以深度神经网络为代表的“深度学习”系统越来越多地在各种AI任务中大显神威，包括语言理解、语音和图像识别、机器翻译、规划、甚至游戏和自动驾驶。因此，掌握深度学习方面的专业知识已经逐渐从高深莫测转变为现在许多高级学术问题中必须掌握的背景知识，并且深度学习人才在就业市场中也有很大的优势。
【导读】近期，卡耐基梅隆大学深度学习春季课程开课了！课程的主讲老师是卡耐基梅隆大学计算机学院的BhikshaRaj，课程内容涵盖了深度学习的基础内容：深度学习介绍、反向传播、感知器、经验风险最小化、随机梯度下降等等，以及比较新的强化学习、对抗网络、深度Q学习等。在深度学习研究领域CMU一直走在世界前列，其课程几乎是深度学习入门首选材料，本文整理了课程的slides和video，想要系统地学习并掌握深度学习的读者千万不要错过。 专知内容组附上上一次CMU2017年秋季课程：深度学习的内容： 1. CMU201
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 比Codex还会写C语言的AI代码生成模型，现在开源了！ 这段时间，用AI写代码可以说是大火，其中最著名的要属OpenAI的Codex和DeepMind的AlphaCode。 △基于Codex的Copilot 然而，这两个AI模型，全都没有开源： 其中AlphaCode只给出了一些测试样例，而Codex只开放了API。 为此，来自CMU的几个研究人员，用GPT-2搞出了一个名叫PolyCoder的AI代码生成模型，而且还是开源的。 据研究人员表示，虽
https://github.com/glemaitre/pyparis-2018-sklearn/blob/master/notebook.ipynb
【导读】CMU博士杨植麟与导师同时也是苹果首任AI总监Ruslan Salakhutdinov 在NIPS2017上合作提出新的GAN生成模型，大幅度提高对抗生成网络的特征匹配能力，论文代码也于近日在
就在4月1日，CMU提出了最新的评审标准算法——State-Of-the-Art Review，SOAR，同时开源了它的Python程序代码。
工欲善其事，必先利其器。操作系统、数据库这些计算机基础诚然重要，但是一个程序员实际工作中天天打交道的其实是这些工具。因此，这门课值得放在最前面。
编者按：本文原作者 Cindi Thompson，美国德克萨斯大学奥斯汀分校（University of Texas at Austin）计算机科学博士，数据科学咨询公司硅谷数据科学（Silicon Valley Data Science，SVDS）首席科学家，在机器学习、自然语言处理等领域具有丰富的学术研究和产业界从业经验。AI 研习社编译。 作为 SVDS 研究团队的成员，我们会经常接触各种不同的语音识别技术，也差不多见证了语音识别技术近几年的发展。直到几年之前，最先进的语音技术方案大多都是以语音为
I base the talk not on morals, but simply on patterns among the hundreds of CMU students I have taught. I also base this on my own trying freshman experience.
人体姿态识别与估计的应用场景：抖音尬舞机、体育动作教学、3D健身教练、3D试衣、绘画辅助、游戏人物动作采集。
选自svds 作者：Cindi Thompson 机器之心编译 参与：李泽南、Smith 目前开源世界里存在多种不同的语音识别工具包，它们为开发者构建应用提供了很大帮助。这些工具各有哪些优劣？数据科学
如今说到体感游戏，大家一定都不陌生，比如微软的 Kinect、任天堂的 Switch，都曾是游戏业的革命性产品。而另一款网红产品—抖音，也在去年底上线过一个“尬舞机”的音乐体感游戏（现在成了隐藏功能）：
该功能在语音合成中是必不可少的。不像德语和西班牙语这类语言，英文的发音很难从拼写中推断出来，所以人们要知道某个单词的发音，最好的方式是查阅字典。但是，这种方法至少有两个问题。 首先，你不能消除同形异义词的发音，即有多个发音的单词（例如下面的 a），其次，您无法检查单词是否在字典中（例如下面的 b）。
既然你已经打开了这篇文章，我想你一定是对计算摄影学非常好奇。计算摄影是什么？它跟数字图像处理有什么区别？跟现在大火的计算机视觉有什么区别？跟传统的摄影有什么区别？
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI CMU又一门线下课程要在网上同步开课了。 这次，授课老师正好是机器学习领域的著名学者陈天奇。 以及CMU的副教授Zico Kolter（兼博世研究院首席人工智能科学家）。 课程名叫《深度学习系统（算法和实现）》。 这里的“深度学习系统”指的就是像PyTorch或TensorFlow这样的工具。 我们知道，深度学习能够迅速推广开来并取得成效少不了这些系统的支持。 但大部分人对于它们的态度都是“会用就完了”，对内部结构和底层运作原理并不清楚。 Kolt
这是继BERT发布以来又一个令广大NLPer兴奋的消息， CMU 与谷歌大脑提出的 XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现，并在 18 个任务上取得了当前最佳效果。
在查阅文献的过程中，看到了几幅非常不错的出版图，今天就跟着小编一起学习下，他们是怎么使用 R 绘制出来的。
既然你已经打开了这篇文章，我想你一定是对计算摄影学非常好奇。计算摄影是什么？它跟数字图像处理有什么区别？跟现在大火的计算机视觉有什么区别？跟传统的摄影有什么区别？ 我希望这篇文章能部分解答你的疑问。
【新智元导读】 CMU 日前推出一个名为 CMU AI 的新项目，联合学校各个院系和学科的人工智能研究，形成了世界上规模最大、经验最丰富的AI研究团体之一。该项目目的是培训学生成为全面的 AI 人才，为学生应对未来的职业挑战做好准备。 卡内基梅隆大学（CMU）正在改变人工智能教育的方式。CMU计算机科学学院（SCS）推出了一项名为 CMU AI 的新计划，联合学校各个院系和学科的人工智能研究，形成了世界上规模最大、经验最丰富的AI研究团体之一。根据《财富》的报道，该计划的目的是为学生应对未来的职业挑战做好准
CMU今天宣布，Andrew Moore即将离职，不再担任计算机学院院长，以及计算机科学和机器人学教授。他要去追求一个新的职业机会，具体是什么目前还没有公开。Moore离开CMU的时间定在了年底。
AI 科技评论消息，人工智能研究的重要基地卡耐基梅隆大学（CMU）宣布启动CMU AI计划，它的目标是通过连接、整合校内的所有人工智能研究资源，促进学校内跨学院、跨专业的人工智能研究协作，从而更好地达
翻译 | AI科技大本营 参与 | 刘畅、Donna 目前，深度学习和深度强化学习已经在实践中得到了广泛的运用。资源型博客sky2learn整理了15个深度学习和深入强化学习相关的在线课程，其中包括它们在自然语言处理（NLP），计算机视觉和控制系统中的应用教程。 这些课程涵盖了神经网络，卷积神经网络，循环网络和其变体，训练深度网络的困难，无监督表示学习，深度信念网络，深玻尔兹曼机器，深度Q学习，价值函数估计和优化以及蒙特卡洛树搜索等多种算法的基础知识。 吴恩达：深度学习专项 这系列课程侧重于讲解深度学习
Andrew W. Moore 宣布他将在今年年末结束卡内基梅隆大学计算机学院院长以及计算机科学和机器人学教授的职位。
首先，比起基于视觉的端到端行走，2倍身长跳高跳远这种极限操作可谓完全不属同一个level。
人们发现规则明确的游戏，即使像星际这样战局多变的即时战略游戏，人类也无法战胜拥有碾压性算力优势的计算机。于是有人寄希望于带有运气成分、需要大量心里战的德州扑克。
间隔500ms闪烁一次；es32f369x的gpio的特别之处，可以配置CMOS或者TTL电平、是否输入滤波功能、配置驱动能力。
在执掌Google云的人工智能团队近两年之后，李飞飞终于要从现任的Google云AI/ML首席科学家任上离职，重返斯坦福校园任教。而她的接任者，是一周前宣布即将离职的前CMU计算机学院院长Andrew Moore。
输入：text（所有录音的分词文本信息- 如果是自己的数据没有人工分词可能要提前jieba等工具分词一下）
若朴 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 2007年11月3日，美国西海岸南加州乔治空军基地。 荒漠之中一场大赛拉开帷幕。 竞争主要在两大高手团队之间展开，这场赛事，这次对决，这些参
2017-12-19 Queen 目标检测和深度学习 本文整理了机器学习/深度学习比较优秀的线上开放课程，一般来说，入门机器学习的经典课程是Stanford: CS229，入门深度学习的经典课程是Stanford: CS231n。 Table of Contents Deep Learning Machine Learning Reinforcement Learning Computer Vision Artificial Intelligence Deep Learning [CMU: 11-785
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 能自动瞄准并“精准命中”，还不会被封号的FPS外挂，你见过吗？ 现在，真的有一位CMU研究生小哥，将自己的鼠标变成了FPS游戏里的“神狙手”！ 给它安上四个轮子后，鼠标便能根据CV算法反馈，自动瞄准并实现一枪狙击。 在这之前，虽然也有一些物理外挂，但还不至于自动化到让鼠标自己移动并完成射击。 如果选择第三方软件修改等外挂，又极容易被直接封号。 思索一番，这位小哥便开发了一个能自己瞄准目标的FPS物理外挂，目前在训练场Aim Lab中的成绩已经超过了一些
翻译 | AI科技大本营 参与 | 刘畅 编辑 | Donna 目前，深度学习和深度强化学习已经在实践中得到了广泛的运用。资源型博客sky2learn整理了15个深度学习和深入强化学习相关的在线课程，其中包括它们在自然语言处理（NLP），计算机视觉和控制系统中的应用教程。 这些课程涵盖了神经网络，卷积神经网络，循环网络和其变体，训练深度网络的困难，无监督表示学习，深度信念网络，深玻尔兹曼机器，深度Q学习，价值函数估计和优化以及蒙特卡洛树搜索等多种算法的基础知识。 吴恩达：深度学习专项 这系列课程侧重于讲
翻译 | AI科技大本营 参与 | 刘畅 编辑 | Donna 目前，深度学习和深度强化学习已经在实践中得到了广泛的运用。资源型博客sky2learn整理了15个深度学习和深入强化学习相关的在线课程，其中包括它们在自然语言处理（NLP），计算机视觉和控制系统中的应用教程。 这些课程涵盖了神经网络，卷积神经网络，循环网络和其变体，训练深度网络的困难，无监督表示学习，深度信念网络，深玻尔兹曼机器，深度Q学习，价值函数估计和优化以及蒙特卡洛树搜索等多种算法的基础知识。 吴恩达：深度学习专项 这系列课程侧重于
地址：https://pypi.org/project/pocketsphinx/
SIGMOD 年度吉姆 · 格雷博士论文奖旨在表彰上一年度数据库领域的最优秀博士论文。以前，该奖项被称为 SIGMOD 博士论文奖。2008 年，为了纪念 1998 年度图灵奖得主、美国数据库专家吉姆 · 格雷（ Jim Gray），该奖项经 ACM 委员会一致同意正式更名为 ACM SIGMOD 吉姆 · 格雷博士论文奖。
近些天，AlphaFold在热度不减的基础上又火了一把，二话不说直接确定了约2亿个蛋白质的结构，范围覆盖地球上几乎所有已知生物[1]。
UCI数据集是一个常用的标准测试数据集，下载地址在 http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html 整理好的一些UCI数据集(arff格式)： http://lamda.nju.edu.cn/yuy/files/download/UCI_arff.zip 关于源代码，网上有很多公开源码的算法包，例如最为著名的Weka，MLC++等。Weka还在不断的更新其算法，下载地址： http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
【导读】近期，斯坦福大学深度学习课程有开课了，主讲老师是人工智能领域知名学者Andrew Ng和Kian Katanforoosh。我们在早些时候也编辑发布了卡耐基梅隆大学的深度学习课程，斯坦福大学和卡耐基梅隆大学一样，都是当今走在AI领域前沿的机构。今天整理的斯坦福大学深度学习课程的主要内容同样涵盖了深度学习的基础知识和常见的模型，包括：反向传播、梯度下降、CNNs、RNNs、LSTM、强化学习等等。与其他课程有所不同，本课程还关注深度学习的应用，包括医疗、自动驾驶、手语阅读、自然语言处理等，从项目实践的
随着机器学习，尤其是深度学习在许多复杂问题中大获成功，大量企业开始把机器学习技术用在自己的业务中，相关专业的学生和教授在用人市场上变得分外吃香。
【新智元导读】 日前，Facebook AI 实验室负责人、纽约大学教授 Yann LeCun 受邀来到 CMU 进行分享，讲述深度学习领域最近技术进展，并回答听众提问。LeCun 表示，未来几年的挑战是让机器学会从原始的、没有标签的数据中学习，比如从视频或文本中学习，也就是无监督学习。如今的 AI 系统并不具有所谓的“常识”，有些人认为，无监督学习将是机器具有常识的关键。 LeCun认为，对抗式生成网络是近20年来最酷的创造，他个人非常看好。 LeCun 从深度学习的基础讲起，评析了实现无监督学习的几种
机器之心报道 参与：李亚洲、蒋思源 近日，著名的 FPS 游戏毁灭战士（DOOM）人工智能竞赛宣布了比赛结果。Marvin 团队和 CMU 的 Terminators 团队分别获得 ViZDoom 2017 竞赛 Track 1 和 Track 2 任务的冠军。初次参赛的清华团队 TSAIL 以微弱劣势获得了 Track 2 任务的亚军。机器之心对本次的比赛结果进行了简介。 在正式介绍 Doom 游戏和 ViZDoom 竞赛前，我们先要明确这些智能体和大家常见的游戏内置 Bot 有本质的区别。因为星际争霸
前几日，著名最先进的自然语言处理预训练模型库项目pytorch-pretrained-bert改名Pytorch-Transformers重装袭来，1.0.0版横空出世。
伴随着计算机视觉的发展和在生活实践中的广泛应用，基于各种算法的行为检测和动作识别项目在实践中得到了越来越多的应用，并在相关领域得到了广泛的研究。在行为监测方面，不仅仅有通过图形、温湿度、声音等信息进行蜂群行为的监测，同时更多的应用是集中在人类行为监测上。而人体姿态识别作为行为监测重要参考依据在视频捕捉、计算机图形学等领域得到了广泛应用。其中传统的人体姿态识别方法有RMPE模型和Mask R-CNN模型，它们都是采用自顶向下的检测方法，而Openpose作为姿态识别的经典项目是采用的自底向上的检测方法，主要应用于行为监测、姿态纠正、动作分类，在智能家居、自动驾驶、智能监控等领域局具有重要的研究意义和应用价值。
两个城市都是挖人胜地，一是微软所在的西雅图，一是卡耐基梅隆大学（CMU）所在的匹兹堡。
转载自 新浪科技 作者 李根 3月24日下午消息，新浪科技今日独家获悉，卡耐基梅隆大学（Carnegie Mellon University，以下简称CMU）开发的德扑人工智能程序Libratus，
LTP 的全称为「Language Technology Platform」，是哈工大社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）历时多年研发的一整套高效、高精度的中文自然语言处理开源基础技术平台。
夏乙 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 今年三月，加拿大多伦多的人工智能研究机构Vector Institute宣布成立，Geoffrey Hinton回到多伦多，出任这家新机构的首席
而背后的关键组件在于视觉分词器（video tokenizer） ，它能将像素空间输入映射为适合LLM学习的token。
---- 新智元报道 来源：CMU 编辑：克雷格 【新智元导读】今年秋天开始，卡内基梅隆大学（CMU）计算机科学学院将开设全美首个人工智能本科专业，计划招收大约100名学生，每个班级大约30-35人。2018年秋季，二年级和大三学生可以申请该课程。 卡内基梅隆大学（CMU）计算机科学学院（School of Computer Science，SCS）将在今年秋季开始，提供一个新的人工智能本科学位，为学生们提供如何将大量数据转化为可操作决策的深入知识。 这是美国大学首次开设人工智能本科专业，目的是应对
全球院校计算机科学领域实力排名开源项目CSRankings，更新了2018年的最新数据。根据该项目的最新排名：
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