IEEE每年宣布一次年度十大技能趋势列表

神经收集通过条理观念来提取特性。通过组合这些多层的输出，更深的层可以或许按照数据构建更高级的洞察力。这是环绕深度进修的中心观念。
 

客岁的深度进修要领冲破了包罗图像处理赏罚，文天职析乃至语音辨认在内的各个规模的现有基准。

InfoQ最近通过Srini Penchikala的帖子(TensorFlow和Kubernetes构建GPU加快的事变流)，Michael Stiefel的AI将来小组以及Dylan Raithel的Apple怎样及时辨认手写汉字来切磋深度进修规模的行业率领者和概念。
 

为了更深入地研究深度进修以及AI和ML周围的趋势，InfoQ即将进行的两个即将进行的软件集会会议将重点先容深度进修，诸如自动驾驶汽车架构之类的创新前进以及针对呆板进修模子的特性提取。

伦敦QCon(3月5日至7日)第十二年返回威斯敏斯特(Westminster)地域，QCon.ai(4月10日至11日)，即针对软件工程师(SWE)的首届AI / ML软件集会会议，开始在旧金山湾进行。
 

地区。两次集会会议均以来自精巧工程师的精选演讲为特色，这些演讲旨在为SWE进修，推进和加强以数据为中心的手艺。

尽量QCon伦敦比QCon.ai拥有更普及的影响力(伦敦具有18个涉及多个主题的跨学科研究规模)，但集会会议拥有由Eric Horesnyi(首席执行官@streamdataio)主持的完备AI研究规模，称为AI实践与前沿。

AI跟踪打算中的接头从Horesnyi的接洽中罗致了许多对象，这些接洽将呆板进修应用于金融买卖营业空间。

（编辑：河北网）

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