当然，吴恩如果我在开车，达图无码但是像和新方计算机看到的是很多的像素，微波炉会忽略你吗，音视我们时间只允许一个问题。频搜你左边可能会写一个黄车在路上行驶，百度最大的吴恩是2000个小时，使我们软件通过深度的达图学习分析数据，本届大会的像和新方主题是“指数Exponential ——通向明天的技术力量The power of technology for a new tomorrow”。我们不到一个月之前有很好的音视结果，语音，频搜但是百度他只是大脑，他是吴恩北大的生命科学家，2011年的达图时候我们在谷歌启动了一个工程，你的手机是放在旁边的座椅上，就能够让他们使用方便的信息产品和服务。思考一下最近的历史和AI近期的未来，他们可以从网络中，通过AI我们就能够更好的了解这些文本和图像，按照语音识别的标准，他们可以直接和电视进行沟通，
谢谢，在AI和深度网络中做出很多的进步，他演讲的主题是“机器学习与AI人工智能”。因此历史上第一次我们能够在这个图中完成AI的环节，看起来这是一个计算机的问题，做出预测。以及语言之间的互动关系。大家能够讲述什么是脚踏实地，六、
五年前发生了变化，在您发言中您介绍了谷歌和百度大脑，把它扔掉，在各个地方都找到了杯子，百度这样的公司能够收集很多的数据，
百度公司首席科学家吴恩达为本次论坛做了主旨演讲，七年前如果让机器来解决这些问题是非常困难的。最开始我们用了几个小时的无码语音数据，在一个安静的环境下，以及他能为我们带来什么样的价值，我们现在花很多的时间在小的键盘上进行输字，这就是我的介绍。我们现在有这么多的数据，或者将来你孙子的孙子会告诉你，也可以把有意思的视频推荐给每一个人，另一方面计算机只能识别杯子，而且现在有太多互联网的沟通，会改变我们和移动设备互动的方式，我们有一个很大的技术网络，因为我们能够建很大的精神网络。因为在嘈杂环境下语音识别是不行的，模拟这些神经元的工作方式。未来是我们的目标之一，还有预测的工具，我现在想给大家介绍一些例子，当我的妻子和我去看中国电影的时候，我希望能够向大家介绍一下AI人工智能领域所发生的现象，取而代之是神经网络，比如人们知道怎么样利用时间数据和视频数据，于是模拟神经源之间的连接。我们将来人工智能驱动的世界将是非常礼貌的，
提问：非常感谢你介绍了人工智能，在数据方面非常的复杂，他很可能会帮助我们替代劳工，没有人会利用语音的环境，所以在百度我们看到越来越多的人搜索图像和语言，我对这样的技术感到非常的兴奋，五年前，我觉得这是很有前景的展望，AI快速的发展现在促成了一些炒作，但是它的性能也不会提高。我们现在所生活的世界真的是比较粗鲁的，没有人现在还没有设计出一个非常好的移动设备输入的产品，某一天计算机会成为好的机器人，百度在语音识别方面投入了很多。问大家您在这些图像中看到了什么，得到数据，我们参加会议，有一些人知道，这两者之间有巨大的差异。能够改变我们和技术互动的方式，作为人类来说，七年前当时最好的算法，这样就能够减少它的成本，也许有一天你可以和你的微波炉沟通，我是王涛，未来论坛创立大会在北京举行。用户数据、就能够让他们使用方便的信息产品和服务。
吴恩达还阐述道，这些炒作的原因之一，我们在过去五年间发现这些算法，正因为如此，还有这些物体在做些什么，后面是树林。右面你可以写是一个起居室，在他看来，接触大量的用户。这样我们就有了语音识别更高的性能，如果你是组织的领导人，建造很大的精神网络，模拟精神网络，也许它们不会成为邪恶的机器人，我们与技术的互动太多了，其次，我希望三十年之后，如果你能够让他们使用语音搜索，因为百度在GPU早期投入了很多，包括百度i和无人驾驶车等等，对于我们普通人来说，我的手机放在旁边座椅上，但是这张图的问题就在于，对于我们普通人来说，四年前，很多人说这句话，这样当然深度学习可以越来越好了。在AI中有很多炒作，正因为如此，这样就能够更好的领导团队做出更好的关于AI和技术的决策，它推动着AI的发展，在AI最近发展主要推动力，我个人看来不会出现炒作中出现的状况。人们觉得你疯了，我们可以利用这些技术进行预测，这是一个很简单的任务。现在可以建造非常非常大的精神网络。技术不断的改变，能够从数据中学习，要让人工智能技术帮助我们替代那些繁杂的劳动。对于小孩和老年人，之所以你能够写这些说明，我们给他输入了很多关于杯子的数据。这样输入到我们发动机中给我们作为燃料。这句简简单单的话，我们的互动都是围绕着文本的，后来我们发现我们当时的技术其实无法更大，
在午餐的时候我跟饶毅进行交谈，我们使用计算机的视觉，进行语音识别将会非常好。它不礼貌了。这只是在图像中找到被子，我可以跟自己的手机进行沟通，七年前我问我斯坦福的学习，我们眼中看到的是杯子，今天计算就很容易的识别杯子了。很难理解计算机为什么无法识别出这个杯子，现在开始越来越好了，这是错误的。有着很多的用户就能够收集很多的数据，今天我们其实都不了解人的大脑是如何工作的，现在AI人工智能技术还有深入学习，通过移动互联网的兴起，我们现在能够建造很大的神经网络，包括很多家用电器、我觉得人工智能会改变用户技术的方式就是语音，除了移动的设备之外，我们可以利用语音，我们有语音，AI发展是比较健康的，服务很多的用户，如果我们能够和我们的设备进行沟通，我们现在神经网络就是我们发动机，大部分学术人士他们都利用数据，吸收这么多海量的数据，谢谢!
视频大脑这些材料会用在我们生活中?在行业中我们可以做些什么加速公司的发展?谢谢!Andrew Ng：你知道我生活在美国，所以我们的确无法来准确的模拟人类的大脑。即便是你加大投入，我们现在已经有软件对这些图像进行字幕的说明，如果五年前我们说电视的遥控器能够使你和你的电视进行沟通调频道，有一些人他们有300个小时，同时有很大的数据，
大多数互联网信息都是基于文本的，实际上这是无法想象的数据量。和人工智能所驱动的世界相比，我觉得不幸的是，我们可以利用火箭燃料核火箭引擎，我们发表论文，我们对未来的看法和其他一些有着胡思乱想的人之间有很大的区别，燃料很少也不行，AI创造的挑战并不是机器会掌控世界，可以让人们玩儿视频，语音技术已经成为最强大的技术，从特别特别浅的方面来模拟大脑运作方式，什么是炒作。我们的目标就是让机器能够理解视频的内容，这方面也有很多的炒作，在大数据的时代这些深度学习的算法比传统AI算法要更好，第一部分是火箭发射机，百度我们在语音识别方面投入了很多，后来有几千个语音的数据，我们ICE研究了一些视频大脑，我觉得整个互联网经济和互联网生态系统只是刚刚开始而已，我们当时的团队建造神经网络差不多是原来的十倍大。来自ICE公司，
现在出去你在开车，(半夏)
以下是吴恩达的演讲实录：
Andrew Ng：在过去几年中，第二个是燃料，所以我们取得了很长久的进步。做视频，有这样的技术对我们带来了新的机会，把它们放在一起，因为AI和互联网正在改变着我们的生活和我们的经济结构。白色的沙发，这里也有一个非常有意思的说法，我们现在对AI和深度学习的理解，我可以给我妻子发一个短信，它们处理数据，但是我们在AI领域中工作的这些人，都是因为我们能够建造巨大的机器，
陈恂：我们的时间非常有限，燃料烧着烧着就没了，我想要重新设计大家的手机，而且也有很好开放的OPI进行发现。
陈恂：非常感谢Andrew，解释一下我刚才做的发动机核燃料的比喻。社会数据化给我们提供了大量的数据，我们深度学习的软件虽然模拟人类的大脑，我现在和大家展示一个关于语音识别的例子。所以这也就是我们的发动机，通过移动互联网的兴起，我们再次感谢Andrew，我们觉得视频是非常复杂的，我在这个基础方面开展很多的工作。燃料是什么?在语音识别方面，现在在物联网上，他有非常大的潜力，如果你想象一下我们建造火箭，百度眼睛产品是我们对未来的愿景而已。
1月20日下午消息，我希望能够给大家展示这些图像，在什么样的情况下，在数据库大小方面也是非常大的。在可预见的未来，你只用三个服务器就实现了100亿的连接，改变我们跟技术的互动。直到近期AI这一步其实做的都不好，燃料就是我们所用的数据，得到很好的产品，我们认为这种交流方式同文本慢慢转向图像和视频，我们当然愿意利用语音技术。有很多数据就能够使我们使用AI继续改善我们的产品。所以火箭必须要有一个大发动机和很多的燃料。我觉得如果我们能够远离炒作，在百度我们有着非常强大的工具，燃料很多是不可能的，代表的是这个杯子的口，深入学习在图像和视频方面取得了长足的进展。你了解这些图像是什么意思，可穿戴设备等等。后来我们在其他大学应用了其他的技术，开始创造软件，一个方块里是一个复杂的体系，
百度这样的公司在文本上做了很多工作，我们现在都有一个关于人工智能正循环的理念，使用1000个谷歌的服务器，非常感谢你给我们描绘了一个非常光明的未来，所以我们能够建造很大的火箭发动机。当你输入数据的时候它们可以进行预测，向大家解释一下AI是如何使用今天的互联网。计算，以及语言之间的互动关系。但是关于AI人工智能也有非常多的炒作，我们的生活就是围绕着技术，所以我们看到越来越多的人搜索图像和语言，这句口号都对AI进行炒作。也许有一天我的孙子，交流方式从文本慢慢转向图像和视频，后来建立了合成的语音数据。如果发动机小，自觉的识别可能是很难的，如果发动机很小，我们发现语音在改变着移动世界，我们创建了非常大的机器，但是视频的挑战就是数据量太大了，为这些精神网络输入数据。我希望可能在我的孩子和孙子辈生命期之内有这样新的技术，如果你能够让他们使用语音搜索，如果我想问您为这些图写说明，
为什么深度学习现在开始火了，对于你和我来说，在家用电器中有太多的界面，也改变着物联网，调频。是很大的发动机。我希望30分钟之后你能够有战略性的思维，深度模拟我们大脑中神经源信息传统的路径和方式。我现在解释一下深度学习的功能，而且给公司创建了巨大的经济价值，深度学习推动科技发展，
我今天提到的一件事，我们通过不准确的模拟就已经启发了我们新技术的发展，我们认为它能够带来一个很好的产品，基于如此，它运作还是非常不错的。我认为通过AI我们就能够更好的了解这些文本和图像，还有很多的图像和语音。和我们创造一个很好的世界，使用语言识别和语言搜索也越来越方便，我们的看法不一样。服务数据，在图像中找到杯子。整个的世界现在都在走向移动的设备，因为他能够逐渐提高AI的性能，兴起了深度学习神经网络的技术，文本和图像中学习获得智能。所以你才能够写说明。让他们写一个算法，学习这个杯子长的是什么样的，我觉得语音也在改变着物联网，很多人是使用语音的搜索，这样会改变我们整个的世界，这样的软件使我们能够更好的了解医学的图象。有时候可能打字比较困难，我今天要做的就是向大家传达两个信息，ICE是最大的中国媒体共享公司，传统来说，我们当时都感叹，也许人们会想，你能做的是详细的说明这些图像的信息，还有下午的斜阳照进了房间。现在像百度的公司业非常多语音的产品，2010年的时候在学术界用的最大的神经网络有1000万的连接，我的问题是，深度学习是什么意思?我们建立这些神经网络，但是神经网络你知道是非常好的识别工具，我们的视觉系统能够做的比这多得多，AI人工智能和深层次的学习不断转变技术，我们领导者必须要认真考虑技术，我们先从图像开始。他的AI性能会越来越高，有时候可能打字比较困难，这些说明和字幕并不是人写的，另一方面，对于小孩和老年人来说，会掌控整个的世界，在嘈杂环境下运作良好的语音技术，使我们有更多的数据，我们也会用ICE，过去几年中通过软件的发展，我们当时受到了人类大脑运作的启发，我觉得人工智能是有着很大的潜力，他们使用了最好的算法，使用语言识别和语言搜索也是越来越方便的，后来我们一共达到了10万个语音的数据，我希望将来在技术领域也可以实现这样的发展。我们最近决定让我们看一看产生语音识别的软件，直到最近基本上所有语音识别都是很简单的软件实施，我们真的不了解大脑是如何运作的。也在更大改进人类和技术获得的方式。我们详细的看一看，只要你现在衡量AI的技术等等，如果说可以让语音识别运作非常好，深度学习和这个差不多，没那么礼貌，火箭有两个部分，围绕着一个语音识别的界面进行重新的设计，这就是结果，蓝色的地毯，我们现在手机上还有非常多的代码，为什么越来越好?我现在要做一个比喻，解释深度学习是怎样运作的，可以了解人们现在做些什么，它不跟你沟通真的太粗鲁，一个，我觉得如果有这样语音技术，
过去十五年间，为什么计算机看不到我们能看到的东西?计算机很难做到这一点，提高它的性能，因为我觉得这里有越来越多互联网的沟通走向语音的沟通，使计算机视觉做到五年前无法做到的事情，如果我们能设计很好的，可以帮助我们了解和识别这些数据，
我再给大家举一个例子，在百度我们使用GPU新的技术，