计算机视觉华人泰斗，美籍华裔信息学家，美国工程院院士黄煦涛4月25日夜间在美国印第安纳小女儿家过世，享年84岁。黄煦涛1936年出生于上海，在中国台湾长大，1956年毕业于国立台湾大学电机系。黄煦涛不仅是美国国家工程院院士，同时也是中国工程院外籍院士、中国

在新冠肺炎大流行期间，照顾老年人变得更加困难。当地时间4月6日，在斯坦福大学以人为本人工智能学院的一场直播上，斯坦福大学计算机学教授李飞飞向外界介绍了人工智能家用系统，它可以跟踪居民的健康状况，包括新冠肺炎的症状，同时还能确保隐私。据李飞飞团队介绍，这套家

从这个角度来看，线性分类器就是在利用学习到的模板，针对图像做模板匹配。线性分类器优缺点：算法简单和具有“学习”能力，线性分类器速度快、编程方便；但是可能拟合效 果不会很好。

本文介绍了李飞飞新论文，深度学习代码搜索综述，Adobe用GAN生成动画。本周有李飞飞、朱玉可等的图像因果推理和吴恩达等的 NGBoost 新论文，同时还有第一个深度学习代码搜索综述论文、Adobe 用 GAN 生成角色的动画、Facebook 和 Hug

对一堆颜色不同的玩具卡车和可动人偶进行分类似乎像是在玩耍，对吧？不幸的是，这在机器学习领域仍然是一项艰巨的任务。那么，为什么不让人们简单地向机器展示如何做到这一点呢？该项目引入了两个新的全球平台，即RoboTurk和Surreal，旨在提供高质量的任务演示

斯坦福大学李飞飞的得意门生朱玉可博士今年 8 月取得斯坦福大学博士学位，并将于 2020 年秋季加入德克萨斯大学奥斯汀分校担任计算机科学助理教授。他的博士论文关于为能够理解并与现实世界交互的通用机器人构建智能《Closing the Perception-

近日，李飞飞接受CNBC专访，针对AI未来的发展方向、如何确保AI以人为本等问题做出回答。李飞飞认为，智能和价值观都可以由人类灌输给机器。李飞飞一直是人工智能积极力量的拥护者。李飞飞的最新角色是斯坦福大学新成立的“以人为本AI研究院”的联合主任，该研究院专

两人之间的对话标志着人工智能新类型工作的开始。最近，在斯坦福大学，两大人工智能专家尤瓦尔·赫拉利和李飞飞展开了一场时长90分钟的对话，对话期间引发的问题要比得到的答案多。这场对话由WIRED的主编尼古拉斯·汤普森主持，当天到场观众多达1705人，整个演讲厅

最近，在斯坦福大学，两大人工智能专家尤瓦尔·赫拉利和李飞飞展开了一场时长90分钟的对话，对话期间引发的问题要比得到的答案多。这场对话由WIRED的主编尼古拉斯·汤普森主持，当天到场观众多达1705人，整个演讲厅拥挤异常。对话的目的是讨论人工智能对人类未来的

同学，现在有一份33条神经网络训练秘笈，摆在你面前。AI大佬Andrej Karpathy ，刚刚发布了一篇长长长长博客，苦口婆心地列举了33条技巧和注意事项，全面避免大家踩坑，推特已有2,300多赞。AK在斯坦福读博的时候，是飞飞实验室的成员，毕业去了O

Andrej Karpathy 是深度学习计算机视觉领域、生成式模型与强化学习领域的研究员。博士期间师从李飞飞。在读博期间，两次在谷歌实习，研究在 Youtube 视频上的大规模特征学习，2015 年在 DeepMind 实习，研究深度强化学习。毕业后，

原来，心系教育一线事业并付诸行动的不止阿里巴巴的马云，还有李飞飞。事实上，李飞飞很少跟媒体合影，如果是名学生，那么她一定不假思索地与完成这位学生愿望。相比工业界做出的巨大成就而言，李飞飞在学界留下的印记同样不可磨灭，她被广泛认为影响和改变了人工智能学界和业

就在今天，美媒 SFGATE 刊发报道称，李飞飞将在未来几个月内离职Google。李飞飞现任谷歌云人工智能和机器学习首席科学家、谷歌AI中国中心的负责人，同时她也是斯坦福大学计算机系副教授、斯坦福人工智能实验室和视觉实验室主任。据 SFGATE 披露，李飞

在近日举行的 Google I/O 大会上，Google 的一些顶尖科学家齐聚一堂，共同讨论了人工智能的未来。人工智能领域存在着两种发展状态，乍一看，它们完全相反。在 2018 年，我们已经有了可以准确识别猫的计算机系统，而且近乎完美，但是另一方面，全自动

本文约2500字，建议阅读5分钟。本文为你概述李飞飞宣布斯坦福大学启动“以人为本人工智能项目”的近况。离开谷歌，回归斯坦福，AI女神”李飞飞的下一步打算备受瞩目。今天，李飞飞宣布斯坦福大学启动“以人为本人工智能项目”，目标是创建“以人为本人工智能研究院”，

美东时间三八妇女节的前一天，著名华人女科学家李飞飞在《纽约时报》网站上发表了一篇题为《How to Make A.I. That’s Good for People》的文章。在文章中，李飞飞表示人工智能将会是下一轮工业革命最大动力之一。但是她又担心人们对于

为了捕捉视频中不同事件间的关系，该模型引入了一种新的描述模块，该模块可以结合从过去和未来事件中得出的上下文信息，用它们来描述所有事件。利用大型的活动数据集，模型可以将视频中的事件分类为一系列互不关联的行为类别。视频中的事件可能发生于多个时域内，不同的事件可

斯坦福的 CS231n 是深度学习和计算机视觉领域的经典课程之一。近日，斯坦福又开放了由李飞飞主讲的 CS231n Spring 2017 全部视频课程。最终，学生将完成包含数百万个参数的卷积神经网络的训练任务，并将其应用于最大的图像分类数据集。除了李飞飞

特斯拉人工智能部门主管 Andrej Karpathy 发布新博客，介绍神经网络训练的技巧。Andrej Karpathy 是深度学习计算机视觉领域、生成式模型与强化学习领域的研究员。博士期间师从李飞飞。在读博期间，两次在谷歌实习，研究在 Youtube

本科物理、博士电子工程，还研究过一年藏药的李飞飞最终却一头扎进了人工智能的浪潮。斯坦福大学的教授李飞飞在距今最近的一次人工智能寒冬期间开始了她的职业生涯，但是她提供了一个帮助寒冬解冻的想法。最近被评为 ACM fellow 的李飞飞如今主管着斯坦福人工智能