腾讯
专注机器学习,计算机视觉,语音识别,自然语言处理等
成立时间:2016年4月 | 融资信息:IPO上市
腾讯拥有企业级人工智能实验室,于2016年4月在深圳成立,目前在中国和美国有70位世界级研究科学家及300余位经验丰富的应用工程师,致力于不断提升AI的理解、决策与创造力,向“Make AI Everywhere”的愿景迈进。
官方网站:http://aitencent.b.atyun.com/
企业资讯
腾讯“绝艺”大获全胜,夺世界AI围棋冠军
2019-01-16
去年,人工智能项目通过击败世界上最好的围棋选手之一而创造了历史。今年1月,它甚至更强,在专业圈中与更多知名人士比赛,60胜0负。 事实证明,真正重要的问题不是哪个人可以与Alpha Go相匹敌,而是哪个人工智能。 现在,我们可能会得到答案:科技巨头腾讯开发的Go AI,“绝艺”,或称FineArt,在周末的日本第10届计算机围棋UEC杯中获得冠军。绝艺赢得了所有11场比赛,在资格赛和决赛中两次击败亚军(日本的Deep Zen Go)。虽然Alpha Go缺席,但年度性比赛吸引了全球最好
腾讯AI Lab开源了覆盖性广、准确性高的汉语词汇语料库
2019-01-16
腾讯开源了一个语料库,为超过800万个汉语词汇提供了200维向量表征,即嵌入,这些词汇是在大规模高质量数据上预先训练的。这些向量捕获中文单词和短语的语义含义,可以广泛应用于许多下游中文处理任务(例如,命名实体识别和文本分类)以及进一步的研究中。 数据描述 预训练的嵌入在Tencent_AILab_ChineseEmbedding.txt中。第一行显示嵌入的总数及其尺寸大小,以空格分隔。在下面的每一行中,第一列表示中文单词或短语,后跟一个选项卡及其嵌入。对于每次嵌入,其在不同维度中的值由空格分隔。 强
腾讯与英特尔合作,首次推出面向零售的AI相机系统
2019-01-16
腾讯与英特尔合作推出两款零售的AI产品,这两款产品均由腾讯的YouTu Lab(其计算机视觉研究部门)开发,内置英特尔的Movidius Myriad芯片。 第一款是DeepGaze,这是一款用于实体店的AI相机,可以监控购物者的动作。它可以在一天中的不同时间跟踪给定货架显示器附近的客户数量,并执行混合对象检测,一些在设备上,其余部分在腾讯的基于英特尔至强可扩展处理器的云中。 DeepGaze配备了Movidius Myriad 2视觉处理单元(VPU),与谷歌的Clip相机,Flir的Fir
据传腾讯AI Lab主任张潼已离职,或将重返学术界
2019-01-16
据内部消息透露,腾讯AI Lab主任张潼已经从腾讯离职,未来或将重返学术界。他于2017年加入腾讯公司,任AI Lab主任。 张潼博士是中央组织部“千人计划”特聘专家,拥有美国康奈尔大学数学系和计算机系学士,以及斯坦福大学计算机系硕士和博士学位。 在加入腾讯前,张潼博士曾经担任美国新泽西州立大学教授、IBM研究院研究员、雅虎研究院主任研究员,百度研究院副院长和大数据实验室负责人,期间参与和领导开发过多项机器学习算法和应用系统。 张潼博士曾参加美国国家科学院大数据专家委员会,并负责过多个美
清华大学发布人工智能知识计算开放平台(内附平台网址)
2019-01-22
清华大学人工智能研究院21日宣布成立知识智能研究中心,发布了清华大学知识计算开放平台(THUKC),旨在进一步推动中国人工智能领域的基础理论探究。(平台网址在本文末) 中国科学院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹在中心成立仪式上表示,新一代人工智能的指向必须是安全可信的人工智能。由于数据驱动的特性,目前的深度学习技术存在一定局限性,需要大规模知识支持,以实现有理解能力的人工智能,这也是清华大学人工智能研究院成立知识中心的初衷。 据介绍,清华大学知识计算开放平台涵盖语言知识、常识知识、
机器学习最新论文 | 基于机器学习的多模型组合(MMC)的应用
2019-01-25
机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。2019年1月16号,诺丁汉大学地理学院提出一篇名为“探索全球水文模型集合加权多模型组合的机器学习价值”的论文。以下是对该论文的一些简单介绍。 集锦 文章首次提出将基于机器学
说的太好了!深度学习的局限性到底在哪?
2019-01-25
大肆宣扬的人工智能方法有令人印象深刻的成就,但仍然缺乏人类的脑力。 研究人员决心找出遗漏了什么。 毫无疑问,这是一个香蕉——一个又大又熟的亮黄色香蕉。 然而,人工智能(AI)将其视为烤面包机,尽管它接受过同样强大且经常被宣传的深度学习技术的培训,这些技术在无人驾驶汽车、语音理解和大量其他人工智能应用程序中产生了一场白热化的革命。 这意味着人工智能被展示了几千张香蕉、蛞蝓、蜗牛和类似物体的照片,就像许多闪存卡一样,然后在答案上反复操练,直到把分类搞清楚为止。 然而,这个先进的系统很容易被混淆—
机器学习工业界和学术界的差别越来越大了吗?尽早实习和踏实科研各有什么利弊?
2019-01-25
体验有很多,个中心酸不足为外人道也。 记一次长驱直入的论文复现过程...... 做科研和做实际工程,最大的区别在于:对!需!求!的!理解!不同! 工程领域是什么样的呢,举个例子。不知道有多少人写过工程项目申请书,一般来说逻辑是这个样子的。 “首长们要做这件事,这件事很重要,需要一个系统来辅助他,国外已经有很多成熟的系统了,我们要奋起直追(意义和国内外现状)。做这件事需要XXX,而XXX可以用A做,也可以用B做,也可以用关联规则做,其中关联规则用得最广,你看这个系统是用关联规则做的,
人工智能无法逾越的一条鸿沟——哥德尔不完备性定理
2019-01-29
关于哥德尔定理的一些说明: 1.该定理并不意味着任何有趣的公理系统都是不完备的。例如,欧几里得几何可以被一阶公理化为一个完备的系统。 2.该定理需假设公理系统可以“定义”自然数。就算这些系统拥有包括自然数作为子集的模型,也不一定就能定义自然数。必须透过公理和一阶逻辑,在系统中表达出x是一个自然数这个概念才行。有许多系统包含自然数,却是完备的。例如,塔斯基(Tarski)证明了实闭域都是完备的一阶公理化系统。文中将不对此些误解作特殊解释。 “如果有一天我能明白哥德尔的思想,我会很开心”
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