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知识科普：人工智能、机器学习、深度学习之间的关系

来源：　发布时间：2023-04-06

人工智能（AI）是指使机器或计算机系统能够模拟人类智能的能力，包括语言理解、自然语言处理、决策制定、视觉感知等。

来源：　发布时间：2023-04-06

科大讯飞在互动平台表示，在算力平台方面，科大讯飞于2009年开始算力基础设施建设，在总部自建有业界一流的数据中心，目前已建成4城7中心深度学习计算平台。

来源：　发布时间：2022-07-04

Deep Longevity在Aging-US上发表了一篇论文，其概述了跟哈佛大学医学院的Nancy Etcoff博士合作的人类心理学的机器学习方法。

来源：　发布时间：2021-04-07

深度学习为何泛化能力好？探究《深度学习中的隐式正则化》从矩阵和张量分解中得到的教训。

来源：　发布时间：2020-03-05

随着人工智能的发展，博弈论迎来了复兴。关于博弈论，数据科学家需要了解哪些经典思想和新思路呢？本文作者就这些问题一一展开了分析。通过此文，相信读者会对博弈论的概念和分类有更清晰的理解。

来源：　发布时间：2019-09-09

在 9 月 21 日-22 日将于青岛召开的 2019 年中国人工智能大会（CCAI 2019）上，担任本届大会荣誉主席的张钹院士，还将带来主题为《走向第三代人工智能》的专题报告，向大家展示其对于人工智能领域的最新思考与洞见。

来源：　发布时间：2019-04-28

当前人工智能之所以引起大家的兴奋，在很大程度上是源于“卷积神经网络”的研究进展。这项机器学习技术为计算机视觉、语音识别和自然语言处理带来了巨大的、激动人心的进步。你可能已经听过它另一个更加通俗友好的名字——深度学习。

来源：　发布时间：2019-04-28

“深度学习不是真正的学习。”英特尔神经形态计算实验室主任Mike Davies在国际固态电路会议（ISSCC）上将深度学习批判了一番。

来源：　发布时间：2019-04-25

本公众号特意对其中五个高质量回答在得到授权的基础上进行整理和分析。方便关注该问题的读者获取有用的信息。

来源：　发布时间：2019-04-25

大数据的发展对于机器学习的发展来说具有重要的意义，因为机器学习的基础就是数据。机器学习的步骤包括数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，其中数据是机器学习的重要基础，只有通过大量的数据才能完成算法的训练过程。

来源：　发布时间：2019-01-31

麻省理工科技评论在1月25日发布的一篇文章中，分析了截至2018年11月18日，论文数据库中arXiv的16625份关于AI的论文。

来源：　发布时间：2018-04-16

据Ars Technica报道，谷歌研究人员开发出一种深度学习系统，旨在帮助计算机更好地识别和分离出嘈杂环境中的个体声音。