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由于只需換臉，所以第一步就是要識別圖片上的臉部，找到要替換的位置，確定方向和大小。如下圖，就像照片的像素一樣，現(xiàn)在的人臉被分解為很多個像素，你要找出替換的像素區(qū)域。

ML 中的許多傳統(tǒng)研究方法也同樣受到對標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求的推動。我們首先將這些方法與弱監(jiān)督方法 (weak supervision) 區(qū)分開來：弱監(jiān)督是利用來自主題領(lǐng)域?qū)＜?subject matter experts，簡稱 SME) 的更高級別和 / 或更嘈雜的輸入。

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在工業(yè)領(lǐng)域，智能連接將提高生產(chǎn)率并減少人為失誤，同時降低成本并增加工人工作安全性。通過實(shí)現(xiàn)針對工業(yè)設(shè)備的遠(yuǎn)程操作，智能連接降低了對現(xiàn)場操作工作人員的需求，從而增加了生產(chǎn)設(shè)施擺放位置的靈活性（無需考慮工作環(huán)境是否適合工作人員）。

隨著科技的發(fā)展，具有超高分辨率視覺吸引力的圖像變得越來越普遍。人們不再需要學(xué)習(xí)如何使用Photoshop和CorelDRAW等工具來增強(qiáng)和修改圖像，因?yàn)锳I可以在這些方面產(chǎn)生最佳效果的圖像。然而，最新提出的想法實(shí)際上是綜合使用AI來生成圖像。

近期，德國慕尼黑工業(yè)大學(xué)宣布，將與美國社交媒體企業(yè)Facebook共建人工智能倫理研究所。依照計(jì)劃，F(xiàn)acebook將在未來五年內(nèi)為該研究所提供650萬歐元，用于從技術(shù)和倫理角度對人工智能領(lǐng)域的項(xiàng)目進(jìn)行審視。

將算法研究應(yīng)用到工作中，與純粹的學(xué)術(shù)研究有著一點(diǎn)最大的不同，即需要從用戶的角度思考問題。很多時候，你需要明確設(shè)計(jì)的產(chǎn)品特征、提升的數(shù)據(jù)指標(biāo)，是不是能真正迎合用戶的需求，這便要求算法工程師能在多個模型間選擇出最合適的那個，然后通過快速迭代達(dá)到一個可以走向產(chǎn)品化的結(jié)果。知識儲備作為成功的根底亦必不可少，以下是營長為你精選的算法面試，幫你檢查下自己的技能是否在線。

當(dāng)下的人工智能發(fā)展到了哪一步？未來又會怎樣發(fā)展？本文作者對過去幾年的 AI 發(fā)展進(jìn)行了梳理總結(jié)，并對未來的 AI 發(fā)展進(jìn)行了展望。

在大數(shù)據(jù)時代，AI技術(shù)在語音及圖像識別、搜索與數(shù)字營銷、智能駕駛、數(shù)據(jù)服務(wù)等諸多領(lǐng)域落地應(yīng)用。全球首位AI合成女主播在今年兩會期間正式上崗，在日常生活中，無人配送物流黑科技、購物刷臉付款、無人超市等場景早已深入人心。人工智能技術(shù)迎來了火熱的上升期。