雷锋网硬创公开课聚焦于新技术和新产品的Know-How分享，在过去的一年里，雷锋网和同行的技术创新者们都赶上了相当好的时候 。
当以品牌和渠道驱动的那些智能硬体、以资本驱动的那些O2O、以抄袭模仿起家的那些虚拟实境项目们热潮褪去，同时在新兴技术领域，由于机器学习和计算基础设施的发展，语音、语义、图像技术开始出现较为繁冗的应用。
以下为雷锋网硬创公开课整理的人工智慧往期公开课实录笔记，供各位读者参考学习：
CV
女主播的「逆天」美颜原来是靠这些AI技术实现的
目前最新的美颜技术已经发展到了2.0阶段，打个比方 ，如果美颜1.0只是化妆（磨皮、祛痘、肤色调整）的话，美颜2.0基本就能达到整容的效果——把眼睛变大，把圆脸变成瓜子脸 。而实现这一效果的基础就是人脸识别。
赛后跟踪：如何在ImageNet比赛中获得冠军？
去年ILSVRC2016（全称是ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge）分为五大部分，包括：目标检测、目标定位、视频中目标物体检测、场景分类、场景分析。在昨天，全球最为权威的计算机视觉大赛ILSVRC2016（大规模图像识别竞赛）公布了算法排名结果，Hikvision（海康威视）夺得场景分类第一名。
商汤科技曹旭东：为何深度学习几乎成了计算机视觉研究的标配？
很多人疑惑，为什么深度学习相比其它的AI实现方法，已然呈现出一副碾压之态？
用图片搜索视频是一种什么样的技术？
这种技术叫以图搜视频 ，它解决了当前针对海量视频内容的精准快速检索的硬伤。
图像识别，怎样守护网络直播的底线？
直播火爆的背后，都存在哪些问题？机器如何识别小黄图？
真的，关于深度学习与计算机视觉，看这一篇就够了
人工智慧是人类一个非常美好的梦想，跟星际漫游和长生不老一样 。我们想制造出一种机器，使得它跟人一样具有一定的对外界事物感知能力，比如看见世界 。
NLP
地图中的语义理解
每天都用搜狗的输入法、语音、地图 ，知道他们的语义理解是如何实现的吗？
老罗推荐的讯飞语音，有这些know-how
其实 ，老罗发布会上宣传了97%这个数字，我们达到这个数字其实已经有一两年时间了。
从声学模型算法总结2016年语音识别的重大进步
特邀供职于阿里巴巴iDST的语音专家薛少飞博士，从学术的角度回顾过去一段时间中语音识别技术的发展状况 。
Human-likelearning在对话机器人中的魔性运用
这两种学习方法更接近生物体，或者说人的学习方式，所以我更愿意称之为「Human-likeLearning」。
AI浪潮下，语音识别建模技术的演进
语音识别的模型有语言模型和声学模型两种，语言模型包括了N-gram、RNNLM等，在声学模型里面又涵盖了HMM、DNN、RNN等模型。
语音识别的痛点在哪，从交互到精准识别如何做？
语音识别是目前应用最成熟的人机互动方式 ，但各家语音识别产品的体验还有很大的提升空间。
详解语音处理检测技术中的热点——端点检测、降噪和压缩
音频的端点检测、降噪和音频压缩始终是终端语音处理关注的重点，目前仍是活跃的研究主题。
深入NLP———看中文分词如何影响你的生活点滴
中文分词是中文自然语言处理的一个非常重要的组成部分，在学界和工业界都有比较长时间的研究历史，也有一些比较成熟的解决方案。
什么样的机器翻译比Google还要占优？
我们邀请到了商鹊网CEO邹剑宇 ，以实战经验为我们解读，什么样的机器翻译比Google还要占优？
深度学习框架与生物识别
Comeon!手把手教你玩转谷歌TensorFlow
Tensorflow到底适合如何拿来做开发？能不能为你的研究或者产品带来更好的机会？
AI从业者该如何选择深度学习开源框架
正如程序语言一样，深度学习开源框架同样各有优劣和适用的场景，那么AI从业者该如何有针对性地选择这些平台来玩转深度学习？
探寻虹膜识别背后的身份密码
虹膜识别目前是一门新兴的技术，在生物特征识别领域实际上是被认为可以在某种程度上取代今天的指纹和人脸识别，也是精度最高的生物特征识别技术。
情绪识别如何拯救你的生命？
从人脸识别和情绪识别区别开始，循序渐进到情绪识别原理 ，情绪识别的应用场景，最后为我们揭秘这个过程是如何实现的。
银行业务光凭「刷脸」真的靠谱吗
随着人脸识别技术的普及，不光可以靠「刷脸」支付吃喝玩乐的花费 ，现在连银行办业务都可以「刷脸」了。
深度学习之四大经典CNN技术浅析
《TensorFlow实战》作者黄文坚，为我们讲解了关于四大经典CNN网络：AlexNet、VGGNet、GoogleInceptionNet和ResNet的基本原理。
行业
人工智慧的冰与火之歌：回顾2016，展望2017（余凯）
余凯对去年AI圈内的各种现象 ，发表了自己的独到观点和看法 。
洪小文独家解读：直到AI可以自己编程它才有资格跟「路人甲」比智能
随着AI的快速发展，AI到底能不能跟我们的智能相提并论。
AI没有那么神洪小文告诉了我们为什么
深度学习并不万能 ，AI的未来还得靠人类。
在微软亚洲研究院工作是种什么体验？
本期硬创公开课，我们特意请到了微软亚洲研究院副研究员张富峥博士，来谈谈他在微软亚洲研究院工作的体验和他眼中的微软亚洲研究院。
从世界冠军到数据科学家他是如何炼成的？
怎么在浩如烟海的数据中筛选出对我们真正有用的那些？又如何通过分析这些数据做出对自身有利的决策？
如何从一个青年科学家变成首席科学家?
相信不少学者在面对艰深的科研课题的时候 ，心中都有过那么一丝疑惑 ：这东西何时能实现产业化，真正造福社会？
两场比赛，AlphaGo表现出了哪些计算和智能
深度学习可以用在很多领域，前面说过了，只要这个领域需要构建一个模型来预测，而且有大量标註的训练数据。
棋手眼中 ，AlphaGo对抗李世石用了哪些奇招
由围棋棋手解读人机大战。