我們對於“人工智能”這個術語都很熟悉。畢竟，它是《終結者》,《黑客帝國》和《機械姬》等電影中非常流行的關鍵詞。但你最近或許也聽說過其他術語，像“機器學習”和“深度學習”，有時這兩個術語會和“人工智能”互相替換使用。
深度學習是機器學習中一種基於對數據進行 表徵學習的方法，是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。
AlphaGo連續擊敗了李世石，又擊敗了柯潔，圍棋界已是人工智能的天下。但深度學習的人工智能並沒有止步，大疆正為無人機引入“人臉檢測”與“手勢控制”功能，讓無人機更加智能。機器的深度學習，將是智能時代的金鑰匙。
【微軟發佈深度學習的工具版本2.0】
微軟發佈了深度學習工具包（Cognitive Toolkit/CNTK），CNTK 是一個可幫助公司加速圖像和語音處理的深度學習工具，該工具包可以幫助公司大規模部署深度學習。 CNTK 即可被公司內部使用，也可以被部署在帶有 Azure GPU 的雲上。深度學習是當下熱門領域，其精義是對人工神經網絡進行大數據的訓練。
【Gmail將利用機器學習技術解決垃圾郵件】
據外媒報道，谷歌打算使用機器學習技術來應對人類較難分辨的網絡攻擊問題。谷歌統計，Gmail收件箱中有50%-70%的信息都是垃圾郵件，並且它們當中有相當一部分都是經過精心策劃來混淆用戶的。在面對釣魚網絡攻擊的時候，很多用戶經常都對其“置之不理”，當然不是有意為之而是沒有看出來。
據瞭解，Gmail每天有10億名活躍用戶，而谷歌的其中一項工作就是保護他們的郵件免遭網絡攻擊。Gmail希望通過機器學習技術來幫助用戶避免人為因素造成的被釣魚現象。當AI檢測系統發現可疑郵件進入收件箱，那麼它將對郵件進行處理。
【 “手到擒來” 的 AI 機器人 穩穩抓住想要的】
美國 Berkeley 機器人公司推出一款 AI 機器人，機器人藉助 Dex-Net 深度學習系統，在已識別學習了六百萬個 3D 對象後， 能對出現的任意形狀物品進行計算學習，從而快速生成最有效的抓取方法。研究人員用幾十個機器人未見過的物體進行抓取實驗，只有一次抓取失敗。
【引入機器學習，Google Sheets可以幫你自動將數據可視化】
作為早就上了機器學習這班車的谷歌，其對人類自然語言的語義理解一直處在行業前列，近日，Mary Meeker互聯網年度報告顯示，谷歌對人類自認語言語義理解的準確程度已達95%。
Google Sheets宣佈了一項非常有用的更新：引入機器學習技術，自動幫你將數據生成圖表。去年，Google 表格就增加了“探索”功能，它首次引入了自然語言處理技術，你可以通過自然語言，直接“詢問”它表格中的某些具體數據。今天的更新則更進一步，它同樣使用自然語言作為交互，你可以直接輸入“指尖陀螺銷量柱狀圖”這樣的字樣，Google表格就可以自動生成相應的圖表。
【創意破壞實驗室在多倫多開啟量子機器學習加速器計劃】
多倫多大學的創意破壞實驗室（CDL）推出了一項旨在推動量子機器學習研究和應用的計劃，將機器學習和量子計算機結合起來，可以極大地推動人工智能的發展，通過在資金、設備上的幫助，CDL預計在未來五年內接受40位獨立研究人員和研究團隊加入其中，可以在很大程度上利用量子計算機的優勢來推動人工智能的發展。
【如何更好進行職業規劃？讓機器學習網站來評估你選擇的職業】
一個機器學習的網站基於牛津大學的報告數據，可以用來評估職業風險，輸入職業信息，該工具能夠評估職業被替代的可能性，比如收銀員和廚師被取代的風險最高，並能夠提出替代評估。該報告也指出，美國就業總量的47%處於被取代的風險之中，零售業景觀將發生大的變化，社會需要平衡工資上漲和失業的負面影響。
【可定製表情貼紙的機器學習工具】
聊天應用Allo的新工具，能用AI幫你生成表情包。在聊天應用Allo中，谷歌開發了一款讓用戶能用自己的照片生成定製表情貼紙的機器學習工具。在用手機完成自拍後，谷歌的圖像識別算法便可自動分析用戶的面部，將每一個特徵記錄下來，繪製成漫畫。這款工具還提供了數百種眼鏡、鼻子、臉型、髮型和眼鏡供用戶選擇。一旦生成原型漫畫，用戶便可進行微調，可以改變髮型，也可以更換眼鏡。
【深度學習為何優於其他機器學習方法】
神經網絡算法專家Aureli Soria-Frisch將原因歸納為三點：第一，特徵提取和訓練過程相融合，取代了之前需要專業知識和軟件的分類計算過程；第二，更適宜並鼓勵大數據的收集和分析，以及邊處理邊評估的分析過程；第三，其更適合當前科技的發展，發揮大儲存量帶來的優勢。
【用深度學習幫警察快速破案 新科技“車臉識別”】
輕搜科技推出了輕搜火眼系統——圖像、視頻內容搜索“一站式”解決方案。 針對公安刑偵、交警、情報、重大安保、反恐等行業用戶，該方案由視頻偵查、案件研判及圖像處理等業務組成，其中視頻偵查融合了輕搜的研發核心——深度學習技術。
該系統可根據活動目標確認行人、汽車等目標，實時監控並分析來往車輛的各類信息特徵。能夠有效提高目標檢出率和準確性，從而提高案件偵破效率，有效改善傳統視頻偵查業務靠人海戰術的局面。
輕搜AISaaS平臺，採用針對不同應用場景深度優化的圖像識別算法，在安防監控、智能終端及智慧交通等領域提供解決方案，服務終端用戶、智能安防集成商及攝像機制造商，幫助用戶以最低的成本使用圖像識別技術，最快只需9分鐘即可讓客戶完成遠程接入！
