雷鋒網(wǎng)(公眾號：雷鋒網(wǎng)) 按： 今年是微軟亞洲研究院（MSRA）20周年，站在這個(gè)大節(jié)點(diǎn)上，MSRA副院長張冬梅以及她的團(tuán)隊(duì)寫了這篇有關(guān)數(shù)據(jù)智能的文章，對該領(lǐng)域的發(fā)展和未來進(jìn)行梳理。本文貢獻(xiàn)者：崔為瑋，韓石，林慶維，樓建光，徐勇，張冬梅，張海東，朱斌。本文由雷鋒網(wǎng)首發(fā)。 我們正處于大數(shù)

雷鋒網(wǎng)(公眾號：雷鋒網(wǎng)) 消息，10月19日 下午，微軟亞洲研究院在微軟大廈舉辦第二屆院友年度大會。眾所周知，微軟亞洲研究院被稱為人工智能的“黃埔軍校”，其院友都作為最重要的力量，活躍在各大AI巨頭和創(chuàng)業(yè)公司里。例如這一場以“人機(jī)交互”為主題的分論壇中，就集結(jié)了微軟亞研院副院長周明、今日頭條人工智能實(shí)驗(yàn)室主任李

雷鋒網(wǎng)(公眾號：雷鋒網(wǎng)) 消息，10 月 16 日，阿里巴巴宣布，微軟亞洲研究院首席研究員聶再清博士、谷歌 Tango 和 DayDream 項(xiàng)目技術(shù)主管李名楊博士入職阿里人工智能實(shí)驗(yàn)室（以下簡稱 AI Labs）。其中聶再清將擔(dān)任 AI Labs 北京研發(fā)中心總負(fù)責(zé)人，李名楊任 AI Labs 機(jī)器視覺杰出科

前幾年財(cái)經(jīng)業(yè)界言必稱移動互聯(lián)網(wǎng)，如今是言必稱人工智能。在金融行業(yè)，人工智能在獲客、信貸風(fēng)控等方面已經(jīng)有比較普遍的應(yīng)用。如今，在投資領(lǐng)域，業(yè)界也在更深度探索AI的應(yīng)用前景。?華夏基金與微軟亞研院合作研究智能投資?以往人們對于基金公司的印象是高薪，風(fēng)光，西裝革履，參與各種路演，一個(gè)基金經(jīng)理掌控幾十億上百億的資金，在股市舉足

隨著智能語音助手、聊天機(jī)器人（Chatbot）等產(chǎn)品逐漸成熟，出現(xiàn)在普通用戶的眼前，其中的一些核心技術(shù)也正變得越來越重要、越來越受到大家的關(guān)注。自然語言處理技術(shù)（Nature Language Processing，簡稱 NLP）就是其中之一。近日，微軟亞洲研究院副院長周明博士就自然語言處理技術(shù)的概況、最新進(jìn)展及未來發(fā)

今日頭條在挖人上動作頻頻。繼一個(gè)月前挖來愛奇藝高級副總裁鄭蔚之后，近日，今日頭條對外確認(rèn)微軟亞洲研究院常務(wù)副院長馬維英加盟，擔(dān)任今日頭條的人工智能實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人。馬維英研究領(lǐng)域集中在信息檢索、互聯(lián)網(wǎng)搜索技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘，多媒體管理和移動信息瀏覽等方面。公開資料顯示，他在1994年和1997年分別獲美國加州大學(xué)圣芭芭拉分校（

今日頭條 在挖人上動作頻頻。繼一個(gè)月前挖來愛奇藝高級副總裁鄭蔚之后，昨日， 今日頭條 對外確認(rèn)微軟亞洲研究院常務(wù)副院長 馬維英 加盟，擔(dān)任 今日頭條 的人工智能實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人

這也是繼前Uber中國戰(zhàn)略負(fù)責(zé)人柳甄后，今日頭條引入的又一位副總裁級別人物。2月14日消息，微軟亞洲研究院的常務(wù)副院長馬維英已離職，將加入今日頭條出任副總裁，管理今日頭條人工智能實(shí)驗(yàn)室。今日頭條方面已確認(rèn)了該消息。馬維英是微軟亞洲研究院的常務(wù)副院長，于2001年4月加入微軟亞洲研究院，負(fù)責(zé)在信息檢索、互聯(lián)網(wǎng)搜索技術(shù)、數(shù)

鳳凰科技訊（作者/王玄璇）2月14日消息，微軟亞洲研究院的常務(wù)副院長馬維英已離職，將加入今日頭條出任副總裁，管理今日頭條人工智能實(shí)驗(yàn)室。今日頭條方面已確認(rèn)了該消息。馬維英是微軟亞洲研究院的常務(wù)副院長，于2001年4月加入微軟亞洲研究院，負(fù)責(zé)在信息檢索、互聯(lián)網(wǎng)搜索技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘, 多媒體管理和移動信息瀏覽方面的研究。馬維

當(dāng)我們在討論人工智能時(shí)，請注意，我們通常在討論弱人工智能。雖然我們現(xiàn)有的資源與之前可謂不同日而語——部署在云端的海量計(jì)算資源已經(jīng)像水和電一樣唾手可得了；互聯(lián)網(wǎng)所容納的信息也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了過去幾千年來人們所有的知識儲備；以深度學(xué)習(xí)等為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的發(fā)展，也讓計(jì)算機(jī)能夠從這些龐大的數(shù)據(jù)中獲取知識。但是我們也不得不正視一些