林晨曦认为，AI人才拥有想象力是最重要的，依图在招人时看的也是热情和好奇心。 对于未来，林晨曦表示他不喜欢问为什么，而是问为什么不？但至于具体如何实现，他不愿多讲。...我不这样认为，因为但凡是痛点，就意味着整个行业都需要。...如果是要对行业有用，我觉得理想的AI人才——可能找不到理想的，但是我可以说一下什么是好的，我认为有想象力的是好的，对未来充满想象力是最重要的事情。所以我不会问自己为什么，我会问为什么不让它发生呢？...进军语音识别和NLP，也要做到超越人类水平 新智元：依图如何选择人才，又如何与谷歌等公司展开人才竞争？...让中国的技术走出去，情怀和商业化两方面一体的考虑 新智元：为什么在此时选择进军海外市场，比如这次在新加坡建立办事处，在依图的整个商业布局中占有怎样的地位？
主旨演讲中，她提到了自己加入谷歌云的初衷，强调了“AI 民主化”概念。 大家早上好，我是李飞飞。我是谷歌云、AI/ML 的首席科学家。...这就是为什么通过谷歌云传播AI/ML，让我感到兴奋不已。这意味着我终于可以分享，作为一名 AI 研究者我在斯坦福多年的技术和见解。 我也是在这里开始与李佳博士在 AI 领域的合作。...你也可以让它分析多个视频，让我们看看公司如何使用 Vision API 。媒体工作人员可能要处理大量的视频数据。他们要做的一件事就是创建特定类型内容的精彩集锦，或者在大型视频库中搜索特定实体。...并且举办各种竞赛并且不断开放新的数据集。 通过与谷歌云平台的结合，社区能够直接访问最先进的机器学习环境并提供直接的途径营销他们的模型。与 Kaggle 一起我们正在创建世界上最大的机器学习人才中心。...这是为什么我要邀请观众中每个人都参与其中。我们在谷歌云正在开发这些工具，但使用权在你们。
本文新造了一个词：云霸权。 在介绍这个概念之前，先定义一些基本概念。 云(服务)厂商：提供云服务能力的公司，例如谷歌、亚马逊、微软、阿里、腾讯。这些厂商对应的产品为阿里云、腾讯云，等等。...我近几个月了解了几家“不太差钱”的企业，他们的态度是——坚决不采购大厂商的云系统，自己做！！！ 为什么不用云？ 为什么不用云！ 不用云的技术团队，在我看来就像农业机械化的时代，有人硬要用手刨地。...云霸权：在云用户看来，做云的公司表面上看深挖技术、做好服务、降低云产品的售价……似乎一切都是怀着改变世界降本增效共同发展的美好愿望。...如何解决这种猜疑，我说下我的看法： 云厂商承诺并践行利润率的限制 例如零售行业中的好市多(Costco)，坚定的把自己的利润限制在一个范围。...云时代需要一种人才来完成云厂商和云用户的合作——软件采购师 软件采购师具备这样一些能力： 了解对一个细分领域问题的可能解决方案，了解各个云厂商分别提供的解决方案 评估某个软件系统的自研成本或采购成本
本文列举了谷歌最近一段时间以来在重返中国上的一些努力：投资、人才招募等等，也分析了谷歌在中国面临的竞争对手。...投资、人才以及竞争对手 近来谷歌在中国的几个大城市发布了AI工作机会。 公司也开始派更多员工来中国。...他是饿了么的高级工程师。饿了么的许多系统都建立在TensorFlow上。在别的国家，这种创业公司可能会使用Google云业务的服务器来运行其应用程序。...他还说，“但是我们所有开发者都在等待谷歌来中国推出更多TensorFlow技术和产品。谷歌云解决方案非常酷，工具很方便。”...关于人才，他也有自己的见解：他说，我们竟然将一些世界上最好的人才挡在美国国土之外，这令人震惊，比如，伊朗培养了一些最聪明的顶级计算机科学家，我想让他们进来，我希望他们为Alphabet和谷歌工作。
而微软计划在未来 3 年将 Office 365 在Office 家族中的占比由现在的 5%提升到 14%。 Azure 的大云平台战略。...微软通过改进的解决方案池以及在公有/私有/混合云平台的开发，未来包括 Azure 在内的商业云平台业务将有望在未来 5 年内达到至少 20%的年均增速。...商业模式：提供人才解决方案、市场解决方案和付费项目，收入占比为6:2:2。...Q: 公司前两项业务——人才解决方案和营销解决方案是否属于 B2B，高级用户是 B2C？...A：有点难归类，招聘者个人间的联系是 B2C，人才解决方案是 B2C，对于领英来说是 B2B；营销中的广告部分是 B2B，公司可以建立自己页面，个人关注后可以得到推送的信息，还可以推送给所有相关人员。
推动开源的原因有几点。 主导深度学习及应用 上图所提到的 8 家公司中，有一些是云服务平台，他们想要扩大用户基础，而另一些，包括提供云服务的在内，是以深度学习为发展引擎的数字技术公司。...成为云服务市场的主宰 对亚马逊、微软和谷歌而言，这事关云服务用户的竞争。这三家公司都想在云市场赢得巨大的份额，但谷歌却远远落后一大截。...吸引人才、提高声望、加速创新 数据科学家的数量算少，而深度学习的专家更是少得可怜。对于大公司而言，开源能够帮助他们招聘更多的顶级AI人才。...就跟收购 IP 一样，人才资源稀缺也是深度学习领域融资并购的一大推力，收购初创公司，就意味着增加了有经验的员工。（有意思的是苹果，在几乎巨头都纷纷开源的浪潮中，仍然坚守代码的所有权。...现在，我的［研发］受研发预算的控制，除非我们是在开源做的项目。”
这并不是说在增量改进和产品扩展方面没有更多的发展，而是说云计算技术令人激动的日子已经过去了。分析机构Forrester公司在一篇博客文章中认同这一观点，描述了AWS在大会上宣布的核心服务扩展。...云计算最初提供了更容易配置的基于虚拟机的计算资源——因此被称为“基础设施即服务 (IaaS) ”。这优化了应用程序价值流中不活跃的部分，同时保持价值流的其他元素不受干扰。...这项新服务将用户从许多复杂的设置、配置和软件管理的负担中解脱出来，并允许他们继续改善人们的生活。 这表明AWS公司了解整个行业的详细需求，并创建了广泛适用于许多参与者的解决方案。...伦敦证券交易所正在对微软Azure做出巨大的长期承诺，这两家机构将合作为金融服务行业创建基于PowerBI、Excel和Azure机器学习等微软工具的新解决方案。...亚马逊公司在发表的一篇文章中表明了人才的重要性，文章描述了他们如何将深度强化学习应用于库存管理。 其最终结果是什么?他们在没有牺牲产品可用性的情况下提高了12%的库存管理。
我叫李飞飞，是谷歌云、AI/ML 的首席科学家。在谷歌的同事中，我现在仍是谷歌新人（NewGooler）。非常荣幸能站在台上跟大家分享我个人关于AI、机器学习和谷歌云的观点。...这也是为什么，通过谷歌云平台所提供的AI能力让我很兴奋的原因。这意味着，终于，我可以分享自己在斯坦福深耕多年的技术和洞见。 ? 另外，顺便提一句，这让我想起在AI 领域与李佳博士的合作。...关于AI 和机器学习能带来的机会，我希望你们和我一样兴奋，但是，对于一些人来说，这些依然是存在高门槛的，它要求大量的专业知识，只有少数大公司可以提供这样资源，这也是为什么，云会是一个理想的平台，这也是为什么...在谷歌云，与所有这些努力同时，我们也致力于使用我们的专业知识，为我们的客户提供真正的结果。先进的解决方案实验室为客户解决更复杂的问题。 让我们以保险公司用户为例。...这些例子的共同点是从独占到无所不在的转变。 我相信AI可以以我们前所未见、无法想象的规模提供这种转变，以使得全球范围内的优质独享品传播给美国其他地区。 这就是为什么我邀请观众中的每个人都参与其中。
我在于谷歌、苹果亚马逊微软这些公司一起工作的时候，发现，他们都在招聘安全专业的人才，但他们找不到足够的安全专业背景的人。所以安全虽然不具备生产力，但是没有它的商业寸步难行。...我认为有趣的一件事是他们会成为与CoinBase合作，允许人们为他们的谷歌云订阅付费，以及使用加密货币支付类似费用。还有一堆关于使用加密货币和谷歌中各种数据集的查询，一些非常棒的东西。...云存储数据遍布数据中心，不像硬盘存储可以随时访问数据并使其变得有意义，因为在谷歌内部它也是加密的。所以我想说的是，谷歌或云的安全等级是一样高的，都可以在本地环境中访问数据，但它们以不同的方式保护。...您必须获得所有这些批准并证明为什么需要使用不安全路径在某个环境中操作。...但正如我所言，如果不拥抱改变，就会被取代。这就是应对许多挑战的答案。 ——Rich 这是很好的分享，我将继续在此基础上展开。首先想问一下，大家知道为什么云服务叫云服务吗？
在过去的几周中，他们宣布自己的脑波芯片将必应搜索引擎的性能提高了一个数量级。谷歌云也是不甘示弱，并且我们还看到阿里云也在悄悄地开始挤占国际市场。 亚马逊-微软-谷歌和IBM的持久战不会停歇。...他们为什么要这样做呢？谷歌大脑的负责人Jeff Dean说，如今有超过2亿的组织将会从机器学习中获益。...如果这些公司能够使用谷歌的开源机器学习软件，他们对计算能力的需求也会大幅提高，而谷歌云正是为了TensorFlow而进行的优化，所以将会成为开发使用TensorFlow最好的云平台，一旦这些公司对谷歌的软件和服务产生依赖...我想，任何一个初创公司，一定不会想同这些“哥利亚”竞争吧。 在这一领域的竞争是一种正反馈，赢家会在之后的竞争中更容易取胜。他们会有足够的能力去组建更具实力的团队，搜集更多的数据。...他们一股脑的提供芯片、云、算法和服务。中国的阿里巴巴、百度现在后来居上。小的初创公司更是不容小觑。 2. 成群的初创公司致力于认知类算法、企业解决方案、垂直工业解决方案的研发。
我觉得这是国内最应该注重的一块，现在国内大家都在讨论云，讨论云计算，讨论大数据，讨论大数据平台，但很少有人讲：我如何用数据产生更多价值。 举个例子。...比如当时谷歌我们预测，谷歌要花 10 个 Million 在“猎头”这块，这是谷歌去年数字。但我记得，我刚来时谷歌每年才花 3 个 Million。然后当时销售人员说，Simon，这是不可能的事。...故事是最重要的一点，故事就是：为什么说你们谷歌或者你们 GE 要买 Linkedin 的服务？为什么？...现在来说，我们就直接把这个正确信息在正确的时间，推给正确的人，在正确地点。 那为什么可以用信息来推送？...你知道 LinkedIn 三大商业模型：人才解决方案、市场营销解决方案和付费订阅，这是我们传统三大收入支柱。但实际上，第四个商业模型叫“销售解决方案”，它已经在今年 7 月底上线。
你要去设计这样一种收集数据的策略。特别重要的一点是，你要设身处地去理解那些你在为客户解决的问题。” 记者：“你为什么加入Google？” 李飞飞：“（笑）我想让AI民主化。” ?...每种具体的行业，比如手工业、医疗健康或是零售业，都需要特定的解决方案和技能的组合。 AI创业公司需要以一种鼓励用户输入数据的方式来设计自己的产品。...在这样的语境下，AI创业公司并不需要太多的技术专家以及数据存储能力，谷歌云就能帮助它们解决问题。 这就是李飞飞构想中，AI民主化的方式。...如果创业公司可以利用起这些合成的数据，它们也就不需要谷歌云了。 ? △ 机器生成的鸟类 这也是为什么生成模型会在AI创业公司的社区中成为一种战略研究方向了。...它们可以将自己的一部分资源投入到基础性研究中，而这样的做法能够吸引到对路的人才，对团队也是种激励。创业公司大可打破谷歌为员工设立的20%比例限制，将自己基础研究项目的占比提升到50%。 ?
我们看到了一些SaaS解决方案遭遇中断或者遇到了一些挑战，因此很多企业陷入困境，软件解决方案提供商WebEx公司也是如此，但他们似乎很快就摆脱了这个困境。...首先，在初级用户中，Azure云平台的使用率(56%)首次高于AWS云平台的使用率(44%)。过去我们从来没有见过这种情况，但是我认为这主要有两个方面的原因。...但是，如果从初级和中级的用户来看，采用谷歌云平台的只有20%，但在高级用户中，其使用率跃升至41%，拉近了和Azure云平台、AWS云平台的距离。...同样，在大型企业中，其采用的范围可能仍然很窄，但开始看到一些内部部署版本，例如VMware公司的Pivotal Cloud Foundry，以及Red Hat公司的OpenShift。...因此，我认为这将是未来的一个发展趋势。” 版权声明：本文为企业网D1Net编译，转载需注明出处为：企业网D1Net，如果不注明出处，企业网D1Net将保留追究其法律责任的权利。
Watson 正在学习这些知识，并将其应用到一系列应用中，有些应用来自 IBM，有些则是第三方应用。Watson 为什么能够不断成长？因为这些领域在成长。...但我们不这么认为。 在与 Watson 的大多数互动中，最终用户都看不到 Watson。他们只会认为自己在与一家银行、保险公司、律师或医生对话。...McLaughlin：在人工智能领域，IBM 堪称最资深的企业。可是为什么是谷歌成为了人工智能人才的首选呢？ Kenny：归根结底，我们用搜索寻找信息，并倾向于利用人工智能为决策提供指导意见。...我不认为所有人才都涌向了谷歌。他们固然吸引了许多人，尤其是斯坦福大学的人才。这一点确实令人佩服。但如果您拥有某个领域的专长，我认为 IBM Watson 是更好的选择，因为我们是垂直领域的专家。...Kenny：我们针对云基础架构、数据能力、监督式学习和无监督学习等方面制定了清晰的路线图。我认为，我们在很多方面已经超越了其他企业。
作为一家公司，我们在云服务发展已经取得了巨大成功。我们将云服务带入公司，并且在2016年已经实现了云计算。如今所有人都在努力搞清楚继云服务、移动和社交变革后，下一场科技巨变究竟是什么。...推销员们憎恶将信息带入客户关系管理（CRM）中。我们自动获取电子邮箱地址，在Salesforce中登陆，然后使用自然语言处理（NLP）技术帮助销售员运用电子邮件中的数据。...Einstein是每个人的数据科学家，其工作原理和谷歌有点相似。 Sam：当大部分人看到公司使用AI技术来阐述其产品时感到非常怀疑。...每一个技术供应商谈论AI的理由更多是在于将其布道给全世界的IT人才，而不是招聘人才。其花费15年的时间使得云服务在IT界中被广泛接受。 Sam：对于AI来说会不会宣传的太早？...Sam：什么样的产品真正符合我们对于人工智能的期望？ Jim：说实话，机会主要存在于顾客中。谷歌和Facebook都是极好的例子。他们使用机器学习来优化搜索结果以及筛选我们想要看到的新闻推送。
这里先说一下，为什么我说算法已经趋于成熟，大家看看各种NLP任务/CV任务的榜单就好，今年最新的算法，相比3年前的算法，很多提高可能只有3%，从某种意义上，一些任务已经对数据集进行了拟合。...（才回主题） ---- 从一半的角度，算力至少包括CPU和GPU，以及部分异构运算器，例如FPGA或TPU（谷歌的那个）。 CPU的性价比在深度学习训练过程中是相当低的，这是被现实证明的。...但是一些人不知道的是，CPU的预测性能往往可能还不错，从个人经验上，这主要是如果没有大批量的数据和频繁调用的话，单次调用算法，在很多模型中，CPU和内存的延迟反而很低，所以在低频应用中，CPU已经足够胜任很多工作了...最后数据集本身公开也有成本（例如提供下载需要有带宽成本），而收获的利益又非常有限。 我想说的是，上面三个方向，都已经在短时间内很难再优化和拆解了，那么其实我好奇，人才，能被拆解吗？...现在市场上有部分咨询公司确实提供这种解决方案服务，不过还是太重，不知道有没有能拆的更轻量级的方法。
根据2014年的并购专业服务公司Deloitte调查显示,84%的受访企业高管预计：在未来两年中交易活动即使不增加也将会保持不变。...在Satya Nadella担任CEO的过程中,他有可能改变公司并购方式的轨迹。...在云方面,微软会更倾向于可以帮助其建立Azure平台的企业、使其比两个主要的云计算竞争对手Amazon AWS和谷歌云平台更具竞争力的企业。...如果你是一家专注于做B2B的云公司，Oracle应该在你的表单里了。Oracle在这个领域里不会不投资，只是你要提供一个令其信服的理由使其把钱花在你的公司上。 不过，这不仅仅是关于云。...IBM在云基础建设和SaaS两方面发展，这缘于他们在该领域收购的结果。虽然IBM一直准备在云端有所作为,但 IBM仍需要购买一个开源公司来真正理解其在市场中的位置。
IBM的机器学习平台则以Watson解决方案为核心，实力来自三个关键因素：IBM研究、收购实力及其咨询顾问能力。 选择谷歌作为你的机器学习平台 ? 谷歌的机器学习产品包括一系列的云服务和工具。...这套 API 集包含机器翻译、云视觉、自然语言、语音以及工作API。 谷歌云机器学习服务允许用户创建神经网络和算法模型，且可以运行大规模的预测，而不必担心基础架构的限制。...Forrester 的 Dai 补充道：“百度在机器学习领域拥有相当深厚的知识、经验和人才储备，但该公司需要更好的市场战略来加速其生态系统的扩张，特别是在企业空间里的扩张。”...他说：“我们很多人仍然不得不做一些毫无挑战性的重复工作，我认为AI将从心理上减轻人们的痛苦，就像工业革命把我们从繁重的体力劳动中解放了出来。” 选择 IBM 作为你的机器学习平台 ?...巴纳瓦尔说，必须解决的第一个关键问题是可解释性。例如，如果医生或财务顾问使用Watson做出决定，他们必须能够理解为什么Watson选择了一个特定的解决方案或一组选项。 另一个伦理考虑是偏见。
AI淘金热潮中，企业和国家都在砸大价钱希望抢占市场： 谷歌、亚马逊、微软和IBM在2016年砸下超过200亿美元来打这场硬仗。...亚马逊是云服务领域的领导者，但行业的关注点更多集中在微软，IBM，谷歌和阿里巴巴。 对于其他科技巨头，竞争也从未停止。微软正在提供混合公有和私有的Azure云服务，据称后台拥有超过一百万台计算机。...大型云端玩家正在竞相确保能够满足AI带来的巨大需求 亚马逊、微软、谷歌和IBM将继续争夺这一领域的宝座。同时来自中国的的大量云服务企业正在崛起。在这场争夺战中，获胜者仍然会是行业巨头们。...现如今，企业创新之赛蒸蒸日上，大型企业们都创建了专门的投资团队，以分一杯初创企业的羹，比如建立企业孵化器，甚至是成立自己的创业公司，以保证它们在AI驱动的创新中保有领导者地位。...创业公司应该在企业和行业解决方案上集中发力，因为那里有许多高价值案例等待解决。 然而，这些企业在算法世界中面临类似的招聘问题，至少接下来几年内，人才战将持续不断。
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