隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展與飛躍，2017 年對于開發(fā)者而言注定是不平凡的一年。

這一年，F(xiàn)acebook 發(fā)布開源框架 PyTorch，這一舉措真正意義上將 Torch 移植到 Python 生態(tài)圈。背靠 Python 堅(jiān)實(shí)的用戶基礎(chǔ)，PyTorch 為廣大開發(fā)者們提供了一個新的選擇。短短一年時間，PyTorch 為尋求建立一個靈活的深度學(xué)習(xí)研究平臺而付出了自己的努力，并且也獲得了令人矚目的成績。不可否認(rèn)的是，目前 PyTorch 已經(jīng)成為從業(yè)者最重要的研發(fā)工具之一。

而同樣是這一年，Yoshua Bengio 的一封郵件宣布停止對 Theano 的更新，并即將在一年后正式退出歷史舞臺。在過去的很長一段時間里，于 2007 年推出的 Theano 都是深度學(xué)習(xí)開發(fā)與研究的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，也是開源界「所有輪子」都值得參考和學(xué)習(xí)的對象。

作為所有機(jī)器學(xué)習(xí)框架中最受矚目、普及率最高的一個，TensorFlow 在 2017 年迎來了多次迭代，也更加親近入門者。當(dāng)然，再好的開源框架也有缺點(diǎn)，TensorFlow 也一直因尾大不掉收獲過開發(fā)者們「又愛又恨」的吐槽，但不可否認(rèn)的是，群體大、資源廣泛的它，依然是最受歡迎的開源平臺。

在 2016 年正式被亞馬遜 AWS 納為官方深度學(xué)習(xí)開源框架的 MXNet，也在 2017 年持續(xù)更新。Alex Smola 向開發(fā)者們分享過他眼中 MXNet 的不可替代性，為的是要讓「深度學(xué)習(xí)變得更容易」。而他的學(xué)生李沐也秉承「降低深度學(xué)習(xí)門檻」的使命，將一個最早懷著熱情與興趣做成的項(xiàng)目發(fā)展成為一個倍受矚目的官方開源學(xué)習(xí)框架。

當(dāng)然，2017 年隨著深度學(xué)習(xí)的持續(xù)火熱，開發(fā)者們對前沿的深度學(xué)習(xí)理論也同樣保持著好奇心與關(guān)注度，甚至也希望自己能上手跟隨教程完成一個小項(xiàng)目的開發(fā)。不論是 GAN 的持續(xù)演進(jìn)、AlphaGo Zero 的興起、《Deep Learning》書籍的發(fā)行，又或是深度學(xué)習(xí)模型在駕駛、聲紋識別、安防領(lǐng)域的應(yīng)用和算法實(shí)現(xiàn)……在雷鋒網(wǎng)舉辦的一場場線上分享中，雷鋒網(wǎng)學(xué)術(shù)頻道 AI 科技評論驚喜地看到聽眾當(dāng)中不乏求學(xué)若渴的開發(fā)者們。而除了開源框架的百花齊放、理論知識的層出不窮外，開發(fā)者們對于相關(guān)比賽的熱衷也引起了雷鋒網(wǎng)學(xué)術(shù)頻道 AI 科技評論的關(guān)注。

「紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行」，開發(fā)者們能將學(xué)習(xí)到的內(nèi)容運(yùn)用于實(shí)踐領(lǐng)域，方能真正「出師」。時至今日，能在頂級開發(fā)類比賽上取得佳績的開發(fā)者們，都能夠驕傲地將這一戰(zhàn)績寫進(jìn)自己的求職簡歷中。而反過來說，這也凸顯了企業(yè)對于開發(fā)類比賽的日趨重視——甚至，隨著數(shù)據(jù)量的增加和各種條件的成熟，企業(yè)舉辦開發(fā)類比賽、開源數(shù)據(jù)集也已經(jīng)成為一種風(fēng)尚。從另一種層面來說，這類比賽也開始成為企業(yè)「圈人」的新模式。在走訪多位開發(fā)類比賽的冠軍之后，AI 科技評論希望能為后來者先行「填坑」，將過來人的成功經(jīng)驗(yàn)更廣泛地傳播給新人，讓團(tuán)隊(duì)在參與比賽的過程中收獲成長，甚至有朝一日也能化身社區(qū)里被膜拜的「大?！埂复笊瘛?。

AI 科技評論回顧這一年開發(fā)界的大事小事，反思 2017 所做過的開發(fā)者采訪與分享，更加堅(jiān)定地相信，對于一個生態(tài)而言，開發(fā)者群體宛如活水，如果沒有他們的活躍與貢獻(xiàn)，這一平臺很快就會枯竭。而在人工智能的浪潮下，不論是框架作者、賽事冠軍得主，還是樂意分享開發(fā)心得的「老司機(jī)」們，這些開發(fā)者們的肺腑之言與經(jīng)驗(yàn)之談需要被記錄，被留存，并整理為單獨(dú)的一個特輯進(jìn)行反復(fù)研讀和思考。

AI 科技評論整理了 50 篇開發(fā)老司機(jī)們「填坑避雷」的經(jīng)驗(yàn)之談，這份 1067 頁，大小為 60M 的大禮包嘗試為讀者們提供干貨滿滿的閱讀體驗(yàn)。

本特輯共分為三個子欄目：

首先是理論。

過去一年間，AI 科技評論不斷報(bào)道與人工智能、深度學(xué)習(xí)技術(shù)相關(guān)的公開課程，邀請多個相關(guān)領(lǐng)域的資深學(xué)者，持續(xù)解讀基礎(chǔ)概念，為大家答疑解惑。該欄目涵蓋深度學(xué)習(xí)以及相關(guān)應(yīng)用和延伸，涉及自動駕駛、語音、醫(yī)療、人臉識別等方方面面。

在這個欄目中，您將看到：

• 百度、搜狗、京東等多個企業(yè)的研究員，加州大學(xué)伯克利分校、中科院等多所高校教授對深度學(xué)習(xí)概念的全面講解，涵蓋理論、原理與應(yīng)用；

• 對 GAN，YOLO2，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等知識的抽絲剝繭；

• 聲紋識別、圖像識別、自然語言處理，各自的發(fā)展與技術(shù)原理；

• ……

其次是工具。

開源平臺與工具是開發(fā)者的必備利器，也是開發(fā)者社群無法避開的一個「大坑」，挖坑者前赴后繼，填坑者也如過江之鯽，如何在其中兼聽則明，汲取前輩們作為過來人的經(jīng)驗(yàn)？而對于開源框架的作者而言，他們又是如何理解自己的作品，又是如何在開源框架的競爭中展示自己的不可替代性？AI 科技評論嘗試與開發(fā)者群體們進(jìn)行對話，嘗試從不同的角度反映目前開源生態(tài)中每個群體該如何自處、如何定義自己的價(jià)值。

在這一欄目中，你將看到如下內(nèi)容：

• 賈揚(yáng)清是如何評價(jià) Caffe2 的？

• 為什么亞馬遜會選擇將 MXNet 作為官方開源平臺？它的不可替代性有哪些？

• Theano 停止更新之后，開發(fā)者社群為什么說它是「功成身退」；

• 如何用 TensorFlow 親手搭建圖像識別模塊，其中的小技巧有哪些；

• 阿里、騰訊、英特爾等企業(yè)是如何構(gòu)造深度學(xué)習(xí)解決方案的；

• ……

最后是賽事。

在與人工智能相關(guān)的一系列比賽中，也能見到 AI 科技評論報(bào)道的身影。

2017 年，我們對多個數(shù)據(jù)科學(xué)類的比賽進(jìn)行跟蹤報(bào)導(dǎo)，涵蓋 KDD Cup、ICCV 2017 COCO&Places 挑戰(zhàn)賽、DARPA 挑戰(zhàn)賽、京東金融全球數(shù)據(jù)探索者大賽等，內(nèi)容覆蓋冠軍解決方案、賽事難點(diǎn)等多個層次，冠軍團(tuán)隊(duì)包括微軟、曠視等多家企業(yè)，清華大學(xué)、北京大學(xué)等多所高校。

在這一欄目中，你將看到如下內(nèi)容：

• 谷歌為什么要收購 Kaggle，中國數(shù)據(jù)競賽市場領(lǐng)軍人物如何看待此事；

• 曠視在 ICCV2017 COCO&Places 兩項(xiàng)挑戰(zhàn)賽上都拿到冠軍，其背后的技術(shù)原理；

• KDD Cup 的交通預(yù)測題、亞馬遜 Alexa 的聊天機(jī)器人比賽，冠軍團(tuán)隊(duì)各自的經(jīng)驗(yàn)之談；

• 清華、北大、哈工大等多個冠軍團(tuán)隊(duì)，在信息檢索和生成、醫(yī)療影像、自然語言處理類比賽上的思路；

• ……

本特輯大小約為 60M， pdf 共 1067 頁，可以說集合了 AI 科技評論過去一年來最精華的「開發(fā)干貨」文章。囿于時間與精力所限，AI 科技評論在過去一年所覆蓋的開發(fā)類內(nèi)容報(bào)道仍然遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能涵蓋所有的開源框架及相關(guān)比賽的深度報(bào)道，但我們?nèi)匀幌Ｍ転殚_發(fā)者群體盡可能提供這樣一份萬花筒般包羅萬象的特輯。當(dāng)然，這也同樣激勵著 AI 科技評論在 2018 年持續(xù)關(guān)注開發(fā)者群體，為大家?guī)碚嬲兴@益的報(bào)道內(nèi)容。

溫馨提示：本特輯包含大量圖片，文件大小約為 60M，請?jiān)?WiFi 網(wǎng)絡(luò)下在線閱讀或在 PC 上打開本頁面進(jìn)行閱讀下載（土豪請隨意）

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