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ACM通信

最近的采访中


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设计以避免最坏的结果
从ACM的意见

设计以避免最坏的结果

交互设计师Jonathan Shariat讨论了有害的软件设计。

语言学与自然语言处理的发展
从ACM的意见

语言学与自然语言处理的发展

采访斯坦福大学人工智能实验室主任、斯坦福大学以人为中心人工智能中心副主任克里斯托弗·曼宁……

人工智能研究员给她的领域下苦药
从ACM的意见

人工智能研究员给她的领域下苦药

阿尼玛·阿南库马尔希望计算机科学家超越矩阵,克服其他挑战。

超级计算机模拟器:人工智能在科学中的新角色
从ACM的意见

超级计算机模拟器:人工智能在科学中的新角色

微软AI4Science负责人克里斯·毕晓普(Chris Bishop)认为,机器学习将部分取代模拟。

“新一代计算机科学家想要造福社会”
从ACM的意见

“新一代计算机科学家想要造福社会”

Jim Kurose教授讨论了计算机研究人员关注的科学类型和该领域的未来。

可翻译的机器学习
从ACM的意见

可翻译的机器学习

这是与谷歌Brain的研究科学家贝因·金的对话。

计算机科学家挑战人工智能更好地学习
从ACM的意见

计算机科学家挑战人工智能更好地学习

克里斯托弗·卡南正在构建一种算法,可以像人一样,随着时间的推移不断学习。

如何解决人工智能的“常识”问题
从ACM的意见

如何解决人工智能的“常识”问题

没有常识的人工智能系统在达到训练的极限时就会出错。

人工智能教育与研究
从ACM的意见

人工智能教育与研究

Grid的采访。艾未未的塞巴斯蒂安Raschka。

采访达纳·斯科特
选自ACM通信

采访达纳·斯科特

ACM会员和A.M.。图灵奖得主达娜·斯科特回顾了他的职业生涯。

马修·鲍尔的超宇宙
从ACM的意见

马修·鲍尔的超宇宙

主要的元宇宙理论家分享了他对这个概念突然兴起的想法,它对企业的效用,以及我们仍然错误的地方。

软件工程课程
从ACM的意见

软件工程课程

软件工程师、顾问和作者Karl Wiegers根据他在该行业50年的经验讨论了具体的实践。

计算机能成为数学家吗?
从ACM的意见

计算机能成为数学家吗?

人工智能在国际象棋和围棋等解决问题的挑战上击败了人类。接下来是数学研究吗?

Yann LeCun对人工智能未来的大胆新愿景
从ACM的意见

Yann LeCun对人工智能未来的大胆新愿景

深度学习的教父之一将旧的想法整合在一起,为人工智能勾勒出一条新的道路。

介绍无模型和基于模型的强化学习
从ACM的意见

介绍无模型和基于模型的强化学习

神经科学家兼作家Daeyeol Lee谈到了强化学习在人类和动物、人工智能和自然智能等方面的作用。

使用pytest在Python中进行测试
从ACM的意见

使用pytest在Python中进行测试

软件工程师讨论pytest在Python测试中的普及和使用。

教机器人在日常生活中帮助人们
从ACM的意见

教机器人在日常生活中帮助人们

采访《每日机器人》的麦克斯·布劳恩。

为什么科学需要更多的研究软件工程师
从ACM的意见

为什么科学需要更多的研究软件工程师

在这个职业被命名为研究型软件工程师的十年后,他们试图扩大自己的队伍。

破码者:认识实际上发明了计算机艺术的人
从ACM的意见

破码者:认识实际上发明了计算机艺术的人

赫伯特·w·弗兰克(Herbert W. Franke)的数字作品在20世纪50年代遭到拒绝和蔑视后,终于被认为是革命性的。

如何编写数学完美的软件
从ACM的意见

如何编写数学完美的软件

莱斯利·兰波特革新了计算机之间的交流方式,现在他正在研究工程师与机器之间的交流方式。
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