本篇内容数据抓取对象为网易云课堂人工智能与大数据板块课程信息，使用的工具是urllib+postman，因为直接构建的POST抓取的josn数据包，所以数据抓取的代码非常简单，没有繁杂的xpath或者css 1、课程来源分析： 云课堂人工智能与大数据模块一共有791门有效课程，课程字段中提供了机构信息和教师信息，倘若机构信息与教师信息一致，那么基本可以认为课程是个人名义发布的，否则则是以机构名义发布的。 63%，而人工智能大数据板块则是机构的天下。 通过以上树状图和条形图的数据呈现，我们可以很清晰的看到，小蚊子团队居然在人工智能和大数据板块一共发布了51门课程，要知道这个模块一共只有791门有效课程，这可是足足占了总课程量的51/791=6.5%啊我天 鉴于人工智能与大数据行业的高门槛性，依然能以这么高频率发布课程，当然是只有团队运作才能支撑的起如此的资源和高强度课程量，这样印证了我们上文说过的，机构作者与个人作者的分布比例。
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
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
区块链的共识机制恰巧可以在数字经济的“连接的世界”中，在人类和机器之间的信息交流方面有效地发挥作用，使得越来越多的自主的机器行为出现，并导致真正的人工智能，实现技术上的突破（机器智能代替自然人智能的时代也将到来 ，其中有些现象会让现代人感到匪夷所思的：增强型人类，人类和机器不同形式的混合体，数字头脑上传，以及不同形式的人工智能，比如模拟大脑，以及先进的机器学习算法。 这些智能可能不能被孤立的操作，应该会被连接到一个可以互相通讯的网络。为了实现他们的目标，数字智能将要求其在网络上进行某些交易，其中许多任务可以通过区块链和其他的共识机制来自动管理。 只有友好的人工智能交易才能够被执行 共识模型的一个真正好处是，他们有可能使友好型的人工智能得到加强，即有合作精神的、遵从社会道德规范的个体。 这是为什么友好的人工智能体可以在一个以共识模型为基础的区块链上被执行的原因。 区块链必须要融合分布式人工智能技术才能成为真正的去中心化的平台。
社交媒体的用词，能够影响别人对你的印象，从性别到教育程度。来自美国宾夕法尼亚大学、德国和澳大利亚的社会心理学家及计算机科学家通过推特(Twitter)的用词选择来对相关刻板印象进行了剖析。 研究者使用了一种名为自然语言处理(NLP)的人工智能方法，来揭示刻板印象。 ? 该研究于本月发表在Social Psychological and Personality Science上。 举个栗子，人们会认为没上过大学的人比博士更喜欢咒骂，但如果说博士从不咒骂，那就不对了。” ◆ ◆ ◆ 社交媒体的刻板印象 研究者关注刻板印象不准确性，揭示了刻板印象如何相互影响。 ◆ ◆ ◆ 人工智能与刻板印象研究 本研究合作者、计算机科学家Daniel Preotiuc-Pietro表示：“该研究的一大重要意义是，它颠覆了以往刻板印象研究的套路。” ? Carpenter表示：“这一新颖的方法解决了人们抗拒陈述其刻板印象的问题，无论是人们不愿意表露出偏向性，还是人们并未意识到自己使用的刻板印象。”
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。 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 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器， 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。 ?
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。
来源 |人人都是产品经理翻译团队 @李小新 翻译发布 人工智能和区块链是促进各行业创新和转型的主要技术，对这一点各行业已达成共识。 1.引言 大家对人工智能都很熟悉了，但对区块链和加密货币还相对陌生，所以下面将简单介绍下区块链的原理。 智能系统能计算出特定节点优先执行任务的概率，从而能提醒矿工找寻其他路径并降低总的运算成本。 在数据共享、软件开源之后，我们如何才能确保人工智能将繁荣，并将继续得到发展？新的护城河是什么？我现在唯一的猜测是什么？ 4.结论 在区块链和AI的技术谱线中，有两个极端：一个是在封闭的数据平台上建造集中式人工智能，另一个是在开放数据环境下建造分布式人工智能。
试想一下，物联网设备必然会收集很多的信息，用这些信息给人工智能模型提供培训，完成智能化系统，将获得更多的附加值和商业洞察力。 从另一个方角度来看，把区块链加入到现有的人工智能应用中其实有多种方法。 其中最简单的方法之一就是使用区块链技术来保证由人工智能收集得到的信息能够被有效地分配。 很多行业已经开始从联合使用人工智能和区块链技术中获益。例如： 医疗行业：强大的医疗诊断人工智能模型，结合个人病例的管理和信息共享。 (最近就有这样的应用案例，谷歌“深脑”人工智能) 版权管理：通过区块链技术可以使得版权文件拥有不可纂改和可追踪的特性。同时通过人工智能的方法标记出区块链信息中的版权侵用者。 在基于区块链的智能城市中购买能源(或者其他商品)以及再分配：人工智能则可以通过居民的行为模式来管理能源流动，从而预测未来的需求。 最近其实已经有越来越多的人工智能和区块链相结合的案例。
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？
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 ? 究竟啥是人工之智能？ 接下来，我会带大家一一解惑。 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。人工智能顾名思义就是人类制造的智慧，英文叫Artificial Intelligence（AI），所以人工智能=AI。 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。
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。 ；而在这之后一个半小时，这个强人工智能变成了超人工智能，智能达到了普通人类的17万倍。
在智慧建筑项目中会接触到一些AI相关的功能。人脸识别是其中最常用的算法，基本是每个项目标配。今天就从人脸识别入手谈谈AI在实际项目中的使用情况。 比如严格按照五官长相来识别人脸，准确率会上升，但召回率可能会下降。（胡子邋遢没洗头发的唐老鸭会被排除） 相反如果放宽识别的条件，召回率可能会上升，而准确率对应的会不那么精确。 （没洗头发的唐老鸭被识别了，但跟唐老鸭长得相似的小黄鸭也被放行了） 二 行业冲突 客户对AI的期待与目前AI能达到的能力存在一定偏差。 聚个例子，有个项目中给客户安装人脸识别门禁机，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，识别效果不如人意。 训练成本的窘境。 接着上面的例子，人工智能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能有差异。比如化妆女性，阿拉伯人，这些准确率都是要靠海量的样本数度学习堆起来的。那么问题来了，能不能为客户在特定的环境训练算法？技术上是可以，但成本谁来承担。
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。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 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。
目前，研究人员正研究更深层次的领域，试图将区块链融入更复杂的技术领域中去，如大数据，物联网，最重要的是人工智能。 什么是人工智能？ 人工智能和区块链合并 区块链关注的是保持准确的记录、认证和执行，而人工智能则助力于决策、评估和理解某些模式和数据集，最终产生自主交互。 人工智能和区块链共同拥有几个特点，可以确保在不久的将来能够实现无缝互动。下面列出了三个主要特点。 I.人工智能和区块链需要数据共享 分布式数据库强调了在特定网络上的多个客户端之间共享数据的重要性。 上图展示人了几个人工智能和区块链具有相同特点的例子，现在，我们可以继续了解区块链如何改变人工智能。 开放的数据市场 如前所述，人工智能技术的进步取决于各种来源数据的可用性。 案例：区块链人工智能平台SingularityNET开发的人工智能市场，是一个开源协议，也是一个协调人工智能服务的分布式市场智能合约的集合。
③ 如何打通AI与区块链之间的联系？ 编译：区块链笔记侠 不可否认，人工智能和区块链促进了创新，在不同行业里面都引起了根本性的变化。 实际上区块链的可能性，还不仅仅局限在交易上面，在建立由特殊事件和阈值触发（启动器启动强震仪开始工作的最小加速度值，这里指触发智能合约的条件。）并且可以轻易追溯和审计的智能合约方面也有着可能性。 ，这正是智能机器的工作。 2.提高人工智能的有效性：安全的数据共享意味着更多的数据（和更多的训练数据），然后就会有更好的模型，更好的行动，更好的结果……以及更好的新数据。到头来网络效应是最重要的东西。 但我只能找到相关评论，却找不到正文。 最后两点：我根本不认为自己是区块链专家，但我读了很多这方面的东西。而且我也相信，在人工智能以及行业动态方面我是相当了解的。
今天来谈谈人工智能的研究工作中所做的一些基本的抽象。 一、智能体的概念 人工智能研究的对象称为智能体（Agent），其他的外部条件划归为环境。 ? 智能体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，机器人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。 智能体做出什么样的反应取决于输入和输出之间的映射关系函数，这个函数就是智能体研究的核心。 编写出智能体的程序则具体实现这个数学意义上的函数。 二、智能体的性能衡量 我们研究智能体是要他能做正确的事，因此需要有一个标准去衡量他的表现，一个合理的智能体会最大化这个期望的标准。 总结，人工智能的研究的期望是实现一个，在给定的每个可能的感知序列下，能做出让期望的性能最大化的行动的理性的智能体。
人工智能一直以来是大热，智能制造又是新兴的关键词，说到智能制造就能想到人工智能，那么两者到底是一样的吗？ 说到人工智能，我们并不陌生，机器人和阿尔法狗都深入人心，大多数人的理解是有着人的思维，像人一样去完成各种操作，然而真正的人工智能不止如此，它的应用领域十分广泛，小到一台手机，大到一个工厂的重型设备这些都是人工智能的产物 人工智能是计算机科学的一个分支。 目前，“互联网＋”和“人工智能＋”已成为制造业转型升级的主攻方向，智能制造是设备等一系列对象在互联网、大数据、人工智能等技术的支持下，满足人类的需求而产生的。 所以人工智能和智能制造并不能混为一体，智能制造算是人工智能和众多技术融合发展的结果！ 忽米网——让工业更有智慧
github.com/MiChongGET/face_collection 一、环境搭建 ######１．系统环境 Code Ubuntu 17.04 Python 2.7.14 pycharm 开发工具 facial_features: d.line(face_landmarks[facial_feature], width=5) pil_image.show() 2、find_face文件夹 不仅能识别出来所有的人脸 # 导入pil模块 ，可用命令安装 apt-get install python-Imaging from PIL import Image # 导入face_recogntion模块，可用命令安装 # 识别人脸鉴定是哪个人 # 导入face_recogntion模块，可用命令安装 pip install face_recognition import face_recognition #将jpg 要识别的图片 unknown_image = face_recognition.load_image_file("sunyizheng.jpg") #获取每个图像文件中每个面部的面部编码 #由于每个图像中可能有多个面
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