专栏名称: 人工智能头条
专注人工智能技术前沿、实战技巧及大牛心得。
目录
相关文章推荐
新智元  ·  Pika ... ·  4 天前  
AIGC开放社区  ·  重磅!OpenAI开放满血o1模型API,成 ... ·  4 天前  
AIGC开放社区  ·  重磅!OpenAI开放满血o1模型API,成 ... ·  4 天前  
宝玉xp  ·  昨天改了一段 AI 生成的 React ... ·  4 天前  
爱可可-爱生活  ·  【深度思考第十九篇:AI范式即将迎来根本性转 ... ·  5 天前  
宝玉xp  ·  # ... ·  5 天前  
51好读  ›  专栏  ›  人工智能头条

CSDN 人工智能头条 往期精彩

人工智能头条  · 公众号  · AI  · 2017-04-16 16:41

正文


【AI创新者】

驭势吴甘沙:做无人驾驶的赋能者

CNN之父Yann LeCun:预测学习才是AI的未来

小蚁首架张骏峰:让图像AI人尽可用

Twitter施闻哲:图像质量的评判标准是超分辨率的下一个关键

云知声梁家恩:当 AI 遇见 IoT——云知声的 AI 之路

IBM宋煜:Watson之外的第二条AI通路

TensorFlow贡献者黄文坚:解读对比13个深度学习框架后的选择

TensorFlow 贡献者唐源:掌握 Google 深度学习框架的正确姿势


【论文解读】

Etsy数据科学主管带你读:NIPS 十大机器学习精选论文

Ian Goodfellow 生成对抗网络GAN论文解析

Facebook 何凯明 Mask R-CNN 狙击目标实例分割

WSDM 2017精选论文解读

苹果首篇AI论文SimGANs代码及详解

SIGIR 2016信息检索精选论文

ICML 2016精选论文


【李理带你学DL】

李理:从Image Caption Generation理解深度学习(part I)

http://geek.csdn.net/news/detail/97193


李理:从Image Caption Generation理解深度学习(part II)

http://geek.csdn.net/news/detail/98776


李理:从Image Caption Generation理解深度学习(part III)

http://geek.csdn.net/news/detail/104187


李理:自动梯度求解 反向传播算法的另外一种视角

http://geek.csdn.net/news/detail/111948


李理:自动梯度求解——cs231n的notes

http://geek.csdn.net/news/detail/112326


李理:自动梯度求解——使用自动求导实现多层神经网络

http://geek.csdn.net/news/detail/125097


李理:详解卷积神经网络

http://geek.csdn.net/news/detail/127365


李理:Theano tutorial和卷积神经网络的Theano实现 Part1

http://geek.csdn.net/news/detail/131362


李理:Theano tutorial和卷积神经网络的Theano实现 Part2

http://geek.csdn.net/news/detail/131516


李理:卷积神经网络之Batch Normalization的原理及实现

http://geek.csdn.net/news/detail/160906


李理:卷积神经网络之Dropout

http://geek.csdn.net/news/detail/161276


李理:三层卷积网络和vgg的实现

http://geek.csdn.net/news/detail/161221


李理:Caffe训练ImageNet简介及深度卷积网络最新技术

http://geek.csdn.net/news/detail/161304

李理:递归神经网络RNN扼要

http://geek.csdn.net/news/detail/186276


【最实战在线课】

【最实战在线课】Kaggle冠军亲自教你深度学习

  Lesson1:Overview

Lesson2:Convolutional Neural Networks  

  Lesson3:Under Fitting and Over Fitting  

 Lesson 4  Collaborative Filters,Embeddings,and More EN-CN


【写给大家的深度学习书】

【Part1】

【Part2】训练数据长什么样?机器学到的模型是什么?

【Part3】直观易懂的感知机学习算法PLA

【Part4】—— 机器学习为什么是可行的(上)

【Part5】机器学习为什么是可行的(中)


【Tensorflow】

实战Google深度学习框架:TensorFlow计算加速

【附带赠书】TensorFlow文本摘要生成:基于注意力的序列到序列模型

TensorFlow架构与设计:OP本质论

TensorFlow架构与设计:会话生命周期

TensorFlow架构与设计:图模块

图解TensorFlow架构与设计

【赠书】TensorFlow和Caffe、MXNet、Keras等其他深度学习框架的对比

基于TensorFlow让机器生成赵雷曲风的歌词

TensorFlow四种Cross Entropy算法的实现和应用


【GAN】

机器学习对抗性攻击

火热的生成对抗网络(GAN),你究竟好在哪里

GAN学习指南:从原理入门到制作生成Demo

深度卷积对抗生成网络(DCGAN)


【无人驾驶】

光学雷达(LiDAR)在无人驾驶技术中的应用

基于ROS的无人驾驶系统

基于计算机视觉的无人驾驶感知系统

基于Spark与ROS分布式无人驾驶模拟平台

GPS及惯性传感器在无人驾驶中的应用

增强学习在无人驾驶中的应用

高精地图在无人驾驶中的应用

卷积神经网络(CNN)在无人驾驶中的应用

无人驾驶系统安全

无人驾驶硬件平台


【图像】

见微知著:细粒度图像分析进展

深度学习在计算机视觉领域的前沿进展

感知损失(Perceptual Losses)


【自然语言与文本】

深度学习在自然语言处理中的应用

用深度学习解决大规模文本分类问题


【推荐系统】

流动的推荐系统——兴趣Feed技术架构与实现

知人知面需知心——论人工智能技术在推荐系统中的应用


【技术解析】

模仿学习(Imitation Learning)完全介绍

AlphaGo背后的秘密——深度增强学习(DRL)前沿算法解析

深度学习框架Caffe源码解析

机器码农:深度学习自动编程

知识图谱如何让智能金融“变魔术”

深度 | 图计算系统进展和展望

漫谈词向量 Part 1

漫谈词向量之基于Softmax与Sampling的方法

强烈推荐的机器学习,深度学习课程以及python库


【技术实战】

搜狗汪仔《一站到底》完胜人类 背后核心技术曝光

《最强大脑》第三场《核桃计划》比赛难点及技术解析

饿了么推荐系统:从0到1

最强大脑第二场战平听音神童!百度大脑小度声纹识别技术算法解析

从业务角度理解深度学习及其应用


【闲闻】

科大讯飞试水英特尔硬件解决方案,不排除大规模应用的可能

重磅 | 万维网之父 Tim Berners-Lee 荣获2016年度图灵奖

英特尔AI链条已全部打通 以技术驱动人工智能民主化

【特写】后生可畏,大三学生自主研发毫米级五自由度机械手臂

我们性骚扰了你的私人助理 Siri, Alexa, Cortana, Google Home谁脾气最大

MIT团队训练AI玩任斗 已跻身顶级玩家之列

AI要抢“码农”饭碗?微软剑桥联合推出编程机器人DeepCoder

从秘书到程序员 一位德国妹子的艰难转型之路

语音识别准确率首超专业速记员,微软论文要点解读

苹果终于任命AI研究负责人 Ruslan其人其事

OpenAI用Reddit训练聊天机器人


【妙谈】

图灵奖得主Alan Kay谈面向对象和函数式编程

图灵奖得主Alan Kay如何读书

学会“投机取巧”——Redis之父九条忠告,如何成为“一打十”的程序员

AI风口只有2%的人能成为赢家!——CSDN蒋涛

CSDN&极客帮创始人蒋涛:人工智能距离真正爆发还需3到5年

Andreessen Horowitz 关于自动驾驶汽车的未来的演讲

需要密切关注的六大人工智能/机器学习领域

2016年人工智能技术进展大盘点

2017年七大 AI 趋势观察

2016年 AI 技术发展综述

2017年深度学习十大趋势预测