2017 年，AI技术汇聚了大量资本，在国务院出台的《新一代人工智能发展规划》中，人工智能核心产业规模计划在2030年超过10000亿元。
目前，中国的人工智能研究正处在风口，行业巨头公司正逐渐完善自身在人工智能的产业链布局，不断涌现出的创业公司也持续在垂直领域深耕深挖。
随着 AI 技术的渗透，将会有越来越多的企业不得不重视人工智能带来的变革，据《人民日报海外版》报道，2017年中国人工智能人才缺口超过500万人。
“人工智能+”将成为新业态，人工智能产业也将成为独角兽集中地，而人才储备则将成为制约中国人工智能发展的重要因素。
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从去年的Alpha Go对战李世石开始，再到今年升级版的Alpha Go对战柯洁，人工智能经过一年多的发酵早已不再是一个陌生的名词。
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在36Kr的人工智能行业研究报告中指出，技术终将走向开放，深入场景才是王道。人工智能的未来最重要的驱动力一定会是“场景驱动”。
深层学习打开了人工智能的大门，但却以“黑箱”闻名，因为深度学习的调参难、训练难。“新型”网络结构的论文大量涌现，使得对所有结构的掌握变成了不现实。
为什么深层学习一直不好掌握呢？因为我们缺少一个对深层学习合理的认识。因此整理了100余篇有关深层学习的论文，希望能对大家有所启发。
