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【Quora直播】LeCun：深度學習突破，對抗式網絡最值得期待

一個北大教授眼中的人工智能

戴瓊海：深度學習遭遇瓶頸，全腦觀測啟發下一代AI算法

神經外科遇到人工智能的機遇與前景

［首藏作品］（4586）建開源開放平臺探索人工智能“無人區”

前沿研究丨從智能科學到智能制造

《自然-機器智能》：神經形態技術可使大型深度學習網絡節能16倍

英特爾?人工智能大會2018

人工智能從1.0到2.0的進化與應用

機器學習、數據科學、人工智能、深度學習和統計學之間的區別是什么？(柏蓉的回答,16贊)

【AI講壇】圖靈獎得主John E. Hopcroft：研究深度學習

人工智能專業，這一次獲批高校這么多，高考生，誰不學？

解析 | 人工智能發展及技術架構

人工智能行業深度分析：第四次工業革命，AI 助力人類進入新世界

AI的下一個戰場：認知智能的突圍

如何正確地使用AI？

重磅微軟AI首席科學家鄧力：深度學習技術及趨勢報告（75頁PPT下載）

人工智能/機器學習/數據挖掘/神經網絡/深度學習，誰是誰？

2018年的人工智能和深度學習將會如何發展？

馬庫斯發文炮轟LeCun：只靠深度學習無法實現類人智能

致開發者：2018年AI技術趨勢展望

阻礙AI發展的最大障礙是什么？

詳解AI、Machine learning和Deep learning 三者之間的關系

模擬人類大腦 ：人工智能的救贖之路 ？

張鈸院士：AI科學突破的前夜，教授們應當看到什么？

科普 | AI應用的最后一里路

京東AI研究院何曉冬：如何讓AI通過NLP技術理解人類？

改變AI發展格局 神經擬態計算還差關鍵一步