雷鋒網硬創公開課聚焦於新技術和新產品的 Know-How 分享，在過去的一年裡，雷鋒網和同行的技術創新者們都趕上了相當好的時候。
當以品牌和管道驅動的那些智慧硬體、以資本驅動的那些O2O、以抄襲模仿起家的那些虛擬實境項目們熱潮褪去，同時在新興技術領域，由於機器學習和計算基礎設施的發展，語音、語義、圖像技術開始出現較為繁冗的應用。
以下為雷鋒網硬創公開課整理的人工智慧往期公開課實錄筆記，供各位讀者參考學習：
CV
女主播的“逆天”美顏原來是靠這些 AI 技術實現的
目前最新的美顏技術已經發展到了 2.0 階段，打個比方，如果美顏 1.0 只是化妝（磨皮、祛痘、膚色調整）的話，美顏 2.0 基本就能達到整容的效果——把眼睛變大，把圓臉變成瓜子臉。而實現這一效果的基礎就是人臉識別。
賽後跟蹤：如何在 ImageNet 比賽中獲得冠軍？
去年 ILSVRC 2016（全稱是ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）分為五大部分，包括：目標檢測、目標定位、視頻中目標物體檢測、場景分類、場景分析。在昨天，全球最為權威的電腦視覺大賽 ILSVRC2016（大規模圖像識別競賽）公佈了演算法排名結果，Hikvision（海康威視）奪得場景分類第一名。
商湯科技曹旭東：為何深度學習幾乎成了電腦視覺研究的標配？
很多人疑惑，為什麼深度學習相比其它的AI實現方法，已然呈現出一副碾壓之態？
用圖片搜索視頻是一種什麼樣的技術？
這種技術叫以圖搜視頻，它解決了當前針對海量視頻內容的精准快速檢索的硬傷。
圖像識別，怎樣守護網路直播的底線？
直播火爆的背後，都存在哪些問題？機器如何識別小黃圖？
真的，關於深度學習與電腦視覺，看這一篇就夠了
人工智慧是人類一個非常美好的夢想，跟星際漫遊和長生不老一樣。我們想製造出一種機器，使得它跟人一樣具有一定的對外界事物感知能力，比如看見世界。
NLP
地圖中的語義理解
每天都用搜狗的輸入法、語音、地圖，知道他們的語義理解是如何實現的嗎？
老羅推薦的訊飛語音，有這些 know-how
其實，老羅發佈會上宣傳了97%這個數位，我們達到這個數位其實已經有一兩年時間了。
從聲學模型演算法總結 2016 年語音辨識的重大進步
特邀供職于阿裡巴巴 iDST 的語音專家薛少飛博士，從學術的角度回顧過去一段時間中語音辨識技術的發展狀況。
Human-like learning在對話機器人中的魔性運用
這兩種學習方法更接近生物體，或者說人的學習方式，所以我更願意稱之為“Human-like Learning”。
AI浪潮下，語音辨識建模技術的演進
語音辨識的模型有語言模型和聲學模型兩種，語言模型包括了N-gram、RNNLM等，在聲學模型裡面又涵蓋了HMM、DNN、RNN等模型。
語音辨識的痛點在哪，從交互到精准識別如何做？
語音辨識是目前應用最成熟的人機對話模式，但各家語音辨識產品的體驗還有很大的提升空間。
詳解語音處理檢測技術中的熱點——端點檢測、降噪和壓縮
音訊的端點檢測、降噪和音訊壓縮始終是終端語音處理關注的重點，目前仍是活躍的研究主題。
深入NLP———看中文分詞如何影響你的生活點滴
中文分詞是中文自然語言處理的一個非常重要的組成部分，在學界和工業界都有比較長時間的研究歷史，也有一些比較成熟的解決方案。
什麼樣的機器翻譯比Google還要占優？
我們邀請到了商鵲網CEO鄒劍宇，以實戰經驗為我們解讀，什麼樣的機器翻譯比Google還要占優？
深度學習框架與生物識別
Come on ! 手把手教你玩轉穀歌TensorFlow
Tensorflow到底適合如何拿來做開發？能不能為你的研究或者產品帶來更好的機會？
AI 從業者該如何選擇深度學習開源框架
正如程式語言一樣，深度學習開源框架同樣各有優劣和適用的場景，那麼 AI 從業者該如何有針對性地選擇這些平臺來玩轉深度學習？
探尋虹膜識別背後的身份密碼
虹膜識別目前是一門新興的技術，在生物特徵識別領域實際上是被認為可以在某種程度上取代今天的指紋和人臉識別，也是精度最高的生物特徵識別技術。
情緒識別如何拯救你的生命？
從人臉識別和情緒識別區別開始，循序漸進到情緒識別原理，情緒識別的應用場景，最後為我們揭秘這個過程是如何實現的。
銀行業務光憑“刷臉”真的靠譜嗎
隨著人臉識別技術的普及，不光可以靠“刷臉”支付吃喝玩樂的花費，現在連銀行辦業務都可以“刷臉”了。
深度學習之四大經典CNN技術淺析
《TensorFlow實戰》作者黃文堅，為我們講解了關於四大經典CNN網路：AlexNet、VGGNet、Google Inception Net和ResNet的基本原理。
行業
人工智慧的冰與火之歌：回顧2016，展望2017（餘凱）
餘凱對去年 AI 圈內的各種現象，發表了自己的獨到觀點和看法。
洪小文獨家解讀： 直到AI可以自己程式設計 它才有資格跟 “路人甲” 比智慧
隨著AI的快速發展，AI到底能不能跟我們的智慧相提並論。
AI沒有那麼神 洪小文告訴了我們為什麼
深度學習並不萬能，AI的未來還得靠人類。
在微軟亞洲研究院工作是種什麼體驗？
本期硬創公開課，我們特意請到了微軟亞洲研究院副研究員張富崢博士，來談談他在微軟亞洲研究院工作的體驗和他眼中的微軟亞洲研究院。
從世界冠軍到資料科學家 他是如何煉成的？
怎麼在浩如煙海的資料中篩選出對我們真正有用的那些？又如何通過分析這些資料做出對自身有利的決策？
如何從一個青年科學家變成首席科學家?
相信不少學者在面對艱深的科研課題的時候，心中都有過那麼一絲疑惑：這東西何時能實現產業化，真正造福社會？
兩場比賽，AlphaGo表現出了哪些計算和智慧
深度學習可以用在很多領域，前面說過了，只要這個領域需要構建一個模型來預測，而且有大量標注的訓練資料。
棋手眼中，AlphaGo對抗李世石用了哪些奇招
由圍棋棋手解讀人機大戰。
