• 2019北京人工智能培训哪里好? 建议大家亲自到实地进行考察试学,如果你真的不放心,就多问问机构学员的看法,看看他们的学习状态。 要想自学人工智能也是可以的,但最大的问题就是耗时间,而且没有专...

    近年来随着大数据等技术的高速发展,人工智能技术已迎来发展拐点。人工智能将成为未来二十年全球最重要的科技,因此很多人想了解人工智能培训排行榜,进而选择国内不错的人工智能培训机构,以此为捷径转行人工智能高薪岗位。2019北京人工智能培训哪里好?
    建议大家亲自到实地进行考察试学,如果你真的不放心,就多问问机构学员的看法,看看他们的学习状态。
    要想自学人工智能也是可以的,但最大的问题就是耗时间,而且没有专业设备验证你的算法和模型。没有大神指点,学起来太慢了。现在科技行业日新月异,今天免费看的视频明天就过时了。既然关注人工智能这个领域,大家都是有前瞻的眼光。不要为了节约点小钱错过了下一个风口。在这里插入图片描述
    AI领域有很多免费的线上课程,比如百度前首席科学家吴恩达在Coursera 的免费机器学习课程和亚马逊AI主任科学家李沐的《动手学深度学习》课程。
    小编认为,软件行业供需矛盾的不断激化,是软件公司们招聘计算机相关专业人才的观念正在发生改变主要原因,因此软件公司最看中的不是他们学历,而是程序员真实技术水平。
    不是计算机相关专业的毕业生就不能从事的软件开发吗?NO,90%的计算机科班出身的学员确实拿到了8000元以上的薪资;但紧随其后的工商管理类、机电控制类、材料工程类等专业的学员,同样取得了80.05%、76.64%、74.99%高收入比例。
    调研数据表明,高薪资并不是计算机科班或相关专业出身毕业生的专利,软件行业门槛低、竞争少、需求旺、发展空间大,也是越来越多的非计算机相关专业毕业生“弃笔从戎”学习软件开发的主要原因。
    希望对大家有所启发~

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  • 今年8月19-20号,LeadAI学院在上海徐汇瑞峰酒店成功举办了《深度学习人工智能研修》课程,课后学员反馈很好(详情报道请看这篇文章),于是LeadAI学院决定在今年年末,于北京再次举办此次研修课程,想学习的学员...

    今年8月19-20号,LeadAI学院在上海徐汇瑞峰酒店成功举办了《深度学习与人工智能研修》课程,课后学员反馈很好(详情报道请看这篇文章),于是LeadAI学院决定在今年年末,于北京再次举办此次研修课程,想学习的学员不要错过今年有关深度学习的最后一次机会哟~


    温馨提示:

    从今天起,已报名的学员,您将会陆续收到我们的报名确认函,请在您给我们留下的邮箱中查收(别忘了在“垃圾箱”查收哟,这种邮件有时会被系统划拨到垃圾箱~扶额)!!!


    深度学习和人工智能成为当下最炙手可热的技术趋势。深度学习和人工智能研修,旨在帮助大家短时间内集中学习其基础理论,最新进展和落地方向,促进产学研相关从业人员互动交流。


    培训对象


    1、科研院所、高校等人工智能及相关专业的本硕博学生、青年教师;

    2、人工智能领域的开发工程师、科研人员、企事业单位相关从业者;

    3、向往人工智能领域,预期转行人工智能领域的各种“粉”。


    培训信息


    培训时间:2017年12月23-24日


    培训地点:北京


    培训方案


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    师资力量


    周斌博士,深度学习专家,NVIDIA CUDA Fellow。曾任英伟达高级开发技术工程师,山东省科学院海洋研究院海洋信息处理实验室主任兼首席科学家,中国科学技术大学客座研究员。周博士持有清华大学信息与通信工程学士、硕士以及博士学位,还持有乔治梅森大学计算机工程硕士学位。


    周博士的研究领域包括:高速信号处理及通信系统、深度学习、加解密及密码分析、图像和视频高速分析、嵌入式机器学习、生物信息学、搜索引擎和大数据分析、气象及数值预报、电磁计算和仿真等。


    编译环境


    LeadAI 学院提供可将各种接口标准化,满足各种外设的插接与调试且可满足不同集成化要求的Tegra x1/x2 人工智能套件载板;还提供搭载了 8 块 NVIDIA Tesla K80的高性能 GPU 服务器,以及 Jetson TK1 开发板,为学员提供完全实战的上机编译环境。


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    我要报名

    报名、咨询:王老师

    手机:13918115931(微信同号)

    QQ:3563948243

            邮箱:wangdanhua@leadai.org   

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    点击“阅读原文”直接打开报名链接

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  • 数据显示,截至2018年,北京人工智能企业数达到1070家,占全国人工智能企业数超过四分之一;人工智能企业全球一百强中,我国有6家,5家在北京。我国人工智能领域人才大概有6.6万到6.7万,其中将近4万在北京。 正值...

    https://www.toutiao.com/a6702387319824974339/

    数据显示,截至2018年,北京人工智能企业数达到1070家,占全国人工智能企业数超过四分之一;人工智能企业全球一百强中,我国有6家,5家在北京。我国人工智能领域人才大概有6.6万到6.7万,其中将近4万在北京。

    正值2019年全国双创活动周,让我们一起来关注一下人工智能这一领域——

     

     

     

     

    △一起来详细了解一下

     

    人工智能企业全球一百强,中国6家上榜,5家在北京

     

     

    人工智能企业全球一百强,中国6家上榜,5家在北京

     

     

    “嗨潘多拉。”

    “请说。”

    “打开灯光。”

    “好的,正在为您打开灯光。”

    ......

     

    人工智能企业全球一百强,中国6家上榜,5家在北京

     

     

    人工智能企业全球一百强,中国6家上榜,5家在北京

     

     

    “潘多拉”的大脑是由云知声历时三年完全自主研发的AI芯片——雨燕。它是业内首款面向物联网的AI芯片。去年8月,雨燕正式量产,并导入格力、美的、惠而浦等10余家头部客户。

    人工智能企业全球一百强,中国6家上榜,5家在北京

     

     

    人工智能企业全球一百强,中国6家上榜,5家在北京

     

     

    北京云知声信息技术有限公司创始人 CEO 黄伟:

    截止到去年年底,已经在中国部署了超过10000家酒店房间。

    人工智能企业全球一百强,中国6家上榜,5家在北京

     

     

    除了智能家居,这套人工智能解决方案还应用于车载、医疗、政务、金融等各个领域。目前公司拥有专利储备超过220个,其中80%以上是发明专利,并以每年80项左右的增速持续创新。

    人工智能企业全球一百强,中国6家上榜,5家在北京

     

     

    北京云知声信息技术有限公司 创始人 CEO 黄伟:

    团队经历过非常多的至暗时刻,我们在最坏的时候管理层甚至都考虑到某种抵押的方式,能够支持、能够把芯片研发往前推动。人工智能其中是个空白,那么在一个空白的领域的话,我们相信中国和国外是同一起跑线,这个领域我相信中国的企业是有机会胜出的。

    人工智能企业全球一百强,中国6家上榜,5家在北京

     

     

    人工智能企业全球一百强,中国6家上榜,5家在北京

     

     

    同样在人工智能领域开疆拓土的,还有旷视。它研发了国内第一个人工智能的深度学习引擎,运行效率国际领先。

    人工智能企业全球一百强,中国6家上榜,5家在北京

     

     

    北京旷视科技有限公司 总裁 付英波:

    一套我们叫Brain++(的人工智能框架),这套东西其实对标的是整个谷歌公司的TensorFlow。我们这套引擎是完全自主的,完全摆脱了对TensorFlow的依赖。

    人工智能企业全球一百强,中国6家上榜,5家在北京

     

     

    旷视从框架、算法到产品都坚持自主研发。在国际人工智能顶级竞赛中,多次击败谷歌、微软、脸书等知名企业,揽获25项世界技术评测第一。

    人工智能企业全球一百强,中国6家上榜,5家在北京

     

     

    北京旷视科技有限公司 总裁 付英波:

    我们专注于计算机视觉,我们希望通过视觉的这样一些技术,可以更多地enable(启用)前端的硬件和后端的一些软件平台,在整个的万物互联的大的革命里面,扮演我们的角色。

    人工智能企业全球一百强,中国6家上榜,5家在北京

     

     

    2015年以来,北京市的示范区企业纷纷布局人工智能、互联网、大数据等“高精尖”领域。5家中关村企业入围CB Insights 2019 AI 百强榜,占全国(6家)的83.3%。

    人工智能企业全球一百强,中国6家上榜,5家在北京

     

     

    人工智能企业全球一百强,中国6家上榜,5家在北京

     

     

    北京智源人工智能研究院院长 北京大学计算机系主任 黄铁军:

    我们国家的人工智能目前还是处在蓬勃发展的这样一个阶段,像计算机视觉、智能芯片,这都是在全世界范围之内可以说是做的很突出的。在这个过程中完全靠企业,有的时候一些限制一些约束可能很难突破的,这时候就需要政府给一个比较好的发展环境,促进新技术的应用,在这方面其实中国在全世界范围内做得都是相当好的。

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  • 一、 人工智能、机器学习与深度学习的多种宽泛定义 在探讨深度学习、机器学习人工智能的关系之前,先通过一些参考文献对这三个名词尝试进行较为宽泛的定义。 人工智能(Artificial Intelligence, 简称AI): 人工...

    一、 人工智能、机器学习与深度学习的多种宽泛定义

    在探讨深度学习、机器学习与人工智能的关系之前,先通过一些参考文献对这三个名词尝试进行较为宽泛的定义。

    人工智能(Artificial Intelligence, 简称AI):

    1. 人工智能是计算机科学的一个分支, 致力于智能行为的自动化。[1]

    2. 人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的学科[2]

    3. 人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能的工作[3]

    除此之外, 还有很多关于人工智能的定义, 至今尚未统一。在我看来,是由于人工智能宽广的应用面和多样的实现方法使不同角度的定义成为可能。综合来看,目前的人工智能应该可以被概括为通过构造具有一定智能行为或者模仿部分大脑思维模式的人工系统,来解决在一个问题领域出现的复杂问题。

    而人工智能的发展方向是通过对生物行为或大脑的研究和模仿, 以期达到对意识、情感、理智三位一体的人工智能建模, 简单来说就是通过无监督学习、人工生命、神经网络等技术让机器具有人类的感知、思维和情感。[4]

    机器学习(Machine Learning, 简称ML):

    1. 计算机利用经验改善系统自身性能的行为(Machine Learning is the study of computer algorithms that improve automatically through experience.)[5]

    2. 在传统意义下, 机器学习可以描述为:令W是一个问题空间, (x, y) ∈W, 称为样本或对象, 其中, x是一个n维矢量, y是一个类别域中的一个值。由于我们观察能力的限制, 我们只能获得W的一个真子集, 记为Q⊂W, 称为样本集合 (对象集合) .由此, 根据Q建立一个模型M, 并期望这个模型对W中的所有样本预测的正确率大于一个给定的常数θ。[6]

    3. 机器学习主要研究如何使用计算机模拟和实现人类获取知识 (学习) 过程, 创新、重构已有的知识, 从而提升自身处理问题的能力。机器学习的最终目的是从数据中获取知识。[7]

    机械学习的定义虽然也较为宏大,但是容易发现在例定义中的“经验”、“预测”、“模拟和实现人类获取知识”等词是属于人工智能的范畴,或者是实现人工智能的一种常用方式。这与之后分辨它们的关系有关。

    个人在CSDN博客上的调查发现,在目前的一些实际操作中,机器学习常常按照这个过程来进行:先给予一批数据样本,然后通过算法来学习这批数据,然后利用学习的结果来实现预测或推断之后系统的行为或者决策的方向。

    深度学习(Deep Learning,简称DL):

    1. 深度学习通过建立类似于人脑的分层模型结构,对输入数据逐级提取从底层到高层的特征,从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系。[8]

    2. 深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。[9]

    3. 深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构,实现复杂函数逼近,表征输入数据分布式表示,并体现了它对于输入样本数据的强大的本质特征的抽取能力。[10]

    相比于人工智能和机器学习,深度学习的定义就相对明晰具体了许多。同时深度学习的范围也进一步缩小,成为众多的机器学习的算法中的一种,而且据称已经成为目前基于神经网络算法的最重要的一种[8]。

    而深度学习的发展是在所谓的浅层学习不能满足研究、发展的需要的基础上建立起来的。浅层学习,如多数分类、回归等学习方法,其局限性在于有限样本和计算单元情况下对复杂函数的表示能力有限,针对复杂分类问题其泛化能力受到一定制约。[12]

    二、 人工智能、机器学习与深度学习的关系

    按照我目前查找到的部分资料,国内的人工智能的学术界或者应用界对深度学习、机器学习与人工智能的关系主要分为以下两种[13]

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    图表2.png

    第一种如图表1,深度学习是机器学习的子集,而机器学习是人工智能的子集,例如参考文献[8]和[14]。第二种如图表二,仍然认为深度学习是机器学习的子集,但是机器学习并不天生就是人工智能的一部分,而是独立于人工智能以外的一种可以协助完成人工之智能目标的方式,因为机器学习还可以应用在除了人工智能以外的领域,例如参考文献[12]。

    就我而言,我更赞同第一种看法,即机器学习是人工智能的子集。因为后来发展起来的真正有着各个领域有着突破性影响的机器学习,也就是如今常用语境情况下的机器学习基本上都只应用于人工智能领域。

    三、 人工智能对图像处理的影响

    基于人工智能深入研究并分析图像识别技术有着明显的现实意义。在计算机技术与信息技术发展背景下,图像识别技术备受关注。在计算机技术和信息技术发展的背景下,图像识别技术引起了人们的广泛关注。图像识别技术的形成和更新已成为图像识别技术的主要发展趋势,具有广阔的应用前景。[13]

    无论是医疗、金融还是信息采集、产品安全,图像识别技术都得到了应用。其存在价值是让计算机代替人工处理大量的图片等富媒体信息。在计算机技术不断完善的前提下,我们更加深刻地认识到图像识别技术的价值。

    仍然据参考文献[13],融合了人工智能的图像识别技术优势显著最突出的优势就是科技发展中对图像识别技术的应用质量。站在智能化角度分析,较之于传统图像处理技术,人工智能图像识别技术的区别明显。特别是人脸解锁的功能,和图像处理智能识别存在异曲同工之妙。也就是在完成一次人脸解锁以后,就能够以此方法为主要解锁手段。除此之外,智能化还能够自我分析和保存。在此基础上,根据图形识别便捷化分析,伴随图像识别技术的合理运用,使人们生活和工作获得了高质量的服务。基于社会快速发展,图像识别技术大众化特征逐渐突显出来。[14]

    总而言之,我认为人工智能对于图像处理的影响是量变引起质变的一个过程,故没有大量的图像数据就无法支撑起人工智能手段的分析,而一旦这个量上的条件满足,人工智能可以在不断地学习中挖掘出传统手段无法发现的信息,或是完成传统手段难以大批量完成的任务。


    参考资料

    [1] LUGER G F.人工智能:复杂问题求解的结构和策略[M].6版.北京:机械工业出版社, 2009.

    [2] 贾同兴.人工智能与情报检索[M].北京:北京图书馆出版社, 1997.15-103.

    [3] 胡勤.人工智能概述[J].电脑知识与技术, 2010, (13) :3507-3509.

    [4] 贺倩.人工智能技术的发展与应用[J].电力信息与通信技术,2017,15(09):32-37.

    [5] Tom Mitchell. Machine Learning. McGraw Hill HigherEducation, 1997

    [6] 王珏,石纯一.机器学习研究[J].广西师范大学学报(自然科学版),2003(02):1-15.

    [7] 陈康,向勇,喻超.大数据时代机器学习的新趋势[J].电信科学,2012,28(12):88-95.

    [8] 余凯,贾磊,陈雨强,徐伟.深度学习的昨天、今天和明天[J].计算机研究与发展,2013,50(09):1799-1804.

    [9] 华为云技术宅基地(已认证的官方账号).什么是深度学习–知乎[EB/OL]. https://www.zhihu.com/question/24097648 .

    [10] 林妙真. 基于深度学习的人脸识别研究[D].大连理工大学,2013.

    [12] 孙志军,薛磊,许阳明,王正.深度学习研究综述[J].计算机应用研究,2012,29(08):2806-2810.

    [13] 图表1和图表2的图片来自:https://blog.csdn.net/hebi123s/article/details/82770253

    [13] 郦涛.基于人工智能的图像识别技术的研究[J].通讯世界,2019,26(08):69-70.

    [14] 伊新铜,杨建兴.基于深度学习的图像处理[J].计算机产品与流通,2019(07):240.

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  • 根据《人工智能影响力报告》显示: 人工智能科学家主要毕业于清华大学、中国科学院、中国科技大学、麻省理工大学、北京大学等知名学校,学历上看,73%的人工智能科学家都...学习人工智能需要具备最最最总要的是...

    https://www.toutiao.com/a6661754579887063566/

     

    根据《人工智能影响力报告》显示:

    人工智能科学家主要毕业于清华大学、中国科学院、中国科技大学、麻省理工大学、北京大学等知名学校,学历上看,73%的人工智能科学家都拥有博士学历,可见人工智能领域是高端人士的聚集地,普通人根本玩不了,你有没有瑟瑟发抖呢?

    人工智能的学习,需要学习哪些算法和数学知识呢?需要什么学历?

     

    学习人工智能需要具备最最最总要的是学习态度和学习能力,毕竟是前沿科学行业,其次才是数学知识和编程能力,数学知识如果你是做学问做算法突破,那么对于你的数学能力要求是相当高的,如果是做工程等,数学这块要求并不高,大概大专文化水平就行。而编程能力是后面长期累积的,这个不是必要条件

    首先要掌握必备的数学基础知识,

    具体来说包括:

    线性代数:如何将研究对象形式化?

    概率论:如何描述统计规律?

    数理统计:如何以小见大?

    最优化理论: 如何找到最优解?

    信息论:如何定量度量不确定性?

    形式逻辑:如何实现抽象推理?

    线性代数:如何将研究对象形式化?

    事实上,线性代数不仅仅是人工智能的基础,更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。而在向量和矩阵背后,线性代数的核心意义在于提供了⼀种看待世界的抽象视角:万事万物都可以被抽象成某些特征的组合,并在由预置规则定义的框架之下以静态和动态的方式加以观察。

    着重于抽象概念的解释而非具体的数学公式来看,线性代数要点如下:线性代数的本质在于将具体事物抽象为数学对象,并描述其静态和动态的特性;向量的实质是 n 维线性空间中的静止点;线性变换描述了向量或者作为参考系的坐标系的变化,可以用矩阵表示;矩阵的特征值和特征向量描述了变化的速度与方向。

    总之,线性代数之于人工智能如同加法之于高等数学,是一个基础的工具集。

    概率论:如何描述统计规律?

    除了线性代数之外,概率论也是人工智能研究中必备的数学基础。随着连接主义学派的兴起,概率统计已经取代了数理逻辑,成为人工智能研究的主流工具。在数据爆炸式增长和计算力指数化增强的今天,概率论已经在机器学习中扮演了核心角色。

    同线性代数一样,概率论也代表了一种看待世界的方式,其关注的焦点是无处不在的可能性。频率学派认为先验分布是固定的,模型参数要靠最大似然估计计算;贝叶斯学派认为先验分布是随机的,模型参数要靠后验概率最大化计算;正态分布是最重要的一种随机变量的分布。

    数理统计:如何以小见大?

    在人工智能的研究中,数理统计同样不可或缺。基础的统计理论有助于对机器学习的算法和数据挖掘的结果做出解释,只有做出合理的解读,数据的价值才能够体现。数理统计根据观察或实验得到的数据来研究随机现象,并对研究对象的客观规律做出合理的估计和判断。

    虽然数理统计以概率论为理论基础,但两者之间存在方法上的本质区别。概率论作用的前提是随机变量的分布已知,根据已知的分布来分析随机变量的特征与规律;数理统计的研究对象则是未知分布的随机变量,研究方法是对随机变量进行独立重复的观察,根据得到的观察结果对原始分布做出推断。

    用一句不严谨但直观的话讲:数理统计可以看成是逆向的概率论。 数理统计的任务是根据可观察的样本反过来推断总体的性质;推断的工具是统计量,统计量是样本的函数,是个随机变量;参数估计通过随机抽取的样本来估计总体分布的未知参数,包括点估计和区间估计;假设检验通过随机抽取的样本来接受或拒绝关于总体的某个判断,常用于估计机器学习模型的泛化错误率。

    最优化理论: 如何找到最优解?

    本质上讲,人工智能的目标就是最优化:在复杂环境与多体交互中做出最优决策。几乎所有的人工智能问题最后都会归结为一个优化问题的求解,因而最优化理论同样是人工智能必备的基础知识。最优化理论研究的问题是判定给定目标函数的最大值(最小值)是否存在,并找到令目标函数取到最大值 (最小值) 的数值。 如果把给定的目标函数看成一座山脉,最优化的过程就是判断顶峰的位置并找到到达顶峰路径的过程。

    通常情况下,最优化问题是在无约束情况下求解给定目标函数的最小值;在线性搜索中,确定寻找最小值时的搜索方向需要使用目标函数的一阶导数和二阶导数;置信域算法的思想是先确定搜索步长,再确定搜索方向;以人工神经网络为代表的启发式算法是另外一类重要的优化方法。

    信息论:如何定量度量不确定性?

    近年来的科学研究不断证实,不确定性就是客观世界的本质属性。换句话说,上帝还真就掷骰子。不确定性的世界只能使用概率模型来描述,这促成了信息论的诞生。

    信息论使用“信息熵”的概念,对单个信源的信息量和通信中传递信息的数量与效率等问题做出了解释,并在世界的不确定性和信息的可测量性之间搭建起一座桥梁。

    总之,信息论处理的是客观世界中的不确定性;条件熵和信息增益是分类问题中的重要参数;KL 散度用于描述两个不同概率分布之间的差异;最大熵原理是分类问题汇总的常用准则。

    形式逻辑:如何实现抽象推理?

    1956 年召开的达特茅斯会议宣告了人工智能的诞生。在人工智能的襁褓期,各位奠基者们,包括约翰·麦卡锡、赫伯特·西蒙、马文·闵斯基等未来的图灵奖得主,他们的愿景是让“具备抽象思考能力的程序解释合成的物质如何能够拥有人类的心智。”通俗地说,理想的人工智能应该具有抽象意义上的学习、推理与归纳能力,其通用性将远远强于解决国际象棋或是围棋等具体问题的算法。

    如果将认知过程定义为对符号的逻辑运算,人工智能的基础就是形式逻辑;谓词逻辑是知识表示的主要方法;基于谓词逻辑系统可以实现具有自动推理能力的人工智能;不完备性定理向“认知的本质是计算”这一人工智能的基本理念提出挑战。

    人工智能的学习,需要学习哪些算法和数学知识呢?需要什么学历?

     

    人工智能的学习,需要学习哪些算法和数学知识呢?需要什么学历?

     

    人工智能的学习,需要学习哪些算法和数学知识呢?需要什么学历?

     

     

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 编者注:文中超链接如果不能访问可以点击“阅读原文”访问本文原页面;人工智能北京大会2018刚刚结束,...
  • 数学与AI人工智能

    2019-01-06 17:49:30
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  • AI:2020年6月23日北京智源大会演讲分享之机器学习专题论坛 ——09:05-09:45《Thoughtful Artificial Intelligence: Forging A New P》 导读:首先感谢北京智源大会进行主题演讲的各领域顶级教授,博主...
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