最近，一位在行业内工作了几年的斯坦福人工智能毕业的专业人士为自己的人工智能和机器学习的职业生涯，设计一个完整的 4 年制人工智能本科学位基础课程。
《信息安全杂志》(Infosecurity Magazine)发表文章称，谷歌利用人工智能技术成功开发出了人工智能难以破解的加密技术。 谷歌大脑团队创造了两个人工智能，它们能够进化自己的加密算法，保护信息免受第三个人工智能的攻击，而后者试图进化其算法来破解由人工智能生成的加密算法。该研究取得了成功：前两个人工智能从零开始学会了如何安全地进行沟通。 谷歌大脑团队开始使用了三个相当普通的神经网络，名字分别是爱丽丝（Alice）、鲍勃（Bob）和夏娃(Eve)。每个神经网络都有非常具体的目标：爱丽丝负责向鲍勃发送
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机器学习是个跨领域的学科，而且在实际应用中有巨大作用，但是没有一本书能让你成为机器学习的专家。 在这篇文章中，我挑选了 10 本书，这些书有不同的风格，主题也不尽相同，出版时间也不一样。因此，无论你是
机器学习是个跨领域的学科，而且在实际应用中有巨大作用，但是没有一本书能让你成为机器学习的专家。
素材来源|Wikibon 编译|AI商业周刊 编者按：Wikibon是一家大数据及人工智能领域的专业技术咨询和研究机构，旨在通过社区形式与开源共享免费咨询知识来解决技术和商业问题，该机构每年都对大数据及人工智能领域发布一系列的市场研究报告、技术研究报告、技术预测分析报告。 12月15日，Wikibon举行了年度网络直播，直播内容主要是预测数据分析市场、平台、工具今后可能会如何演变。 从这个网络广播中，简单整理了乔治·吉尔伯特，尼尔·拉登的主要预言： 1、人工智能将成为高性能IT运营和应用程序管理环境的支
与我们的使命一致，我们专注于推进人工智能技术，并确保它对所有人都可访问且有益。今天，我们推出了最新的模型 GPT-4o，并将向 ChatGPT 免费用户提供更多智能和高级工具。
机器之心报道 编辑：泽南 「从零开始，用代码直接写。」 说到目前最火的 AI 技术，ChatGPT 肯定位列其中。此类大语言模型（LLM）因为能从海量数据中学到知识，被认为是人工智能突破的方向，人们正在尝试用它来做各种复杂的事，甚至包括数学推理。 对于机器学习从业者来说，大模型的门槛很高：因为体量太大难以训练，很长时间里这个方向一直被大公司垄断。不过最近，简化 GPT 模型的方法越来越多了。 近日，前特斯拉 AI 高级总监、自动驾驶 Autopilot 负责人 Andrej Karpathy 发布了从零开始
PYPL 发布7月编程语言指数榜啦。Python 在今年5月以 22.8％ 的份额，首次超越 Java 拿下榜首位置后。
【导读】Google DeepMind在Nature上发表最新论文AlphaGo Zero，介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero，不使用人类先验知识，使用纯强化学习，将价值网络和策略网络整合为一个架构，3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。来看一看AI业界大拿如何点评。 David Silver，AlphaGo之父 David Silver DeepMind首席研究员、AlphaGo项目负责人David Silver 和Julian Schrittwieser（A
Deepmind在Alphago上的成就把强化学习这一方法带入了人工智能的主流学习领域，【从零开始学习】也似乎成为了抛弃人类先验经验、获取新的技能并在各类游戏击败人类的“秘诀”。来自斯坦福的Andrey Kurenkov对强化学习的这一基础提出了质疑。本文中，他从强化学习的基本原则及近期取得的成就说起，肯定了其成果，也指出了强化学习的基础性局限。大数据文摘对本文进行了精华编译。
2016年1月27日，《自然》刊文报道，谷歌公司开发人工智能程序alpha go(阿尔法围棋）以5：0的战绩完胜欧洲冠军，围棋职业二段樊麾。这是围棋人工智能首次战胜人类职业棋手。这在围棋界掀起了一个不大不小的波澜。之所以不大，是因为樊麾并不能代表人类最高水平。另外当时人们对ALPHA GO知之甚少，仅从棋谱上看，仍有不小的瑕疵。 2016年3月9日至3月15日，ALPHA GO在韩国首尔以4：1的战绩战胜人类顶尖棋手，韩国围棋职业棋手李世石九段。如果说战胜樊麾只是ALPHA GO的小试牛刀，人们对ALPHA
“AlphaGo退休了，我们还有赌神Libratus。” 今年上半年，AlphaGo多次升级连克人类高手，甚至以3：0一举击败如今世界排名第一的柯洁。而在德州扑克中，人工智能也出现了——Libratus。2017年1月30日，来自CMU的人工智能Libratus战胜了人类顶级德州扑克玩家。然而比赛时，Libratus的创造者并不愿意大肆宣传其运作方式，而这大半年里关于Libratus的信息也鲜有曝光。 直到这个月——在距离NIPS2017开幕还有半个月左右，Libratus的创造者Tuomas Sandho
医学成像是人工智能和机器学习最受欢迎的应用之一。计算机视觉算法基于精密性，极为擅长于发现专家们有时会漏掉的异常。也许这就是为什么尽管全球卫生保健机构采用人工智能的比例仍然相对较低(22%)，但大多数从业者(77%)依旧认为该技术对整个医疗成像领域很重要的原因。数据科学家投入了大量时间和精力来开发用于医疗系统的人工智能成像模型，近日，谷歌科学家在一篇论文中详细介绍了其中部分，这篇论文已被本周在温哥华举行的NeurIPS会议所接受。
AI World 2016世界人工智能大会 ❶ 业界领袖回溯60年AI历史，全球对话人工智能未来挑战，权威发布2016世界人工智能名人堂及中国人工智能产业发展报告；❷ 国际大咖“视频”远程参会， Bengio 和李飞飞联袂寄语中国人工智能；❸ 探秘讯飞超脑及华为诺亚方舟实验室，最强CTO与7大研究院院长交锋；❹ 滴滴CTO与百度首席架构师坐镇智能驾驶论坛，新智元三大圆桌阵容史无前例；❺ 中国“大狗”与"X-Dog"震撼亮相，龙泉寺机器僧“贤二”卖萌。 【新智元导读】继前天发布800万视频数据集之后，今天，谷
DeepMind（Google 子公司 ）的人工智能 AlphaGo 成功以 4 比 1 的战绩击败冠军级围棋选手李世石，并借此向世人宣告人工智能技术已经攻克围棋项目。那么值得 DeepMind 攻坚的下一项任务又会是什么呢？ 伦敦大学学院（University College London）的两位研究员撰写了一篇论文，并在论文中提出了一个值得人工智能技术攻坚的项目：扑克牌。和围棋项目不同，人工智能技术若能在扑克项目上取得胜利，研究人员可以将所赢取的资金作为后续科研经费使用。至少在人类醒悟并决定不再在扑克
雅各布是OpenAI的首席科学家，自2017年以来，他一直领导着变革性的研究项目。他此前担任研究总监，主导了GPT-4和OpenAI Five的开发，以及大规模强化学习和深度学习优化的基础研究。他在重新聚焦公司愿景朝向扩展深度学习系统方面发挥了关键作用。雅各布拥有卡内基梅隆大学的理论计算机科学博士学位。
对于与人工智能（AI）有关的就业动态来讲，2020年将是极其重要的一年，人工智能将带动整体工作机会的正增长。 受人工智能影响的工作数量将因产业而异；2019年时，卫生保健、公共部门与教育领域的就业机会将持续增加，但制造业会遭受最大冲击。从2020年起，人工智能所创造的工作机会将足以弥补其取代的数量，Gartner预计在2025年净新增就业数将达到200万个。 在过去，许多重大创新都曾经历过引发失业潮的过渡期，但随后就会复苏，并紧接着开始业务转型，人工智能未来也很可能会依循这个路线来发展。人工智能将提高许多工
AI科技评论消息，北京时间10月19日凌晨，Deepmind在Nature上发布论文《Mastering the game of Go without human knowledge》（不使用人类知识掌握围棋），在这篇论文中，Deepmind展示了他们更强大的新版本围棋程序“AlphaGo Zero”，验证了即使在像围棋这样最具挑战性的领域，也可以通过纯强化学习的方法自我完善达到目的。据介绍，AlphaGo Zero仅经过三天训练，就能以100：0击败此前击败李世石的AlphaGo Lee，经过21天训练，
大数据和人工智能，都是当下的技术热点，受到的关注都不少，并且这两个技术领域，本身也存在很强的关联性，因此很多人也会把这两者拿来做对比，从技术难度到未来前景，大家都非常关注。大数据还是人工智能？哪个未来发展更好？今天我们来具体聊一聊。
程序媛借助CatGPT（ChatGPT更佳），基本上可以秒杀不用此类工具的程序猿（男）！！！
人工智能的大数据训练和应试教育的刷题训练，在训练模式上具有高度相似性。但在算力和大数据处理上，人工智能具有人脑无法企及的天然优势。人工智能正逐渐替代流程化和重复性的工作岗位，堵住了应试教育的华容道。人工智能将从就业市场倒逼教育转型发展，进而从各个环节挤压应试教育的空间。
今天，我们宣布了新的人工智能保障措施，以防止滥用，并推出了利用人工智能使学习更具吸引力和可访问性的新工具。
来源：新浪科技 作者：DeepTech 现代文明和科技已经使得我们的直觉不断退化。绝大多数人都没有意识到直觉的价值甚至没有意识到它的存在。作为复杂计算的基础，直觉是一种很容易被忽视的非常规方法。这种非常规性使得许多研究人员忽视它的潜力。 本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/201712/373152.htm 我在人工智能领域所做的工作围绕“先进的认知机器将使用直觉作为其智力基础”这一想法。我们人类的思想为一般化的智力提供了充足的证据。人类本质上是直觉机器，而我们
人类层面的表现。人类层面的准确性。无论是面部识别、物体检测还是问题回答，这些术语都是你能从开发人工智能系统的公司经常听到的。值得称道的是，近年来出现了许多由人工智能算法驱动的伟大产品，这主要归功于机器学习和深度学习的进步。
这篇文章是我们对人工智能研究论文的评论的一部分，这是一系列探索人工智能最新发现的文章。
谷歌旗下人工智能公司DeepMind将围棋AI转战国际象棋和日本将棋领域——无须人类智慧加持，已胜券在握。 AlphaZero是由谷歌旗下DeepMind研发的通用棋类AI，以不到四小时的自学击败了世界最强的国际象棋程序。 重新改进的人工智能程序AlphaZero曾多次击败世界顶级围棋选手，并扩大到学习其他棋类项目。它从零开始学习国际象棋，仅用4小时，就在100盘比赛中击败了世界顶级国际象棋程序 Stockfish 8。 据在康奈尔大学图书馆的arXiv上发表的一篇未经同行评审的研究论文称，在这100场
接着谷歌又推出了AlphaGo Zero，只让AI知道围棋规则，从零开始学下棋，结果再次登上棋艺顶峰。
深度学习是如今最火热的技术之一，但是对于有心入门却不得其法的同学来说，选择适合自己的书籍至关重要。 本着乐于助人、无私奉献的精神，小编特意为大家精选了 10本深度学习相关的书籍。这些书籍中，有些非常注重理论知识，主要关注神经网络和深度学习背后的数学和相关假设；有些则注重实战，通过代码而不是理论来讲解深度学习。而那种既有理论讲解，同时又有相应的实战训练的书籍。 本次电子书籍为CSDN回馈粉丝福利免费赠送，所有书籍均可在CSDN上在线学习（文末获取学习地址）。 现在，让我们一览这些书籍，比较优劣，看看哪些对于学
在20世纪40年代和50年代，人工智能的概念开始浮现，但直到1956年的达特茅斯会议上，它才成为一个独立的学科领域。
编译 | 阿司匹林 【AI 科技大本营按】2016 年 3 月，AlphaGo 击败世界顶尖职业围棋手李世石，在媒体上掀起巨大的波澜。一年多以后，AlphaGo 的升级版 AlphaGo Zero，在不采用任何人类棋谱作为训练数据的情况下，通过自我对弈，仅用 40 天就超越了所有旧版本。一时间，人们将所有最好的溢美之词纷纷送给了 AlphaGo Zero. 然而，AlphaGo Zero 真有那么伟大吗？来自斯坦福大学的计算机科学研究生 Andrey Kurenkov 从辩证的角度发表了自己对 Alp
现在小伙伴说的人工智能都是弱智能，可以基于神经网络来做。而神经网络是有多层网络，每一层网络都有多个神经元。那么最简单的神经网络就是只有一层，而这一层只有一个神经元，也就是整个神经网络只是有一个神经元。一个神经元可以用来做什么？可以用来做基础的与或逻辑运算器。在我没有告诉神经元与或的逻辑时，只是通过我传输的输入的值和输出的值，此时神经元经过训练就能自己学会与或的逻辑。本文就在不使用现成的人工智能框架下一步步和大家写这一个神经元和告诉大家这是如何运行的。本文特别适合小伙伴入门神经网络，或者适合小伙伴入手写代码
近年来，人工智能的飞速发展超出了人们的想象：2016年，AlphaGO击败世界围棋冠军李世石一举成名；2017年，AlphaGo Zero从零开始，自己参悟，并以100∶0的绝对优势“狂虐”AlphaGO，突破了人类经验的限制。不仅是棋坛，人工智能在图像识别、语音识别、机器翻译、人机交互、无人驾驶等领域也都取得了突破性进展。
【导读】11月10日，黄士杰应台湾人工智能年会之邀来台演讲，演讲主题是「AlphaGo——深度学习与强化学习的胜利」，也是他首次公开演讲。不久前，在DeepMind发表了《Mastering the game of Go without humanknowledge》的最新论文后，黄士杰曾在Facebook写下：AlphaGo Zero是完全脱离人类知识的AlphaGo版本。在演讲上，他强调，DeepMind的目标是要做出一个通用人工智能，也就是强人工智能，但他也认为，对DeepMind来说，强人工智能还是
新的体验带来了更强的防盗保护、手表电池寿命优化，以及对电视、汽车等的娱乐功能改进。
人工智能挑战棋牌游戏，一直是极为热门的研究方向。 此前，人工智能在围棋、德州扑克、麻将等游戏上已经取得极大的成功。斗地主也因其极大的状态空间、丰富的隐含信息、复杂的牌型和并存的合作与竞技，同样是一项极具挑战的棋牌类游戏。 近日，机器之心报道了快手AI平台部开源的斗地主人工智能系统——斗零（DouZero），引起了极大的关注。 团队将传统的蒙特卡罗方法与深度学习相结合，并提出了动作编码机制来应付斗地主复杂的牌型组合。在效果上，DouZero在不借助任何人类知识的情况下，通过自我博弈学习，在几天内战胜了所
Mem0为大型语言模型提供了一个智能、自我改进的记忆层，使得在各种应用中实现个性化的人工智能体验成为可能。
从 2015 年至今，我们累计在 GitHub 上看了上万个开源项目，并一直关注着开源圈的动态，通过这样的习惯，使得我们挖掘出了不少优质的 GitHub 项目。
编译 | 婉清 编辑 | 姗姗 出品 | 人工智能头条 （公众号ID：AI_Thinker） 【导读】制造真正的自动驾驶汽车（即能够在任何要求的环境中安全驾驶）的关键是更加重视关于其软件的自学能力。换句话说，自动驾驶汽车首先是人工智能问题，需要一个非常具体的机器学习开发技能。而强化学习是机器学习的一个重要分支，是多学科多领域交叉的一个产物，它的本质是解决决策（decision making）问题，即自动进行决策，并且可以做连续决策。今天人工智能头条给大家介绍强化学习在自动驾驶的一个应用案例，无需 3D 地图
最近大火的ChatGPT，获得微软巨额投资，连比尔·盖茨都盛赞：“AI将成为2023年最热门的话题，那是合适的。
长期以来，金融业的平均工资水平一直排在全国首位，但 2016 年却悄然发生了变化。
3月初，NVIDIA线上联系我们，询问利用Jetson NANO搭建云平台的可能，希望通过线上的方式让老师学生能够远程使用Jetson NANO进行体验和学习。
程序员的瓶颈是什么？ 要回答这个问题，并不简单。不过这也是确确实实存在的现象。 很多人程序员说，30岁以后怎么办？上有老下有小，背着房贷车贷消费贷，经常加班没时间陪家人。 其实这不是最可怕的，最根源的还是要找到自己的核心竞争力！相比于应届毕业生，你的优势是什么？如何才能不被淘汰？ 首先，坚持不断学习，学习新技术，研究新方向。 第二，挑战更高的领域和职位。 第三，跳出安逸区，勇敢面对未来和困难，并克服之。 今天，给大家推荐几个公众号，或许能从中收获你想要的。 最后，希望作为程序员的你，早日财务自由！ 1
Devyan 是一个由人工智能驱动的软件开发助手，它协调一组代理来解决编程任务。它使用 OpenAI 的基于 GPT 的代理来执行各种角色，如架构设计、实施、测试和审查。
2016年3月， Alpha Go与李世石的一盘棋将人工智能带入了普通人的眼前，一时间人工智能大热，各个领域都在大谈人工智能。人工智能已经着实走进了我们的工作与生活中。2017年10月，机器人索菲亚（Sophia）成为沙特阿拉伯的公民，在很长一段时间里，索菲亚这样的人工智能机器人都停留在科幻作品里。 “大脑”中的计算机算法能够帮助它快速识别面部，并和人进行眼神交流。不止如此，索菲亚还能理解语言和记住与人类的互动，包括面部。换句话说，她会变得越来越聪明……它的创造者大卫•汉森说：“她的目标就是像任何人类那样，
夏乙 李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI “人类太多余了。” 面对无师自通碾压一切前辈的AlphaGo Zero，柯洁说出了这样一句话。 如果你无法理解柯洁的绝望，请先跟着量
人工智能方面的突破性进展对微软以及使用我们技术改善效率、增强客户体验并取得新突破的开发者产生了深远影响。
机器之心整理 参与：路雪、蒋思源 2017年，人工智能技术出现了很多新的技术和发展，在这一年中机器之心发布了很多教程类文章，有适合入门学习者的，有适合已经具备专业知识和实践经验的从业者的；有关于语言的，有关于框架的，有关于硬件配置的，甚至还有关于猫片、漫画的…… 教程那么多，你……看完了吗？ 本文对这一年来机器之心发布的教程进行总结，共分为 What 和 How 两大部分，在两大板块下又进行细分，目录如下： What 概念 机器学习基础 深度模型基础 强化学习基础 数学 How
数据科学家和人工智能从业者们尤其喜欢Python，因为它有丰富的、易于理解的语法和广泛的开源软件。
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