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如何不写代码,训练人工智能模型?

训练一个人工智能模型出来,越来越简单了。 还记得我学的第一门机器学习课程,是吴恩达教授的 Cousera 慕课。当时用的工具,是 Octave (开源版本的 Matlab)。 从经典机器学习框架 Scikit-learn ,到深度学习框架 Tensorflow, Pytorch 和 fast.ai ,调用 API 训练人工智能模型方式越来越简洁,步骤也越来越少。 实话实说,我曾经并不怎么重视这类「低代码」/「无代码」的应用,觉得实用性还不够高。 不过,今天在阅读少楠的《产品沉思录》的时候,我看到了关于 lobe.ai 的介绍。 以后在利用人工智能开发应用时,真正能限制我们的,可能只剩下想象力了。 虽然目前这个工具还只能服务于机器视觉任务,但是我相信随着迭代开发,更多类型数据的训练功能也会集成在其中。 祝(无代码)深度学习愉快!

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雅虎发布可修改人工智能代码 CaffeOnSpark

又有一家科技巨头向全世界公开了他们的 know-how 人工智能。今天,Yahoo 发布了 CaffeOnSpark 人工智能的源代码,每个学术研究人员或是大公司都可以使用或是加以修改。 因此在人工智能方面,Yahoo 公司有着独到的长处,因为在培训人工智能系统的时候,数据就和算法一样重要。而且 Yahoo 手握着全球最有趣最大的资料库之一:相片社群网站 Flickr。 就如诸多新的开源人工智能项目一样,CafffeOnSpark 的根基是深度学习。深度学习是人工智能的一个分支,以其人类语音、照片和视频等的识别能力见长。 在最近几个月里,Google 开放了深度学习网络 TensorFlow 的源代码,Microsoft 开放了类似的网络 CNTK,Facebook 分享了人工智能硬件设计,中国搜索引擎巨头百度也公开了深度学习训练软件 Feng 说到,去年团队在博客上发表了有关 CaffeOnSpark 的帖子后,不少公司都希望 Yahoo 开放 CaffeOnSpark 的源代码

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    用AI创造AI,人工智能代码时代来临

    玛丽·雪莱作品《科学怪人》插图 人工智能自动化近年来受到了广泛的关注,但在真正的建模工程师和业务人员眼中,却一直只是玩具级别的应用。 R2.ai快速将数据转换为竞争优势 傻瓜式操作,零代码实现机器学习 小白的福音,数据科学家的得力助手 在R2 Learn 2.0中,R2.ai为业务问题提供了一个端到端、高自动化的机器学习解决方案。 AI无代码时代来临 业务问题,而不只是机器学习 “我们希望企业可以用98%的时间来解决业务问题,而不是机器学习问题”,谈到整个人工智能和数据行业的未来发展时,黄一文这样说道。 “企业落地人工智能基本上可以有两种方法,第一种是基于系统规划,企业通过采集大量数据,搭建基础设施,一步一步地落地人工智能。 这样能大大降低人工智能落地的成本,也给企业更多的正反馈来进一步应用人工智能”。黄一文为我们补充道。 那么,数据科学家会失业吗?

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    人工智能-浅谈人工智能

    1 浅谈人工智能 1.1 人工智能的概述 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。 人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 ? 1.2 人工智能的应用领域 随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及,人工智能技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。 ? 1.3 基于人工智能的刷脸登录介绍 刷脸登录是基于人工智能、生物识别、3D传感、大数据风控技术,最新实现的登录形式。用户在无需输入用户名密码的前提下,凭借“刷脸”完成登录过程。

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    人工智能、强人工智能、超人工智能

    文章目录 弱人工智能(Weak AI) 弱人工智能也称限制领域人工智能(Narrow AI)或应用型人工智能(Applied AI),指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等 扩展阅读: Weak AI ——Wikipedia Weak AI——Investopedia 强人工智能(Strong AI) 又称通用人工智能(Artificial General Intelligence)或完全人工智能(Full AI),指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。 强人工智能具备以下能力: 存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的能力 知识表示的能力,包括常识性知识的表示能力 规划能力 学习能力 使用自然语言进行交流沟通的能力 将上述能力整合起来实现既定目标的能力 ——Stackexchange 超人工智能(Super Intelligence,缩写 ASI) 假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋的人类还聪明,那么,由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能

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    人工智能打击人工智能

    来源:AI前线 本文长度为4000字,建议阅读8分钟 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了人工智能上,一场新的军备竞赛开始了:人工智能 vs 人工智能。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了人工智能上,一场新的军备竞赛开始了:人工智能 vs 人工智能。 然而不幸的是,网络罪犯同样也利用人工智能创建自己的合成身份,产生的结果也足够真实,足以愚弄发现异常行为的人工智能。 这场人工智能之战——也是打击网络安全欺诈者,正在假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。 就这样,一场新的军备竞赛开始了:人工智能 vs 人工智能。 Jupiter Research 的 Steffen Sorrell 表示,合成身份是信用卡欺诈“容易实现的目标”。 ,从手动“刷卡”到用人工智能创建合成身份。

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    漫画人工智能人工智能简史

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于人工智能(AI)相关的故事,你将会学习到: 人工智能的历史 1.2 人工智能的诞生 人工智能是最近才有的吗? 其实人工智能很早就有了,都快63岁了呢。 让我们进入历史的长河,一起沿着时间的足迹探究人工智能。 对于人工智能的研究者来说,这个会议是一场划时代的会议,会议将“像人一样思考的计算机”称为“人工智能”,于是“人工智能”这个词,诞生了! ? 20世纪70年代末成了人工智能的寒冬。 1.2.3 第二次人工智能浪潮 在第一次AI浪潮中,人工智能无法为疾病治疗等人类实际问题做出贡献,使相关研究进入严冬。 从人工智能诞生到现在的历史,可以整理为下图: ? 当我们介绍人工智能浪潮的时候,总会有人问“第三次人工智能浪潮”会很快结束吗?

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    GitHub 最大更新:直接运行代码人工智能凉了?年度报告揭示真相

    很简单,以后你不光能在 GitHub 上存储和搜索代码,而且还能直接运行部分代码。这个期待已久的更新获得一致好评。详情如何,下面我们会仔细说。 再说一下年度报告。 值得注意的是,与去年的报告相比,人工智能的热度似乎在下降? 风向标:年度报告 去年 GitHub 的报告中,人工智能非常火。今年情况如何? 难道人工智能凉了? ? 但仔细研究后发现,真相是这两年的统计口径不一样,去年的统计方式是 1 月份推出新话题后大家的关注程度,今年并没有这样统计。 所以,人工智能依旧热得很好。 以后,程序员们在 GitHub 上的操作路径可能就是这样的:心水别人的开源代码也想自己尝试一下→把开源代码作为工作流,用“ IFTTT ”(if this then that)等类似的逻辑连接代码块→直接运行测试代码

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    GitHub最大更新:直接运行代码人工智能凉了?年度报告揭示真相

    很简单,以后你不光能在GitHub上存储和搜索代码,而且还能直接运行部分代码。这个期待已久的更新获得一致好评。详情如何,下面我们会仔细说。 再说一下年度报告。 风向标:年度报告 去年GitHub的报告中,人工智能非常火。今年情况如何? 难道人工智能凉了? ? 但仔细研究后发现,真相是这两年的统计口径不一样,去年的统计方式是1月份推出新话题后大家的关注程度,今年并没有这样统计。 所以,人工智能依旧热得很好。 有了GitHub Actions,用户不仅能在平台上存储和搜索代码,还能直接运行部分代码,摆脱了以往需要云服务或其他服务器才能运行的限制。 ? 以后,程序员们在GitHub上的操作路径可能就是这样的:心水别人的开源代码也想自己尝试一下→把开源代码作为工作流,用“IFTTT”(if this then that)等类似的逻辑连接代码块→直接运行测试代码

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    无论人工智能发展到什么地步,都离不开这6段代码

    代码中追溯深度学习的历史 深度学习发展到如今的地位,离不开下面这 6 段代码。本文介绍了这些代码的创作者及其完成这些突破性成就的故事背景。 每个故事都有简单的代码示例,读者们可以在 FloydHub 和 GitHub 找到相关代码。 ? 要运行 FloydHub 上的代码示例,请确保您的电脑已经安装了 Floyd 命令行工具,并将我上传的代码示例克隆到本地计算机。 学习这段代码之前,我们首先通过这个模拟器交互学习一到两个小时来掌握神经网络的核心逻辑。然后阅读 Trask 的博客,然后再阅读四次。 这个概念最早是由 Rina Dechter (Dechter, 1986) 引入的,但在2012年,也就是在 IBM 的人工智能程序 Watson 赢得美国电视智力竞赛节目 Jeopardy 和 Google

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    人工智能

    人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。 人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。 人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 [1] 2017年12月,人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。 [2]

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    GitHub最大更新:直接运行代码人工智能凉了?年度报告揭示真相

    很简单,以后你不光能在GitHub上存储和搜索代码,而且还能直接运行部分代码。这个期待已久的更新获得一致好评。详情如何,下面我们会仔细说。 再说一下年度报告。 风向标:年度报告 去年GitHub的报告中,人工智能非常火。今年情况如何? 难道人工智能凉了? ? 但仔细研究后发现,真相是这两年的统计口径不一样,去年的统计方式是1月份推出新话题后大家的关注程度,今年并没有这样统计。 所以,人工智能依旧热得很好。 有了GitHub Actions,用户不仅能在平台上存储和搜索代码,还能直接运行部分代码,摆脱了以往需要云服务或其他服务器才能运行的限制。 ? 以后,程序员们在GitHub上的操作路径可能就是这样的:心水别人的开源代码也想自己尝试一下→把开源代码作为工作流,用“IFTTT”(if this then that)等类似的逻辑连接代码块→直接运行测试代码

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    人工智能

    全书共分为6个章节,6个主题: 人工智能现状 人工智能发展历程 人工智能对人类有威胁吗 人工智能目前的典型应用场景 人工智能带来的创新创业机遇 人工智能时代教育与个人发展 用第一章中提到的Primsa软件 人工智能简史 本章对人工智能的历史作了简单梳理,用书中的一张图片概括就是: ? 人工智能会威胁到人类吗 先科普三个概念: 弱人工智能 也称限制领域人工智能或应用型人工智能,指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能,也是当前人工智能所处的阶段。 强人工智能 又称通用型人工智能或完全人工智能,指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。 超人工智能 计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明、最有天赋的人类还聪明,那么,由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能

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    关注人工智能人工智能+ 金融添双翼

    ▌金融正变得更场景化、高频化和个性化 ---- ---- 易观咨询此前发布的《人工智能理财市场专题分析》报告预测,到2020年,中国人工智能理财规模将达到5.22万亿元。 不但互联网公司发力人工智能,银行业也利用人工智能改造传统的信贷流程和理财模式。 家家人工智能的时代,什么样的技术运用才算得上是真正的“智能”? 国际人工智能协会主席、微众银行独立董事杨强说,人工智能的引入使得银行服务发生本质的变化,更场景化、高频化和个性化。 未来人工智能不仅会改变金融,还将使得金融变得更加的场景化,高频交易。 人工智能技术发展越成熟,机器还能突破人的思维,发现一些按照人类传统思维难以发现的问题。 杨强说,现在没有实现的主要原因在于数据没有连通,以及人工智能技术的应用还不到位。 大数据是人工智能实现的基础,人工智能对于精确数据的需求会越来越强烈,驱动着开放平台的建立。

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    漫画人工智能:啥是人工智能

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于人工智能(AI)相关的故事,你将会学习到: 人工智能的基本概念 1.1 啥是人工智能 ? 1.1.1 人的智慧和人工智能 究竟什么是人工智能,什么是AI,接下来,由我为大家解答。 媒体上几乎每天都有AI和人工智能的词汇,总给人一种深奥神秘的感觉。 人工智能必须依赖人类,将人类通过鼻子、眼睛、嘴巴、皮肤...获得的外界资讯,以某种形式”输入“到人工智能人工智能才可以加工和处理这些信息。 具体输入方式我们未来讨论。 除了这部电影之外,《黑客帝国》、《终结者》、《全面进化》等描述人工智能的电影中,大多提到人工智能会威胁到人类生活,而不是给人类带来幸福,这让很多人谈到人工智能都会感到恐慌。 但是,事实上,目前还没有做出公认通过图灵测试的人工智能。所以大家也不必恐慌哦。 1.1.3 人工智能会思考吗? “思考”,大多数人会想到计算,应该是人工智能的专长。

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    推荐一款 IDEA 神器 ,人工智能帮你写代码,再也不用加班了!!

    今天栈长给大家推荐一款代码神器,人工智能帮你写代码,简直爽的不行,关键还是免费的,一起来看看。 简介 Codota 是一款优秀的 AI 代码自动完成工具,可以帮助我们极大的提高开发效率。 1、代码自动完成行 Codota 基于数百万个开源的 Java 程序代码自动完成代码行,根据自动提示的上下文,可以帮助我们更快地编写代码,错误更少。 输出一个类的字母,就提示常用的类列表: ? 2、代码示例 Java API 不会用?还要到处找使用示例?Codota 可以帮你找出最佳开源代码相关示例。 3、本地代码进行学习 codota 还能基于本地代码学习: ? 如下面所示,自动提示了我本地常用的代码: ? Codota 能分析你的代码习惯,人工智能协助你写代码,自动走在你的前面,以后再也不用加班咯。。

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    人工智能 | AI 不断入侵,程序员还能不能好好敲代码

    这是一个基于 AlphaGo Zero 论文实现,具有超越人类棋手的围棋功力,在 2018 年 4 月于福州举办的世界人工智能围棋大赛上获得冠军。 因为我们身边需要处理的数据越来越庞大,想要人工处理实为难上加难,因此,数据处理的需求在一定程度上催生了人工智能的迅速发展。 另外,今年互联网企业中研究深度学习、机器学习、人工智能等岗位比较火热,在他们看来,校招年薪 25 万人民币只是白菜价。 2 AI让程序员既兴奋又害怕 让 AI 自动编程是人工智能领域长久以来的梦想之一。 随后,谷歌 AutoML 系统也出产了一系列机器学习代码,其效率甚至比研究人员自身还要高。 显然,这是对“人类优越论”的又一次打击,因为机器人“学生”们已经成为了“自我复制”的大师。

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