技巨头，无不在人工智能领域予以极大投入。如今，如何成为一名人工智能工程师，俨然成为程序员重点讨论的热门话题之一。那么你对人工智能是如何理解的，未来的人工智能会朝着怎么的趋势发展？你觉得一位合格的人工智能工程师需要掌握哪些技术与能力？人工智能需要你的参与，假如你是一名人工智能工程师，你会怎样参与人工智能的大潮...开启你智慧，充满想象的大脑，预测下人工智能的未来。点击查看
