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IEEE每年發布一次年度十大技術趨勢列表

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神經網絡通過層次概念來提取特征 。通過組合這些多層的輸出，更深的層能夠根據數據構建更高級的洞察力 。這是環繞深度學習的中心概念 。

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去年的深度學習方法打破了包括圖像處理，文本分析甚至語音識別在內的各個領域的現有基準 。
【IEEE每年發布一次年度十大技術趨勢列表】InfoQ最近通過Srini Penchikala的帖子(TensorFlow和Kubernetes構建GPU加速的工作流)，Michael Stiefel的AI未來小組以及Dylan Raithel的Apple如何實時識別手寫漢字來探討深度學習領域的行業領導者和觀點 。
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為了更深入地研究深度學習以及AI和ML周圍的趨勢，InfoQ馬上舉行的兩個馬上舉行的軟件會議將重點介紹深度學習 ， 諸如自動駕駛汽車架構之類的創新進步以及針對機器學習模型的特征提取 。
倫敦QCon(3月5日至7日)第十二年返回威斯敏斯特(Westminster)地區，QCon.ai(4月10日至11日)，即針對軟件工程師(SWE)的首屆AI / ML軟件會議，開始在舊金山灣舉行 。
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區域 。兩次會議均以來自杰出工程師的精選演講為特色，這些演講旨在為SWE學習，推進和增強以數據為中心的技能 。
盡管QCon倫敦比QCon.ai擁有更廣泛的影響力(倫敦具有18個涉及多個主題的跨學科研究領域)，但會議擁有由Eric Horesnyi(首席執行官@streamdataio)主持的完整AI研究領域，稱為AI實踐與前沿 。
AI跟蹤計劃中的討論從Horesnyi的聯系中吸收了很多東西，這些聯系將機器學習應用于金融交易空間 。

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