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過去一年間，在人工智能的風(fēng)口之上，新的突破不斷涌現(xiàn)，新的成果破土而出。
這一系列的突破與成果，和持續(xù)壯大的開發(fā)者社群密不可分，是他們推動和促進(jìn)著人工智能由理論走向?qū)嵺`。
伴隨著人工智能一波又一波的浪潮，這個(gè)社群中不斷有新人涌入。
而在剛剛進(jìn)入這個(gè)行業(yè)之時(shí)，大家有種普遍的困惑：面對繁多且零散的資源，總感覺力不從心，無從下手。
毫無疑問，零散的資源構(gòu)建不了系統(tǒng)的知識體系。
從理論、到工具、再到比賽，通過這三個(gè)階段一步步進(jìn)階最為扎實(shí)。
理論是實(shí)踐的基礎(chǔ)。
掌握與人工智能強(qiáng)相關(guān)的基礎(chǔ)知識，如深度學(xué)習(xí)相關(guān)理論與應(yīng)用，人臉識別、聲紋識別、語音分離、文本理解、自動駕駛等領(lǐng)域的基礎(chǔ)概念，這是第一步。
通過這一步，可以建立起對學(xué)科的基本認(rèn)識，在腦海中搭建出大體框架。
工具是實(shí)踐的手段。
開源平臺與工具是開發(fā)者的必備利器，通過這一系列工具，我們可以快速建模、擴(kuò)展應(yīng)用場景，輕松將過來人的經(jīng)驗(yàn)運(yùn)用于自己的模型之中。
有了這一步，可以夯實(shí)前面建立的理論基礎(chǔ)。
掌握好前面的理論和工具，就可以開始進(jìn)行高階操作——不斷參加比賽，積累實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，逐步提升。
雷鋒網(wǎng)學(xué)術(shù)頻道 AI 科技評論從 2017 年起，一直致力于輸出這三個(gè)方向的干貨，持續(xù)為開發(fā)者社群奉獻(xiàn)自己的一份力。我們的報(bào)導(dǎo)全面覆蓋理論、工具、賽事這三個(gè)方面：
理論
2017 年 1 月，我們特邀新加坡國立大學(xué)馮佳時(shí)博士，為大家?guī)硪浴窯ANs 的誕生與走向」為主題的公開課。在公開課中，他深入淺出描述了 GANs 的基本原理、優(yōu)缺點(diǎn)、應(yīng)用實(shí)例、未來走向等內(nèi)容。
2 月，雷鋒網(wǎng) AI 科技評論邀請到格靈深瞳 CEO 趙勇，他對國內(nèi)智能安防與人臉識別系統(tǒng)進(jìn)行了全方位揭露和講解。
之后，我們邀請到前硅谷資深工程師王東詳解 YOLO 2 與 YOLO 9000 目標(biāo)檢測系統(tǒng)，在公開課中，他從兩者的結(jié)構(gòu)、分類、實(shí)例等方面展開課程。
工具
在 Facebook 2017 年開發(fā)者大會 F8 上，F(xiàn)acebook AML 實(shí)驗(yàn)室的 Andrew Tullock 和賈揚(yáng)清上臺介紹了 Caffe2 輕巧、易用和可擴(kuò)展的特性。AI 科技評論第一時(shí)間對他們的演講內(nèi)容進(jìn)行了詳細(xì)梳理。
作為亞馬遜官方深度學(xué)習(xí)平臺，MXNet 以其輕量化、適合快速開發(fā)的特征廣受好評。在 AAAI 2017 期間，AI 科技評論有幸對其作者李沐進(jìn)行專訪，為大家?guī)砝钽謇蠋煹莫?dú)家觀點(diǎn)。
談到目前的開源深度學(xué)習(xí)框架，TensorFlow 以其穩(wěn)定的社群、利于部署的特性，使用率居高不下。我們邀請到《TENSORFLOW：實(shí)戰(zhàn) GOOGLE 深度學(xué)習(xí)框架》的作者鄭澤宇，他詳細(xì)介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理，以及如何利用 TensorFlow 來進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)。
比賽
2017 年的 KDD Cup 上，冠軍由華人團(tuán)隊(duì) Convolution 獲得。我們第一時(shí)間向他們討教了成功方法論，整理成文以饗讀者。
在北京大學(xué) LAB2112 團(tuán)隊(duì)奪得阿里天池醫(yī)療 AI 大賽冠軍之際，我們對團(tuán)隊(duì)的指導(dǎo)教師王立威教授進(jìn)行專訪，他從算法、實(shí)用性等方面為我們做出諸多講解。
看到現(xiàn)在遍地開花的無人駕駛行業(yè)，在美國的我們重訪了讓自動駕駛由概念走向現(xiàn)實(shí)的 2005 DARPA 挑戰(zhàn)賽的冠軍團(tuán)隊(duì)中的一員，他獨(dú)家揭秘了 Stanley 奪冠背后那些不為人知的細(xì)節(jié)。
基于這三個(gè)方面，我們在過去一年間跟蹤報(bào)導(dǎo)了上百條深度內(nèi)容。
我們從這些內(nèi)容中，篩選出 50 篇具有代表性的文章，整理成特輯。1000+頁的內(nèi)容，大家看到之后，一定會有所收獲。
該特輯涵蓋以下內(nèi)容：
理論
GAN 的基本原理、應(yīng)用和走向
對深度學(xué)習(xí)及 AlphaGo Zero 的詳細(xì)解讀
《Deep Learning》一書的詳細(xì)分享
基于深度學(xué)習(xí)的行人重識別研究綜述
詳解 YOLO 2 與 YOLO 9000 目標(biāo)檢測系統(tǒng)
用超大規(guī)模真實(shí)駕駛視頻數(shù)據(jù)集做端到端自動駕駛
利用深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)防止電商交易欺詐
深度學(xué)習(xí)在語音生成問題上的典型應(yīng)用
多任務(wù)深度學(xué)習(xí)模型在 ADAS 中的應(yīng)用
基于深度學(xué)習(xí)的語音分離
深度學(xué)習(xí)在超聲影像中的應(yīng)用
……
工具
Facebook AML 實(shí)驗(yàn)室 Andrew Tullock、賈揚(yáng)清對 Caffe2 的詳細(xì)解讀
亞馬遜機(jī)器學(xué)習(xí)總監(jiān) Alex Smola 對 MXNet 的全面介紹
對 MXNet 作者李沐的專訪
Theano 停止更新之后，開發(fā)者社群作何反應(yīng)
文檔亂、調(diào)試難，但為什么仍有那么多人用 TensorFlow
手把手教你用英偉達(dá) DIGITS 解決圖像分類問題
如何設(shè)計(jì)基于微服務(wù)的 AI SaaS 架構(gòu)
清華唐杰博士詳解億級學(xué)術(shù)圖譜 Open Academic Graph
中科院團(tuán)隊(duì)詳解深度文本匹配工具 MatchZoo 背后的個(gè)中細(xì)節(jié)
OpenBLAS 開源項(xiàng)目介紹以及矩陣乘法的優(yōu)化
深度學(xué)習(xí)處理架構(gòu)的演進(jìn)
如何設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件架構(gòu)
……
賽事
谷歌收購 Kaggle，對國內(nèi)外的影響有多大
微軟 Malmo 協(xié)作 AI 挑戰(zhàn)賽冠軍比賽思路
曠視 COCO +Places 2017 比賽獲獎(jiǎng)模型大揭秘
MSR-VTT 奪冠經(jīng)驗(yàn)分享
KDD Cup 2017 雙料冠軍的成功方法論
亞馬遜 Alexa Prize 比賽冠軍團(tuán)隊(duì)經(jīng)驗(yàn)
SMP 2017 「中文人機(jī)對話技術(shù)評測」奪冠方案
NTCIR13-STC2 評測冠軍團(tuán)隊(duì)的方案詳解
2017 全球高校學(xué)生數(shù)據(jù)科學(xué)大賽（DSG）經(jīng)驗(yàn)分享
CoNLL 比賽第四名方案詳解
阿里天池醫(yī)療 AI 冠軍團(tuán)隊(duì)煉成之路
2005 DARPA 挑戰(zhàn)賽斯坦福車隊(duì)成員專訪
……
紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行。
希望大家在看過「理論」、「工具」、「賽事」這 3 個(gè)欄目之后，即刻行動起來。
從現(xiàn)在開始，加入開發(fā)者社群，做一名活躍的 develpoer，不斷進(jìn)階和收獲。
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