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学习了哪些知识，计算机视觉才算入门？

有感于大家对计算机视觉研究的热情，同时对计算机视觉研究认知的局限性，或者说是基本研究方法和思路上的局限性。华刚博士根据最近计算机视觉领域国际权威、加州大学洛杉矶分校的朱松纯老师发表的一篇关于计算视觉的三个起源和人工智能的评论，结合他在计算及视觉领域15年的研究经历，和大家分享如何做好计算机视觉的研究，希望对领域内的学生和年青的研究员能有所帮助。

2018-07-24

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全世界最前沿的125个科学问题

人工智能存储

简单归纳统计这125个问题，其中涉及生命科学的问题占46%，关系宇宙和地球的问题占16%，与物质科学相关的问题占14%以上，认知科学问题占9%。其余问题分别涉及数学与计算机科学、政治与经济、能源、环境和人口等。

2018-07-24

1.1K0

教育部发布重磅AI计划，这样强调人工智能

人工智能大数据

为落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》，引导高等学校瞄准世界科技前沿，不断提高人工智能领域科技创新、人才培养和国际合作交流等能力，为我国新一代人工智能发展提供战略支撑，教育部在近日正式发布了《高等学校人工智能创新行动计划》。

2018-07-24

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入行数据挖掘你需要知道这些知识点

数据挖掘数据库人工智能

数据挖掘是指有组织有目的地收集数据、分析数据，并从这些大量数据提取出需要的有用信息，从而寻找出数据中存在的规律、规则、知识以及模式、关联、变化、异常和有意义的结构。

2018-07-24

1.3K0

当我们在分析异常数据时，我们在分析什么

数据分析人工智能

数据异常分析，是数据分析工作中最常见且重要的分析主题，通过一次次的异常分析来明确造成数据波动的原因，建立日常的的运营工作和数据波动之间的相关性以及贡献程度的概念，从而找到促进数据增长的途径，改变数据结果。

2018-07-24

2.3K0

【资讯】7个图告诉你IBM100年来变了什么，不变的是什么

游戏人工智能数据处理

现在提起 IBM，你会想到什么？很可能是 ThinkPad 电脑或者打败象棋世界冠军的深蓝计算机。自从 2005 年剥离个人电脑业务后，我们越来越少在生活里看到 IBM 的痕迹。取而代之的则是偶尔在杂志上瞥到的广告语，诸如“智慧地球”、“智慧的计算始于云端”之类让人有些疑惑的标语。此外出现最多的可能就是卖业务的新闻，继今年一月 IBM 把 x86 服务器业务卖给联想后，又几次传出它希望尽快脱手芯片业务的消息——就是苹果电脑和微软 Xbox 360 游戏机一度依赖的处理器。彭博社本周爆料称 IBM 甚至

2018-04-25

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大熊学python3爬虫–scrapy浅探（一）

python 爬虫 scrapy 人工智能 linux

在介绍scrapy之前，我觉得简单介绍下python的class很有必要。 class cainiao: def __init__(self,course,study): # 亲左右均两个_

2018-04-25

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谷歌DeepMind连续深度学习网络PNN，距人类水平AI又进一步

深度学习人工智能游戏

来源： Techworld/新智元译者：弗格森【PPV课导读】DeepMind 一直在锲而不舍地追求通用人工智能。对于通用的一个通俗解释便是，不局限于单一任务，可以将学习到知识迁移运用到新的任务中

2018-04-25

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《财富》万字长文回溯深度学习革命，盘点 16 大历史时刻

深度学习人工智能

【导读】《财富》封面文章报道深度学习推动的人工智能如何在整个计算生态系统引发革命。文章从深度学习发展的历史关键点入手，介绍重大的标志性技术突破，讲述了 Hinton、LeCun、李飞飞、吴恩达等研究者的故事，以及围绕技术和人才在谷歌、Facebook、微软、百度这些大公司之间展开的角逐。这篇文章可能是近期对深度学习最好的总结及介绍，也是深度学习已经跃居世界主流舞台的最好证明。过去四年来许多领域的技术都取得了跨越性的发展。其中，最引人瞩目的是智能手机的语音识别功能比以往有了显著提升。当我们用声音命令手机

2018-04-24

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AI时代就业指南：数据挖掘工程师成长之路

人工智能数据挖掘大数据编程算法

编者按：数联寻英发布的首份《大数据人才报告》显示，目前全国大数据人才只有46万，未来3到5年人才缺口达150万之多。今年3月份时，谷歌开发的人工智能AlphaGo打败了全球最顶尖的围棋高手，轰动全世界，AI时代正式拉开序幕。实际上，人工智能这一概念早在上世纪一大批科幻小说陆续发表时，就已被人们接受，而随着科技的发展，人工智能的发展前景更是日益清晰。一个人工智能的诞生需要无数个工程师挥洒汗水。其中，负责开发学习算法、使机器能像人类一样思考问题的数据挖掘工程师更是无比重要。什么人能完成人工智能的开发

2018-04-24

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程序员为什么要学深度学习？

深度学习机器人人工智能

转自：infoq（ ID：infoqchina）导读深度学习本身是一个非常庞大的知识体系。本文更多想从程序员的视角出发，让大家观察一下深度学习对程序员意味着什么，以及我们如何利用这样一个高速发展的学科，来帮助程序员提升软件开发的能力。前言 1973年，美国上映了一部热门的科幻电影《West World》，三年之后又有一个续集叫做《Future World》。这部电影在80年代初被引进到中国叫《未来世界》。那部电影对我来讲简直可以说得上是震撼。影片中出现了很多机器人，表情丰富的面部下面都是集成

2018-04-24

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一图看懂AI阵营：学习AI 站错队可导致自取灭亡

AI的方法有许多，除了我们较为熟悉的“五大流派”，本文作者对AI的各流派进行细分，梳理了起码17种方法，并用一张图直观地展现。作者说，各种AI方法并不平等，站错队可能导致自取灭亡。 “人工智能”是一个

2018-04-24

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李开复：未来非常血腥，90%的人会失业，5个行业能赚大钱

作者 / 大东来源 / 百度文库 “未来十年，翻译、简单的新闻报道、保安、销售、客服等领域的人，将约有90%会被人工智能全部或部分取代。” 近日，创新工场董事长、创业教父李开复，在中泰证券资本市场年会上发表了公开演讲，作出惊天预言！ 5个领域能赚钱，2个行业不要碰！ 5个领域能赚钱，2个行业不要碰！移动互联网时代，三巨头（百度、阿里巴巴、腾讯）霸占互联网。但时代变革，BAT不可能永远占据“山头”，而互联网行业之后的下一个风口又在哪里？李开复给出了他的答案。在演讲中，李开复分析了自己对互联网

2018-04-24

1.3K0

【重磅】百度高层剧烈震荡，首席科学家吴恩达宣布辞职！

机器学习人工智能安全

编者按：吴恩达( Andrew Ng)绝对是顶级的机器学习研究专家，在工程界非常受欢迎。他在斯坦福公开课里面主讲《机器学习》，有超过800名学生选修，几乎是斯坦福历史上最多人同时选修的课程。吴恩达的离开对于正在全力投入AI领域的百度应该说是一个不小的损失。百度已经远不是一个技术驱动型的公司，目前要掉头回来研究(搞)技术(基)的确面临不小的挑战，王劲、吴恩达两位重量级人物的离职，再次为百度的前路蒙上了一层阴影。吴恩达公开信：亲爱的朋友们：我将从百度辞职，之前在百度我一直领导AI团队。百度AI非常强

2018-04-24

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来自大数据的反思：需要你读懂的10个小故事

人工智能大数据

编者按：AI的热度已经让我们提前进入盛夏，一夜之间到处充斥着AI战无不胜的口号。连开复老师也一直为AI摇旗呐喊，发出“50%的职位将要被机器取代”“人机对战没有悬念”的豪言壮语。然而，AI真的强大到不可一世的地步吗？众所周知，AI的基础是大数据和计算能力，目前AI的能力更多的是来自于计算能力，在和大数据相关一些领域如自然语言处理、模式识别、知识发现等领域AI还有很长的路要走。AI在图像的情景识别方面还不如一个三岁的孩子吗，在大数据最有价值的预测分析方面，业界也至今没有太多可以参考的案例。作为从事数据科学

2018-04-24

1.3K0

AI时代就业指南：数据分析师成长之路

人工智能数据分析 python

本文分享文档是2017年4月23日在南山云谷举行的《未来已来：AI时代就业指南》沙龙活动嘉宾陈丹奕的《数据分析的成长之路》，查看活动回顾。今日来分享数据分析的意义，职业规划以及数据分析的方法论和能力

2018-04-24

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AI时代就业指南-大数据职业发展与规划

人工智能大数据数据分析

本文分享文档是2017年4月23日在南山云谷举行的《未来已来：AI时代就业指南》沙龙活动嘉宾黄崇远的《大数据职业发展与规划》，查看活动回顾。想要知道大数据的发展历程，行业变革，大数据岗位细分、工作职

2018-04-24

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工具 | Facebook 开源产业级深度学习框架 Caffe2，带来跨平台机器学习工具

开源深度学习机器学习人工智能

来源：caffe2.ai 作者：caffe2 team 译者：文强【导读】近日，Facebook 宣布开源 production-ready 的深度学习框架 Caffe2，轻量级、模块化，在移动端和云上都做了优化。同时提供的还有 C++ 和 Python API，以及模型库 Caffe2 Model Zoo，里面有视觉、语音、翻译等预训练模型，方便开发人员和研究者直接使用。 AI 模型的训练和部署通常与大量数据中心或超级计算机相关联，原因很简单。从大规模的图像、视频、文本和语音等各种信息中持续处理、创

2018-04-24

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三张图读懂机器学习：基本概念、五大流派与九种常见算法

机器学习编程算法人工智能

机器学习正在进步，我们似乎正在不断接近我们心中的人工智能目标。语音识别、图像检测、机器翻译、风格迁移等技术已经在我们的实际生活中开始得到了应用，但机器学习的发展仍还在继续，甚至被认为有可能彻底改变人类文明的发展方向乃至人类自身。但你了解现在正在发生的这场变革吗？四大会计师事务所之一的普华永道（PwC）近日发布了多份解读机器学习基础的图表，其中介绍了机器学习的基本概念、原理、历史、未来趋势和一些常见的算法。为便于读者阅读，机器之心对这些图表进行了编译和拆分，分三大部分对这些内容进行了呈现，希望能帮助你进一步阅

2018-04-24

1.6K0

BI到AI——隔一个数据科学平台的距离

1 什么是BI？ Gartner：Business intelligence (BI) is an umbrella term that includes the applications, infrastructure and tools, and best practices that enable access to and analysis of information to improve and optimize decisions and performance. ___________

2018-04-24

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