AI科技評論年度巨獻，五大特輯連接學術＆產業

「洞見學術前沿，連接產業未來」，這是雷鋒網學術頻道AI科技評論一直以來的選題宗旨，也是不忘初心，砥礪前行的基石。

2017 對於 AI 科技評論而言是取得極大收穫和成長的一年。

2017 年，AI 科技評論延續 2016 年的腳步，持續對國際人工智慧領域相關的學術會議進行報道。在過去一年，我們走遍了 11 個頂級學術會議，從「人工智慧綜合會議、機器學習與數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、機器人」等五大領域出發，帶來一線現場的深度解讀，用及時、專業、準確的報道得到了學者及讀者朋友們的認可。

AI 科技評論在 2017 年走訪了近百名頂級學者與企業科學家，在 AI 的洪流下嘗試理解他們在時代大環境下的職業規劃，嘗試為讀者們呈現一個更加立體的學者形象。他們首先是有情感和思想的人，每一個獨特個體的性格也間接決定了他們的個人選擇和研究方向；其次，才是他們的學術造詣與治學理念。

如果說訪談行文還有筆者主觀影響的可能性，那麼 AI 科技評論甄選的 20 萬字觀點演講實錄，則是更為客觀的一種嘗試。科學家和研究者們在公開場合下發表的演講和觀點闡述，這在某種程度上是他們思想流淌的過程，也是最能減少媒體渲染的表達形式。「人是有思想的蘆葦，」帕斯卡爾的這句名言正是智慧閃耀時刻的最好解讀。

2017 的開發者群體所接收的信息，可以用應接不暇來形容。這一年，PyTouch 開源、Theano 停止更新，TensorFlow、MXNet、Caffe 的相繼更新也讓整個開源生態呈現生機勃勃的狀態。而越來越多的開源比賽、開源工具的出現，也讓開發者不禁感慨，這是最好的時代！AI科技評論從課程分享、技術專訪及實戰解析入手，為讀者們整理出一份 1000+頁的乾貨內容集合。

而 AI 科技評論精心整理的年度演講內容，涵蓋 40+名頂級學者，全文與PPT的交織融合，圖文並茂的解讀與分析，宛如名師正在為你親自授課，這樣的獨家講堂，不是每時每刻都能一鍵收藏擁有。

更詳細的特輯內容，可參考以下介紹：

1/ 頂會報道

「588頁PDF」

雷鋒網學術頻道AI科技評論從2017年親歷的11個頂級學術會議報道出發，精選出50篇深度一線報道，以「 人工智慧綜合會議、機器學習與數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、機器人 」等五大領域劃分，讀者可以從中宏觀回顧2017年人工智慧頂級會議的學術前沿內容，包括但不限於最佳論文現場演講全文整理、keynote精華報道、重量級人士現場訪談、大會細節及未來趨勢等。

特輯詳情

2017年，雷鋒網學術頻道AI科技評論赴美國、加拿大、新加坡、法國、澳大利亞等多個國家，對全年11個人工智慧相關的頂級學術會議進行了一線追蹤和現場報道，記錄了在人工智慧領域的最新進展和取得的進步。其中，AI科技評論精選了50篇優質深度報道（平均每篇4000字+），希望分享對人工智慧的學術進展、思考和對人工智慧未來趨勢的預判，也希望對關注人工智慧領域的從業者們有所助益。

在本特輯中，您可以看到如下會議的一線報道（部分）：

AAAI、IJCAI、ICML、KDD、CVPR、NIPS、ACL……

在本特輯中，您可以看到如下學者的觀點/演講全文/訪談內容（部分）：

紐約大學教授Yann LeCun；

阿里巴巴iDST院長金榕；

斯坦福副教授李飛飛；

亞馬遜AWS 機器學習Director Alex Smola；

清華大學朱小燕；

……

在本特輯中，您將收穫：

CCF推薦的人工智慧A類核心會議精華盤點及趨勢分析；

最佳論文、時間檢驗獎論文、keynote的全文演講整理；

頂級學者對學術會議趨勢的評價與觀點；

中國企業在國際學術會議上展現的學術力量；

大會主席、會議核心負責人的訪談內容。

本特輯推薦給：

對CCF推薦的人工智慧A類會議有相關論文發表需求的師生，希望從整體入手，橫向了解會議投遞的年度情況（如趨勢、錄用率等）；

希望能獲得國際學術頂會一手信息或全文演講資料的讀者；

希望了解頂級學者對大會趨勢看法及與會真實感受的讀者；

希望了解國內企業在全年會議參與情況的相關企業研究員、從業者；

其它對人工智慧有興趣，希望了解前沿學術會議內容的讀者朋友。

2/ 大牛訪談

「557頁PDF」

AI科技評論收錄了2017的50篇學術深度訪談，嘗試從「 機器學習－計算機視覺－自然語言處理－多維度思考 」四個層面去整合學者們以及研究院的科學家們的探索：面對AI 浪潮的風起雲湧，他們都有哪些創新與思考？

特輯詳情

2017年對於人工智慧而言是風起雲湧的一年。而對於學術界而言，更是新想法、新觀點如雨後春筍般成長的一年。

在這一年，雷鋒網學術頻道AI科技評論走訪了數十位師生及企業研究院的一線專家，在與他們對話的過程中，我們嘗試理解他們在時代環境下所作出的選擇，試著讀懂他們的求索與思考在歷史浪潮下會產生怎樣的浪花；而AI科技評論作為時代的見證者與記錄者，也希望能將這一年的訪談精華呈現給讀者們。

本篇特輯收錄了50位在學術界富有影響力的人士與AI科技評論在2017年所做的訪談實錄。

比如：

海內外奮鬥於科研一線的高校教授與學生們，他們向AI科技評論闡述了自己所處的學科專業在人工智慧如此火熱的境況下，自己如何順勢而為，從中突破創新的心路歷程；

又如：

BAT及一線創業公司的研究院科學家們，儘管投身工業界，他們依然從事著基礎科研工作，並著眼於產品的落地與變現。AI科技評論在與他們的交流中，也收穫了學術與產業如何「 無縫銜接 」的策略，每家企業又是如何定義研究院於自身業務中的地位的。

本特輯將50篇訪談分為四大欄目：

在機器學習欄目中，你可以了解到：騰訊究竟是如何訓練「 絕藝 」的；周志華教授的gcForest到底有何奧妙；田淵棟告訴我們，在AlphaGo之後研究智能圍棋的意義何在；港科大楊強教授為何覺得「 有場景的人工智慧才有前景 」……

在計算機視覺欄目中，我們集齊了騰訊、百度、曠視、閱面等多位高管及首席科學家訪談，加上清華、MIT等知名高校的教授、學生採訪，他們是如何看待計算機視覺方面的最新進展的？企業又是如何審時度勢，調整自身定位，在CV紅海中展現自己的不可替代性和獨特優勢的？

在自然語言處理欄目中，從北大到清華，從微軟到阿里，我們採訪了多位學界和業界領軍研究者，他們在研究側重點上有何考量？目前NLP想要實現技術落地，最大的挑戰在哪裡？

在多維度思考欄目中，你可以了解到：大數據時代，這個社會究竟發生了什麼劇變；如何將物理學、運籌學、數學、工程學等與人工智慧結合起來進行研究；腦機介面到底是科幻還是真實……

當然，以上提到的僅僅是知識冰山的一角。相信你能從這一特輯中，從多位學者的觀點中，看到未來，得到啟發。

3/ 觀點精選

「531頁PDF」

學術大牛在2017年都有哪些精彩言論？關於人工智慧，置身其中的全球頂級科學家們又有哪些前瞻觀點？尋求落地領域的初創公司，踩過哪些技術落地的坑？相信一切都能在其中找到答案。

特輯詳情

我們相信，學術大牛的觀點富含巨大的影響力。

它不僅能夠為迷茫的初創企業引領前行的方向；

也能為初入社會或潛心學術的學生們指點迷津；

2017年無疑是學術大牛們飽受矚目的一年。在這一年，不論是揮斥方遒還是激揚文字，他們都以精彩的觀點在人工智慧的歷史長河中刻下了不可磨滅的印記。雷鋒網學術頻道AI科技評論以演講整理的方式，以文字形式高度還原了學術大牛們在各種場合下的演講內容，客觀地擔任人工智慧學術領域的記錄者和見證者。

我們相信，學術大牛的觀點值得被一字一句地反覆研讀。

它不僅凝聚了學界一線人士的經驗之談；

也富含企業研究前瞻預見的知識營養。

在30+篇特輯中，你將可以飽覽（部分節選）：

李飛飛為何認為，「 情緒 」和「 情感 」是人工智慧的下一個春天？

原阿里雲 iDST 總監初敏博士如何理解AI技術發展與商業化之路？

中國工程院徐揚生院士：應用領域廣泛是中國發展人工智慧的優勢；

姚期智院士加盟曠視科技Face++學術委員會並擔任首席顧問，他與曠視創始人如何共同探討AI的本質創新？

德撲AI之父公開解答了Libratus的哪13個疑問？

……

AI科技評論從2017年的所有演講觀點中去粗取精，篩選了30+篇演講觀點精華文章。這些文字值得被細細咀嚼和研究，學術大牛的觀點和看法，絕非一朝一夕就能參透完全，但AI科技評論依然執著地相信：

「 怕什麼真理無窮，進一寸有一寸的歡喜 」。

相信你也一樣。

本特輯推薦給：

人工智慧零基礎讀者，希望在短時間內快速了解各位大牛的前沿觀點；

對人工智慧有一定基礎知識的讀者，希望從宏觀層面了解各大企業所持的AI學術戰略；

其他對人工智慧學術領域有興趣的讀者。

4/ 開發乾貨

「1067頁PDF」

本特輯收錄了與開發者密切相關的50篇系列文章，包括但不限於開源框架、硬體及工具的作者訪談、企業開源平台的核心技術揭秘、全球頂級開發比賽冠軍的經驗分享、實用任務的代碼實戰解析等，旨在為開發者提供2017年最新鮮、最實用的乾貨經驗分享。

特輯詳情

2017年，開發類競賽依然呈現百花齊放的態勢，各類開源平台、開源工具層出不窮。

這一年，也是開發界「 大新聞 」應接不暇的一年：谷歌收購Kaggle、騰訊雲機器學習平台正式上線、Theano退出歷史舞台、阿里Pouch開源……這一年的開發界的變化與震蕩讓開發者們不僅感到欣喜，或許也有些許的迷茫：在計劃不如變化快的時代，開發者們如何緊跟潮流，第一時間掌握最新的開發技巧，汲取競賽冠軍的實戰經驗？

2017年，雷鋒網學術頻道AI科技評論對一系列知名開源平台作者及全球開發類比賽的冠軍得主進行了深度專訪，並對典型開源平台的部分實用教程進行了細緻的整理。此外，我們也針對熱點事件走訪開發者群體，傾聽他們在開發過程中的深切感受。

在本特輯精選的 50 篇開發相關特輯中，您將收穫三個欄目的內容：

1.理論。

過去一年間，AI 科技評論不斷報道與人工智慧技術相關的公開課程，請來多個相關領域的資深學者，持續解讀基礎概念，為大家答疑解惑。該欄目涵蓋深度學習以及相關應用和延伸，涉及自動駕駛、語音、醫療、人臉識別等方方面面。

2.工具。

AI 科技評論也在時刻關注著相關深度學習工具的動態和更新，如 TensorFlow、PyTorch、Theano 等。不僅如此，我們還推出相關實戰課程，例如如何搭建系統進行圖像識別。

除了底層工具，我們還關注大大小小的開源項目，如 OpenBLAS、阿里Pouch、中科院 MatchZoo 等。此外，這一欄目也集結了騰訊、阿里、英特爾等公司的深度學習解決方案。

3.賽事。

在與人工智慧相關的一系列比賽中，也能見到 AI 科技評論報道的身影。

2017 年，我們對多個數據科學類的比賽進行跟蹤報導，涵蓋 KDD Cup、ICCV 2017 COCO&Places 挑戰賽、DARPA 挑戰賽、京東金融全球數據探索者大賽等，內容覆蓋冠軍解決方案、賽事難點等多個層次，冠軍團隊包括微軟、曠視等多家企業，清華大學、北京大學等多所高校。

本特輯推薦給：

有一定相關基礎的開發從業者，希望宏觀了解開發相關平台的前沿觀點；

對開發類比賽有興趣的愛好者們，希望能獲取往期優秀比賽經驗；

有實戰興趣的同學，希望能逐步上手開發教程；

希望在短時間內對開發領域有宏觀了解的讀者朋友們。

5/ PPT整理

學術類演講無數，如何完整學習汲取精華內容？AI科技評論為您誠意奉送「 演講全文＋PPT 」大禮包！43 位學界頂級IP的演講全文＋PPT，圖文並茂，乾貨滿滿。

特輯詳情

哈佛大學丘成桐先生、運籌學泰斗葉蔭宇、北大高文、清華張長水、清華朱軍、哈工大劉挺、阿里雲陳一寧、滴滴葉傑平、MSRA 周明、Facebook 田淵棟、亞馬遜 Alex Smola……無需多言，一份特輯滿足你的PPT收藏執念。

本特輯收錄了2017年AI科技評論獨家整理的學術類分享，輔以PPT圖片方便理解。此份特輯涵蓋機器學習基礎理論學習，計算機視覺／自然語言處理學術研究、企業落地應用演算法規劃等內容，摘取部分標題及內容如下：

南京大學俞揚博士萬字演講全文：強化學習前沿

Facebook AML 實驗室負責人：將AI技術落地的N種方法

微軟亞洲研究院劉鐵岩博士：迎接深度學習的「 大 」挑戰

曠視科技孫劍：如何在大公司和創業公司做好計算機視覺研究

今日頭條人工智慧實驗室主任李航：如何構建擁有長期記憶的智能問答系統

UCL計算機系教授汪軍：如何進行大規模多智體強化學習？

……

本特輯推薦給：

對人工智慧學術內容有一定基礎的老師／學生，希望從演算法領域深入了解某一內容的具體理論；

人工智慧相關從業者，希望對各家頭部公司的人工智慧演算法有進一步了解；

希望在短時間內獲取大量學術概念的人工智慧愛好者。

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