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2010年11月27日的项目

2020-04-09 22:20:59 来源:满洲里房产信息网 作者: 点击:0

机器之心将于 5 月 27-28 日在北京举办「2017 全球机器智能峰会(GMIS 2017)」,大会拥有 46 位嘉宾,包含 32 场演讲、4 场圆桌论坛、1 场人机大战。此次大会确认的 46 位嘉宾中,有绝大多数的身份不仅仅是创始人或者 CEO,他们更是教授或首席科学家,他们是学者亦是写作者。

作为大会主办方,机器之心特邀 4 位参会嘉宾对以下书籍进行作者签名。即日起购买 GMIS 2017 大会 VIP 门票,就可获得一套 GMIS 正版签名书籍,限量 50 套,按购票时间,送完为止。

机器之心创办至今,始终坚持提供专业的、客观严肃的高质量学术及产业内容,向人工智能从业者及爱好者输出真正有价值的信息和知识,借助优质内容的力量来正确引导甚至影响人工智能行业的发展。

在文字的记录和书籍的不断传承中我们得以知晓,早在 60 多年前阿兰·图灵就提出检验机器是否具有智能的方法,也正是靠着前人经验基础上技术的探索迭代,我们才能一步步迈向智能时代……

人工智能: 一种现代的方法(第三版) Stuart Russell

《人工智能:一种现代方法》被誉为人工智能领域的「标准教科书」,被全世界 89 个国家的 1300 多所大学选为教材。其作者 Stuart Russell 在 Semantic Scholar 平台上的学术影响力评估中,影响力达到 775。

Stuart Russell 于 1982 年在牛津大学瓦德汉学院获得物理学一等荣誉学士学位,1986 年获得斯坦福大学计算机科学博士学位。在获得博士学位后,Russell 加入了加州大学伯克利分校,并成为了一名计算机科学教授;他所研究的人工智能领域主题范围非常广,包括机器学习、概率推理、知识表征、规划、实时决策、多目标追踪、计算机视觉、计算生理学、全球地震监测和哲学基础。此外,他也为联合国工作,为「禁止核试验条约」开发新型的全球地震监测系统。他当前的研究课题也包括自动武器的威胁以及人工智能的长期影响及其与人类的关系。

《人工智能:一种现代方法(第三版)》全面而系统地介绍了人工智能的技术研究与应用,阐述人工智能领域的核心内容,同时深入介绍了人工智能各个研究方向的最新进展,并且整理和收录了详实的历史文献与事件。因其受众的广泛性,不仅是高等院校本科生与研究生人工智能课程学习的首选教材,也是人工智能研究与工程技术人员重要参考书,成为人工智能领域珍贵的综合性参考资料。

在 GMIS 2017 大会上,Russell 将作为主题演讲嘉宾与你分享更多!

演讲时间:5 月 28 日 9:10-9:40

演讲主题:人工智能的过去、现在与未来

学术研究,你的成功之道 凌晓峰、杨强

《学术研究,你的成功之道》是一本对于年轻学者极具参考价值的方法指南,好似一个老师。

杨强教授在人工智能研究领域深耕三十年,是国际公认的人工智能全球顶级学者,他不仅是第四范式联合创始人,更是始终致力于科研的首席科学家。杨强教授在数据挖掘、人工智能、终身机器学习和智能规划等研究领域都有卓越的贡献,是迁移学习领域的奠基人和开拓者,他发表论文 400 余篇,论文被引用超过两万次。

兴趣是研究的动力,创新是研究的核心,影响力是研究的成绩单。三者相辅相成,相得益彰,是研究的本质。

本书系统讨论了如何研究,从树立研究目标,寻找研究方法,阅读和评判论文,制定研究计划,撰写发表研究论文,到书写自己的博士论文。像一个温和的老师,在各个阶段给你解惑答疑。

本书的最后这样评价科研生活:实际上如果正确掌握了做研究的方法,就会发现研究过程充满了乐趣和冒险。

在 GMIS 2017 大会上,杨强教授将分享更多在迁移学习领域的研究!

演讲时间:5 月 28 日 9:40-10:10

演讲主题:迁移学习研究

深度学习:方法及应用 邓力、俞栋

深度学习是人工智能领域近年来最受瞩目的研究方向,推动了语音、图像、自然语言理解与机器翻译等前沿技术的发展。本书作者邓力博士和俞栋博士是语音识别和深度学习的先驱之一,对深度学习的前沿技术有着深刻的理解和认识。

邓力,微软深度学习技术中心领导深度学习应用开发的 Partner Research Manager、微软应用与服务组(ASG)首席人工智能科学家、华盛顿大学 Affiliate Full 教授。由他首次提出的将深度神经网络应用到大规模语言识别中的构想,显著提高了语音识别率,推动人机交互领域的长足发展。

俞栋,腾讯 AI Lab 副主任、前微软研究院的首席研究员、顶级语音专家,出版了两本专著,发表了 160 多篇论文,是 60 项专利的发明人及深度学习开源软件 CNTK 的发起人和主要作者之一。

本书对深度学习方法及应用进行了全面概述,不仅包括语音和音频,更涵盖自然语言、 信息检索和多模式处理等方面。本书对于深度学习领域的学习和研究,极具参考价值。

作者首先阐述了深度学习的发展历史(侧重于语音识别研究领域)并提出了一个用于分析文献中现有的深度网络的分类方案类别包括无监督的 (其中有许多是生成式的)、 有监督的和混合神经网络作为上述三类中的代表。本书对深度自编码器、深度堆叠网络(DSN)以及它的许多其他变种、 深度置信网络(DBN)或预训练的深度神经网络架构进行了讨论和详细的分析。根据作者本人的研究经历这三个类别的神经网络是 流行和有前途的方法。这本专著也对深度学习在信息处理的五大领域中的应用 进行了回顾,包括语音和音频 、 自然语言建模和处理 、信息检索 、目标识别与计算机视觉 和多模态以及多任务学习。

本书对当时技术前沿进展进行的全景式的系统梳理无疑是具有重要意义的。

本书提到无监督学习是深度学习的下一个重点研究方向,邓力将在 GMIS 2017 大会首日分享更多无监督机器学习的最新科研成果!

演讲日期:5 月 27 日 9:40-10:10

演讲主题:无监督机器学习的最新进展(Recent Advances in Unsupervised Machine Learning)

解析深度学习:语音识别实践 俞栋、邓力

而现阶段深度学习的发展,语音识别技术是显著成功的应用领域之一。本书作者俞栋博士与邓力博士,是该领域著名的专家,也是深度学习应用领域取得突破性进展的推动者与实践者,他们在书中分享的成果一定程度上代表当时语音识别领域最前沿的研究进展。

全书首先概要介绍了传统语音识别理论和经典的深度神经网络核心算法。接着全面而深入地介绍了深度学习在语音识别中的应用,包括「深度神经网络-隐马尔可夫混合模型」的训练和优化,特征表示学习、模型融合、自适应,以及以循环神经网络为代表的若干先进深度学习技术。适合有一定机器学习或语音识别基础的学生、研究者或从业者阅读,所有的算法及技术细节都提供了详尽的参考文献,给出了深度学习在语音识别中应用的全景。

在 GMIS 2017 大会第一天,俞栋将会分享更多关于语音识别领域的前沿研究!

演讲时间:5 月 27 日 10:10-10:30

演讲主题:语音识别领域的前沿研究 (Frontier Research of Speech Recognition)

1000 个人心中有 1000 个人工智能的定义和概念,机器之心在微博发起了 #人工智能领域的经典之作# 的话题,欢迎分享出你心中经典的人工智能领域作品,同样有机会获得嘉宾签名书籍一套。

出于环保考虑,此次 GMIS 2017 所有门票均为电子签取,同时作为大会首届纪念,机器之心特别制作 50 份限量 VIP 门票,此门票兼具书签功能,欢迎大家踊跃购买这份来自机器之心的小小匠心之作。即日起购买 GMIS 2017 大会「VIP票嘉宾签名书籍限量版」票种,即可获得一套包含以上四本原作者签名书籍套装以及 GMIS 2017 限量版 VIP 珍藏门票。

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