人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，基于人工智能的科技产品通过对人的意识和思维过程进行模拟、学习，使产品能像人一样思考，在某些方面达到甚至超过人类的智力水平。2017年5月在乌

但是马云说新零售，仅仅是与京东竞争吗？显然不是的，马云真实的意图是让物流消灭库存，是通过大数据和人工智能合理、有效地估计和控制仓库商品存储量，最终可以达到无积压商品。这个的商业意义可就大得多了，因为没

自图灵提出“机器与智能”，一直就有两派观点，一派认为实现人工智能必须用逻辑和符号系统，这一派看问题是自顶向下的；还有一派认为通过仿造大脑可 以达到人工智能，这一派是自底向上的，他们认定如果能造一台机器，模拟

2016年，人工智能发展火热。作为人工智能一个重要分支的深度学习，也正在受到大家越来越多的关注。2016年是深度学习高速发展的一年。在这一年中，无论是工业界、学术界还是广大群众都投身到了深度学习的洪流

：中国国内级别最高、规模最大的人工智能大会——中国人工智能大会（CCAI）将于7.22-7.23在杭州举行，赶快扫描下方图片中的二维码或点击【阅读原文】火速抢票吧。 关于CCAI 中国人工智能大会（CCAI）

对于较为常见的文本，该工具的分词效果确实挺好： ['本', '报告', '所', '讨论', '的', '「', '人工智能', '」', '主要', '是', '指', '可以', '通过', '机器', '体现', '的'

台会给开发者提供接口，开发者可以使用相关的功能。科大讯飞董事长刘庆峰曾在世界人工智能大会表示，未来5到10年之内，人工智能将像水电一样成为社会生活的基础设施，与各个行业结合起来。 我个人认为特别底

此稳定了，因为新的技术方向已经出现，并在等待着下一个风口的到来。那么什么是下一个风口？虚拟现实？人工智能？或者其它的？不管未来如何，就前端应用开发方向来讲，MVVM、Virtual DOM和同构的技术解决方案依然会延续发展一段时间。

2015年11月9日，Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源，同日，极客学院组织在线TensorFlow中文文档翻译。 机器学习作为人工智能的一种类型，可以让软件根据大量的数据来

GPU上进行快速梯度式机器学习的巨大数据库。人工智能领域最新的发展也让这个网站散发出神奇的魅力。 一些文章推测TensorFlow会带来一场人工智能革命。许多文章称谷歌的这一举动很大胆，因为T

导读：这是《神经网络和深度学习简史》第一部分。这一部分，我们会介绍1958年感知器神经网络的诞生，70年代人工智能寒冬以及1986年BP算法让神经网络再度流行起来。 序言：深度学习掀起海啸 如今，深度学习浪

6．程序本身也同所有其他数据一样用表结构形式表示。 已经证明：LISP的这些特点是解决人工智能核心问题的关键。它和后来由英国伦敦大学的青年学生柯瓦提出、由法国马赛大学的考尔麦劳厄(Alain

编者按：虽然现在人工智能炒作得很厉害，但是其实AI的智商连几岁的婴儿或者动物都不如。人类与动物似乎具备天生的认知手段，可以在信息有限的情况下了解到世界的运作方式。那么AI是否也应该内置类似的认知手段呢？两位AI专家展开了

微软研究院曾在不久前演示过用游戏《我的世界》来训练人工智能的实验性项目。现在这款项目 Project Malmo 通过GitHub正式开源。研究者可以通过《我的世界》测试人工智能算法，指导人工智能学习并完成一些复杂任务。这一

加拿大多伦多大学的教授，如今被聘为“Google大脑”的负责人。右边的是Yann LeCun, 纽约大学教授，如今是Facebook人工智能实验室的主任。而左边的大家都很熟悉，Andrew Ng，中文名吴恩达，斯坦福大学副教授，如今也是

加拿大多伦多大学的教授，如今被聘为“Google大脑”的负责人。右边的是Yann LeCun, 纽约大学教授，如今是Facebook人工智能实验室的主任。而左边的大家都很熟悉，Andrew Ng，中文名吴恩达，斯坦福大学副教授，如今也是

将在2017年见证复兴。 人工智能玩得越来越high 人工智能将在2017年大扬其威。AI作为新的用户界面不再是一个片面的方法。我们需要理解，利用人工智能需要两个策略——一个包括开发人员编

端滋生的服务，现在连接扩大到智能手机，于是移动端又会滋生大量新的产品和服务。至于大数据、云计算、人工智能这些是促进这些进化的技术，保证产品和服务越来越好的技术，但其同时也会影响下一个连接平台。 下

习最流行的编程技巧，以及对机器人和人工智能有所了解。这些技巧都是在针对一个机器人编写程序的过程中所获得的。RoboMind介绍了流行的编程技术、一些机器人学和人工智能的知识。人们能够使用阿拉伯语、中文

Cearley说，“这十大趋势中，前三个趋势体现了‘智能无处不在’，数据科学技术和方法如何演化，向先进的机器学习和人工智能发展，以将智能物理和基于软件的系统应用于机器学习和自适应。接下来的三个趋势聚焦数字世界，物理和数