周志華教授今天上午在 CNCC 2016 上發(fā)表了大會(huì)特邀報(bào)告《機(jī)器學(xué)習(xí)：發(fā)展與未來》，深入淺出地介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)及其歷史，并對未來發(fā)展提出了獨(dú)到見解。

CNCC 2016作為一個(gè)原汁原味的學(xué)術(shù)會(huì)議，在瑯瑯報(bào)告聲之外，還專門設(shè)立了科技公司和實(shí)驗(yàn)室展區(qū)。

介紹人臉檢測、面部特征定位及識(shí)別的性能評(píng)測、應(yīng)用進(jìn)展。

我今天的話，圍繞一個(gè)目標(biāo)，想把三個(gè)關(guān)鍵詞串起來，目標(biāo)是希望降低云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的成本，三個(gè)關(guān)鍵詞是云計(jì)算、馮諾依曼結(jié)構(gòu)以及標(biāo)簽化。

目前的人工智能研究現(xiàn)狀離我們的理想目標(biāo)還相差很遠(yuǎn)，我們既不可盲目樂觀，也不必悲觀。

中科院計(jì)算所的陳云霽研究員是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器領(lǐng)域的開拓者和領(lǐng)導(dǎo)者，研發(fā)的寒武紀(jì)系列芯片無論是在性能還是功耗上，都遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)芯片。

報(bào)告簡要介紹模式識(shí)別基本概念與發(fā)展歷程的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)闡述模式識(shí)別的發(fā)展現(xiàn)狀和大數(shù)據(jù)帶給模式識(shí)別的新機(jī)遇和新挑戰(zhàn)。

浙江大學(xué)陳純教授三個(gè)案例帶你看懂流式大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理技術(shù)、平臺(tái)及應(yīng)用

識(shí)別和生成都很難有一個(gè)商業(yè)模式，只有做決策才能夠變成商業(yè)智能里一個(gè)核心的過程。

我們并沒有聽到傳說中的開幕式。

后深度學(xué)習(xí)時(shí)代的人工智能，就是想把人工智能從這個(gè)狹義的，只能解決一定范圍的方法，能不能推廣更寬廣的范圍去。

如果 Google 是最懂搜索數(shù)據(jù)的公司，那么出門問問就是最懂中文語音搜索的公司。

從學(xué)術(shù)到產(chǎn)業(yè)的跨界成功需要注意哪些方面

傳統(tǒng)的 CPU 和 GPU 芯片在進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理時(shí)有嚴(yán)重的性能和能耗問題。陳教授研發(fā)在深度學(xué)習(xí)處理器方面的開創(chuàng)性工作，能大大優(yōu)化性能，并將能耗降低多個(gè)數(shù)量級(jí)。

全文分為上下兩篇，上篇《360 首席隱私官談大數(shù)據(jù)與個(gè)人隱私的博弈》，下篇《人工智能時(shí)代的網(wǎng)絡(luò)安全新發(fā)展》。