无论是有经验的研究者还是新学 AI 的工程师，在当今云化，智能化的年代，如果能快速学习并刷新算法和工程的各种挑战，就可以通过算法创新引领并且赋能社会各个领域。
当中国云服务商纷纷进军产业界，远在美国的全球云计算巨头AWS却在疯狂为它的机器学习服务背书。
联邦学习在落地过程中存在一些有待解决的问题，但这些问题并不能阻止产业界、学界对联邦学习未来的看好。
虽然只有28岁，但已经是爱沙尼亚的首席数据官，作为研究生正在监督波罗的海小国推动将人工智能和机器学习纳入为130万公民提供的服务。
不到三年时间，人脸识别技术飞速进展，假视频会让真相进一步坍塌，同时，未来社会可能会进入一个无隐私时代。
虽然机器一直在尝试模仿人类的思维方式，但最终结果还是我们与机器之间彼此无法理解。那么如果换个角度，让人类去学习机器的思维方式呢？
人们错误地认为机器学习是一种单一的、通用的东西，而这也一直是在理解自动化上的误区：随着每一波自动化，我们想象我们正在创造的是拟人化的机器或是具有广义智能的机器。
零样本学习zero-shot learning，是最具挑战的机器识别方法之一，从原理上来说，ZSL就是让计算机具备人类的推理能力，来识别出一个从未见过的新事物。
