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关键词

今天来谈谈的研究作中所做的一些基的抽象。一、的概念研究的对象称为(Agent),其他的外部条件划归为环境。? 通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互,举个例子,机器的摄像头是他的感知器,马达是他的执行器。感知,是关于时间的输入序列,对应的会有一个输出的执行动作。 二、的性衡量我们研究是要他做正确的事,因此需要有一个标准去衡量他的表现,一个合理的会最大化这个期望的标准。 这里要注意一点,我们以最终期望达到的效果来做为衡量的标准,而不要以的行为身作为标准。 总结,的研究的期望是实现一个,在给定的每个可的感知序列下,做出让期望的性最大化的行动的理性的

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系架构-入门必看

笔者看到网上流传一张系图,为了方便入门的兄弟姐妹少走弯路,避免盲摸象,笔者便针对技术入门的需要,制作了一张更加突出重点的系架构图,希望可以对大家有帮助。? 的历史从上图可看出,并不是最近几年才有的热潮,热潮是大数据和计算力提高的表现。? 技术系从上图,可以看出,当前流行的深度学习只是中一种算法的深度应用,各位入门时记得要打好其他算法和模型基础,扎实的基础会为今后学习提供很好的理论基础。?应用领域

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    流媒

    毫无疑问,随着在许多不同行业的逐步深入,它也将被更广泛地应用于流媒领域。 跟踪摄像机目前市场上,有一些运动跟踪摄像机系统可以自动跟踪移动的物,但它们都必须在被跟踪物上安放发射器或者传感器,而的出现将会很好地解决这一问题。 总结对于流媒行业来说,将会是一个十分强大的具。目前,在流媒服务中的作用初步得到现,还有很大的空间值得我们去开发。 从以上谈及的一些例子中我们可以看出,可以大幅提升流媒服务的吸引力和效率,同时也大大节省了从生产到发布各个环节的成将推动内容所有者,媒生产商和广告商进入一个新的时代,创造出而优质的视频内容。

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    分类

    参考链接: 的类型前言: 刚上大学的时候,每每学习一个新的课程,总觉得学习“概论”、“分类”这种东西很无聊。后来发现,学习具的实现细节才是最无聊的……因为永远 记 不 住。 所以 开始告诉自己建立系统的知识框架才是重要的: 强 & 弱: >> 强:指制造出真正地推理和解决问题的机器。 比如日动漫里的“阿童木”、钢铁侠的AI管家“贾维斯”就可以说是一个强。 >> 弱:只用于解决某些特定领域的问题,比如 AlphaGo,只会下围棋。  目前的现状是:强很弱、弱很强。弱已经强大到可以替代许多的岗位,深圳法庭已经开始试用语音识别做庭审的发言记录,医院可以用图像识别技术做医学影像的分析。 比如:预测第二天的股价是涨是跌(契合国情,可应该预测跌不跌停) >> 聚类预测:预测数据为类别型数据,但类别未知。 机器学习: “的核心,是使计算机具有的根途径。

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    、强、超

    文章目录弱(Weak AI)弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指的是专注于且只解决特定领域问题的。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等扩展阅读:Weak AI ——WikipediaWeak AI——Investopedia强(Strong AI)又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指的是可以胜任类所有作的。 强具备以下力:存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的力知识表示的力,包括常识性知识的表示力规划力学习力使用自然语言进行交流沟通的力将上述力整合起来实现既定目标的力扩展阅读 ——Stackexchange超(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,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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    -浅谈

    1 浅谈1.1 的概述(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学是计算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器,该领域的研究包括机器 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,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过。? 1.2 的应用领域随着家电、穿戴设备、机器等产物的出现和普及,技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。?

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    生产中的

    文将分生成视频,决定创意,简化编辑和优化存档四个方面介绍在媒生产中的应用,重点是生成视频。生成视频视频摘要好莱坞开始使用来简化预告片的生成方式。 Kulczar强调,“我们正在朝着自动生产和在生产过程中使用技术的方向前进。”国内的媒也在积极尝试。2017年12月26日,中国第一个媒平台“媒大脑”由新华社正式发布上线。 同时,还将基于文字稿件和采集的多媒素材,经过视频编辑、语音合成、数据可视化等一系列过程,最终生成一条富媒新闻。脸替换近期大热的项目deepfakes,可以实现给视频中的物换脸。 但是,如果考虑到其他因素(如生产成才成,权利和许可,受众参与,社交传播,联合机会等),你可会发现喜剧视频往往具有较高的投资回报率。是推动这些深度计算的引擎。 2016年3月日广告公司MaCann Erickson推出了名为AI-CD ß的创意总监。驱动这个创意总监的机器学习算法的训练数据包括电视节目以及近十年日电视节获奖作品的详细信息。

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    『AI』 - 禁忌的炼成

    很久以前,和AI被一部分当作两种不同的东西。他们认为,应用在科技或生活的机器身上的那些才配叫『』,而应用在游戏里的只配叫『AI』。至于『很久以前』的『很久』到底是多久之前呢? 嗯……大概就是那家不存在的公司把应用在围棋游戏之前吧。类的简单来说就是以自己为中心,以认知为半径画的一个圆。 他们每个都左右一个独立的个,有自己的行为模式。但也仅仅只有行为模式而已。类的是个圆,而游戏AI的行为模式所画出来的图形更像条线。于是优越党大喊,看见没有,这根算是,这个只是AI。 但是们认知里还是习惯让代替类去玩游戏……比如『flappy bird』,大家似乎认为的应用点是训练那只鸟无限跳过水管……? ,又何必去排斥呢???

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    书解读

    文推荐六关于的书籍,大失业迫在眉睫时,们才会发现对「罪魁祸首」缺乏元认知。1. 或许这够很好的向们解释关于对我们未来生活方方面面的影响——当甚至可以取代类自以为独一无二的艺术修养和思维逻辑时,你是否会觉得毛骨悚然呢? 更重要的,当以大数据、为代表的科学技术发展得日益成熟,类将面临着从进化到以来最大的一次改变,绝大部分将沦为「无价值的群」,只有少部分进化成特质发生改变的 「神」。 这书也带着俱乐部成员的激情与梦想,详细解读了图灵机模型、冯•诺依曼计算机系结构、怪圈与哥德尔定理、通用、深度学习、类计算与自然语言处理,与你一起展开一场令热血沸腾的科学之旅。 所以类思维的质,正是研究、塑造最高级的「心社会」的关键所在。

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    打击

    来源:AI前线文长度为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上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 然而不幸的是,网络罪犯同样也利用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。这场之战——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。 假新闻 假视频 假音频已经被用来自动创建假新闻故事。例如,OpenAI 的原型 GPT-2 文生成系统使用机器学习来翻译文、回答问题和编写假新闻。 SemaFor 的目标是获取被识别为假图像,并应用归因算法来推断媒的来源,同时使用特征算法来确定 Deepfake 是出于恶意目的(比如造谣活动)还是处于良性目的(如娱乐)。

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    漫画简史

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的历史1.2 的诞生是最近才有的吗? 其实很早就有了,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。 对于的研究者来说,这个会议是一场划时代的会议,会议将“像一样思考的计算机”称为“”,于是“”这个词,诞生了!? 在不断分类的情况下,最后找到终点。这就是初期所使用的方法。近些年,由于计算机的优异表现,广受媒注意的国际象棋(IBM 深蓝)等棋类竞赛,用的都是这种演算法。 ? 20世纪70年代末成了的寒冬。1.2.3 第二次浪潮在第一次AI浪潮中,无法为疾病治疗等类实际问题做出贡献,使相关研究进入严冬。

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    漫画:啥是

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的基概念1.1 啥是?当有问我,Dr.Wu 你的研究方向是什么? 1.1.1 慧和究竟什么是,什么是AI,接下来,由我为大家解答。 媒上几乎每天都有AI和的词汇,总给一种深奥神秘的感觉。 不过并没有类的身,因此无法像类一样通过肉感觉器官来积累感觉经验,也无法借此获得知识。 必须依赖类,将类通过鼻子、眼睛、嘴巴、皮肤...获得的外界资讯,以某种形式”输入“到才可以加和处理这些信息。 具输入方式我们未来讨论。 例如:训练好的在图片识别过程中,效率远远高于类,给他们10万张图片,他们会很快的为类做好分类作,无怨无悔,而且在作过程中,来的慧”也在提升。?

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    制造一样吗?

    一直以来是大热,制造又是新兴的关键词,说到制造就想到,那么两者到底是一样的吗? 说到,我们并不陌生,机器和阿尔法狗都深入心,大多数的理解是有着的思维,像一样去完成各种操作,然而真正的不止如此,它的应用领域十分广泛,小到一台手机,大到一个厂的重型设备这些都是的产物 目前,“互联网+”和“+”已成为制造业转型升级的主攻方向,制造是设备等一系列对象在互联网、大数据、等技术的支持下,满足类的需求而产生的。 无法进行数据交换、信息共享、决策分析等等,化产线不仅解决了这些问题,而且提高生产效率和作效率,并有效地降低了生产成。 所以制造并不混为一制造算是和众多技术融合发展的结果!忽米网——让业更有

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    李飞飞:应以

    美国斯坦福大学实验室主任李飞飞接受美国麻省理《技术评论》杂志采访时表示,应以。 作为斯坦福大学实验室主任以及Google Cloud(谷歌云端平台)现任首席科学家,李飞飞一直致力于推动变革。但这项变革需要更多参与进来。 李飞飞:研究前沿技术让感到满足和有收获,但我们正在见证历史上这一伟大的觉醒时刻。对我而言,考虑对世界的影响十分重要,而最重要的一项任务则是让这项技术变得大众化。 李飞飞:我们需要更加以。如果要谈论我们目前在领域取得的进展,我会认为这是模式识别的伟大胜利。模式识别极度以任务为中心,缺乏情境认知,也没有类所拥有的灵活学习力。 《技术评论》:我们如何让变得更加以?李飞飞:70年代有一句话说得很好:“对当今的定义是指可以在房间着火的情况下完美落子的机器。”这句话确确实实地指出了的局限性。

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    导论 (一) - 绪论1 简介2 的概念3 的发展史4 研究的基内容

    2 的概念??3 的发展史???4 研究的基内容?????

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    “杀死”资主义

    (文Bernard Marr)如果你相信炒作,那么 (AI) 很快将会以戏剧性的方式来改变世界。反对会说它将导致失业率上升,国内动乱,甚至会带来类的灭绝。 相反,倡导告诉我们,随着机器处理繁重的作和日常琐事,我们将会迎来更加休闲而又创意的未来。 而多数处于中立的位置,他们承认会对作带来大幅度的改变这一观点是很难预测的,就目前而言,一切都是未知数。在过去业革命时期,作方式的大规模变革可在短期时间内都是具有破坏性的。 有一种主流思想是这样的:当机器处理一些琐碎的作(比如力劳动,日常决定等)时,类可以自由地把时间花在休闲或有创造性的追求上。 “统一基收入的问题在于‘基’的标准。如果我们做的只是给予民一个基的收入,我们将会失败,并且社会可不会稳定。”

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    “杀死”资主义

    如果你相信炒作,那么 (AI) 很快将会以戏剧性的方式来改变世界。反对会说它将导致失业率上升,国内动乱,甚至会带来类的灭绝。 相反,倡导告诉我们,随着机器处理繁重的作和日常琐事,我们将会迎来更加休闲而又创意的未来。 而多数处于中立的位置,他们承认会对作带来大幅度的改变这一观点是很难预测的,就目前而言,一切都是未知数。在过去业革命时期,作方式的大规模变革可在短期时间内都是具有破坏性的。 有一种主流思想是这样的:当机器处理一些琐碎的作(比如力劳动,日常决定等)时,类可以自由地把时间花在休闲或有创造性的追求上。 “统一基收入的问题在于‘基’的标准。如果我们做的只是给予民一个基的收入,我们将会失败,并且社会可不会稳定。”

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    慧建筑项目中会接触到一些AI相关的功脸识别是其中最常用的算法,基是每个项目标配。今天就从脸识别入手谈谈AI在实际项目中的使用情况。 一 基础概念 先说说几个参数。 根原因是如何定义“正确”这个东西。比如严格按照五官长相来识别脸,准确率会上升,但召回率可会下降。 聚个例子,有个项目中给客户安装脸识别门禁机,放在客户公司门口,但因为是在办公楼内,光照条件不是很好,识别效果不如意。训练成的窘境。接着上面的例子,的杀手锏说到底还是训练,打标签。 同个算法在不同的数据集下表现很可有差异。比如化妆女性,阿拉伯,这些准确率都是要靠海量的样数度学习堆起来的。那么问题来了,为客户在特定的环境训练算法?技术上是可以,但成谁来承担。 基上,每个客户到最后都会问一句:我买你们的AI产品干啥。客户不关心你的算法有多牛逼,准确率多少个9,只关注这个产品为他带来什么效益。单卖AI没有市场,帮客户实现业务闭环才是王道。

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    简史章对的历史作了简单梳理,用书中的一张图片概括就是:? 但,书作者看好第三次也就是当前我们正在经历的AI热潮,一句话概括原因就是,次AI热潮有商业需求推动且AI被用于解决具场景中的实际问题(如:自动驾驶,语音识别等)。 五秒钟准则在判断一项作是否会被取代问题上,作者李开复提出五秒钟准则: 一项来有从事的作,如果可以在5秒钟以内对作中需要思考和决策的问题做出相应的决定,那么,这项作就有非常大的可技术全部或部分取代 书中第四章最后,还对AI可类社会产生的影响与变革做了简要论述。AI时代的教育与个发展书最后,对于AI时代教育系应该做怎样的变革和个的发展问题做了论述。 结语书有创新厂创始李开复和王咏刚合著,李开复在领域深耕多年,颇有造诣;王咏刚则是IT行业的大牛。

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    是计算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器,该领域的研究包括机器、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 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,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过是一门极富挑战性的科学,从事这项作的必须懂得计算机知识,心理学和哲学。 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,研究的一个主要目标是使机器够胜任一些通常需要完成的复杂作。 但不同的时代、不同的对这种“复杂作”的理解是不同的。 2017年12月,入选“2017年度中国媒十大流行语”。

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