【一周·精選】周末寒流入侵，窩在溫暖的家里看看這些文章吧

深度學習教程：從感知器到深度網絡

本文作者Ivan Vasilev是一名具有創業精神的高級開發人員。他的經驗范圍跨越多個領域和技術，但他的主要焦點在Java、JavaScript及機器學習上。本文介紹了包括感知器、前饋神經網絡、有限玻爾茲曼機器、深度信仰網絡等在內的深度學習基礎知識。

神經網絡和深度學習簡史（1）

這是《神經網絡和深度學習簡史》第一部分。這一部分，我們會介紹1958年感知機神經網絡的誕生，70年代人工智能寒冬以及1986年BP算法讓神經網絡再度流行起來。

宣布開源的TensorFlow

TensorFlow沒有改變世界。但是，它顯然是最棒的，也是現有最便利的深度學習庫。本文作者Zachary Chase Lipton是來自加利福尼亞大學計算機科學工程學院的博士生，接受生物醫學信息部的資助。他對機器學習的理論基礎和實際應用都非常感興趣。除了大學的研究工作，他還是微軟研發實驗室的實習生，亞馬遜的機器學習科學家，同時還是KDnuggets雜志的特約編輯，以及曼寧出版公司的簽約作者。

數據科學家們的手中利器

本文作者Matthew May是一位正在進行并行式機器學習算法研究的計算機碩士研究生，同時Matthew也是一位數據挖掘研習者，數據發燒友，熱忱的機器學習科學家。開源工具在數據科學工作流中起到了愈發重要的作用。Github十大深度學習項目，其中包含了大量的代碼庫，框架以及學習資料。看看Github上的人們都在使用哪些工具，都在從哪些資源那里進行學習。

人工智能未來在何方？

沒有什么事件能比2011年1月14日沃森在《Jeopardy!》節目中打敗兩位傳奇冠軍更能昭示人工智能的到來了。最終，機器人比我們還聰明。至此，沃森已經發展成IBM的增長引擎。如今，IBM的沃森被運用到超過三十五個國家十七個產業領域，不過，正如Rhodib在本次采訪中提到的，這僅僅是一個開始。

先進機器人改變我們的未來

1 月 18 日，由中國人工智能學會、湛廬文化等主辦的「智能時代大未來」高峰論壇在上海召開，這是新年以來首場中外人工智能領域專家、學者的深度交流。中國科學院院士何積豐，首先指出先進機器人是一種顛覆式技術，將會改變我們的未來 。

硅谷老炮約翰·馬爾科夫專訪

深得喬布斯信任的科技記者約翰·馬爾科夫職業生涯最遺憾的事情是什么？他在重磅新書《 與機器人共舞 》中表達了怎樣的觀點？機器人會讓我們失業嗎？除了人工智能，具有靈敏科技嗅覺的他最看好哪一個新興科技領域？他在大洋彼岸對中國的科技進步又有怎樣的觀察？帶著這些問題，機器之心對「硅谷老炮」約翰·馬爾科夫進行了深度專訪。

非死book野心：連接全世界

馬克·扎克伯格呼吁讓全世界的人都能接入互聯網，他認為，互聯網應該像衛生保健和凈水一樣，被當成一項基本人權。他把這個看作是當今時代最關鍵的社會嘗試。扎克伯格相信，點對點通信承擔著對全球能力進行重新分配的責任，使每個人都能接觸和共享信息。人們能夠接入政府服務，決定農作物價格，獲取健康護理服務。一個印度的小孩可能借助在線學習掌握所有的數學知識。

我們應該將情緒外包給機器人嗎？

可愛的機器玩具熊和海豹看起來似乎無害，但依賴機器尋求慰藉則存在真正的風險。

拉里·佩奇的癡心妄想是如何成為谷歌的業務的？

拉里·佩奇對事情有著廣泛的興趣，他總能敏銳的捕捉到事情最重要的一點，他的癡心妄想一步步成為了谷歌的業務，大隱隱于市的他是如何做到這一點的？

機器之心編輯出品

來自： http://www.almosthuman.cn/2016/01/24/2ngdi/