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本专题为雷峰网的DeepMind专题，内容全部来自雷峰网精心选择与DeepMind相关的最近资讯，雷峰网读懂智能与未来，拥有DeepMind资讯的信息，在这里你能看到未来的世界。

DeepMind最新资讯

国际

AI大潮袭来，FDA的规范却有点赶不上趟

法律是科技得以合理使用的保障，然而当后者发展得太快，繁琐的法律或许已经跟不上节奏。

SebastianYuan
08月22日 18:14

DeepMind
专栏

Google迷人的深度梦想：就像机器服用了致幻剂

通过这个名为“深度梦想（DeepDream）”的“生成器”，谷歌成功地颠覆了这些神经网络。

图普科技
08月18日 21:00

人工智能艺术创作深度学习神经网络
新鲜

韩国现代欲与谷歌合作，共同开发自动驾驶汽车

“现代汽车没得选择，与谷歌等科技公司进行合作，才是其在不久的将来获得生存的前提条件。”

老王
08月18日 07:31

现代汽车谷歌 DeepMind
人工智能

Google Deepmind大神David Silver带你认识强化学习

强化学习（Reinforcement learning）是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。

李尊
08月16日 18:16

机器学习强化学习 DeepMind
人工智能

AIR 074 | 牛津系主任Michael Wooldridge：AI让我们重新思考社会关系

人工智能改变了人类交往的方式，加强了人类作为生命个体和他人的联系。

奕欣
08月15日 18:36

Michael Wooldridge CCF-GAIR 杨强牛津大学
业界

AIR 043| MIT机器人实验室主任：机器人的12项前沿技术趋势（上）

MIT机器人实验室主任、IEEE、AAAI Fellow、美国国家工程院院士Daniela Rus就此作了报告演说，讲述世界机器人领域十二大前沿技术趋势

温晓桦
08月13日 13:45

MIT 机器人 Daniela Rus MIT机器人实验室
人工智能

AIR 014 | 杨强对话Michael Wooldridge：我们关注的领域有没有大数据？

在8月12号CCF-GAIR峰会人工智能专场中，牛津大学计算机系主任Michael Wooldridge与香港科技大学教授杨强进行了人工智能高峰对话。

张驰
08月12日 15:11

人工智能 Michael Wooldridge 牛津大学计算机系香港科技大学
业界

AIR 008丨香港科技大学教授杨强：人工智能成功的几个必要条件

人工智能的未来：迁移学习。

老王
08月12日 11:44

杨强强化学习迁移学习机器思维
业界

AIR 010 | 牛津计算机系主任：AI中符号主义和神经网络应融合发展

符号主义AI和神经网络AI要相互配合，解决人工智能无法理解人类社会关系的问题。

温晓桦
08月12日 13:35

牛津大学人工智能符号主义神经网络
专栏

深度 | 为什么随机性对于深度学习如此重要？

你可能会觉得一大堆技术被一股脑地用在了训练神经网络上，例如dropout正则化、扩增梯度噪声、异步随机下降。那这些技术有什么相同的呢？答案是他们都利用了随机性！

Eric Jang
08月12日 09:00

随机性深度学习 DeepMind

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