70年前引入的机器学习基于大脑学习动力学。利用现代计算机和大型数据集的速度，深度学习算法产生的结果可在不同领域与人类专家相媲美，但具有与当前神经科学学习知识相悖的不同特征。
《科学+遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科学家与投资人共同解读AI革命
本文转自网络，如涉侵权请及时联系我们 人工智能相关岗位中，涉及到的内容包含： 算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉
算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词，基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。
他们彼此从未见面， 两个月时间， 在未来营搭建的社区云端 从0到1的人工智能基础算法学习， 从0到1开始策划设计自己的小程序项目， 调研、产品策划、设计、开发， 还有硬核的后台人工智能算法技术， 18所中学52名中学生， 他们三人一组或一人成局， 打磨、反思、优化，历经鏖战， 10月24、25日 他们将在腾讯滨海大厦（全球总部）进行 Gallery Walk项目集市 + 技术人生卧谈会 + 真实路演实战 等一系列的项目学习验收考验， 期待科技少年们的荣耀呈现。 未来营组委会与多方一起构筑了 兼具开放性、
人工智能给我们的生活带来了巨大的影响！它像魔术师一样，帮我们解决问题、提供建议，甚至预测未来。从智能手机到智能家居，人工智能让我们的生活变得更便捷、更智能。它是我们生活中的得力助手，让我们感受到科技的魅力！
几乎所有在研究期间发表的医学影像AI算法性能的评估实验，都是为验证技术概念的可行性而设计，没有对AI算法在实际临床环境下的性能进行严格验证。
NO.1 人工智能科普类：人工智能科普、人工智能哲学 《智能的本质》斯坦福、伯克利客座教授 30 年 AI 研究巅峰之作 《科学 + 遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等 20 余位科学家与投资人共
中兴智能视觉大数据报道：人工智能作为一类信息技术，诞生于20世纪50年代，几乎与计算机同步。60多年来，人工智能涉及的技术和派系众多，学界并没有一个明确的定义。对于大多数公众而言，从人工智能发展目的的角度，可以简单将其理解为“与人类一样聪明的人造机器”。
智能化需求体现在两个方面 随着移动互联网的发展进入新的方向，移动互联网中的智能化已经成为新的发展趋势和主要需求。智能化需求目前主要体现在两个方面： 一方面是促生新的智能化应用，如自动驾驶汽车、虚拟现实和增强现实应用等，拓宽移动应用领域为用户提供更多应用选择。 另一方面是基于目前已有的大量应用数据进行智能化分析，在现有移动应用的基础上分析用户需求、明晰用户目标、提供用户感受，让用户在固有移动应用领域体验提升。 在智能化引领发展的阶段中，人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域，越来越多的人工智
随着移动互联网的发展进入新的方向，移动互联网中的智能化已经成为新的发展趋势和主要需求。智能化需求目前主要体现在两个方面： ●一方面是促生新的智能化应用，如自动驾驶汽车、虚拟现实和增强现实应用等，拓宽移动应用领域为用户提供更多应用选择。 ●另一方面是基于目前已有的大量应用数据进行智能化分析，在现有移动应用的基础上分析用户需求、明晰用户目标、提供用户感受，让用户在固有移动应用领域体验提升。 在智能化引领发展的阶段中，人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域，越来越多的人工智能技术更多地参与到移动互联网发
由于Python越来越流行，现在咨询我python的也多起来了。很多是刚毕业，或者跨行步入IT，学Python很吃力。现在写一篇入门教程，希望能对大家有帮助。
随着科技的飞速进步，人工智能(AI)已经渗透到我们生活的方方面面，从智能家居到自动驾驶汽车，再到医疗和金融等领域，AI算法的应用正日益广泛。本文将带你深入了解人工智能算法的魅力、种类以及未来趋势，探讨它们如何推动我们进入一个全新的时代。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | THINKMARIYA 编译 | 张礼俊，曹翔 人工智能空前火热。许多公司已经用IBM Watson系统取代了工人；人工智能算法甚至能比医生更准确地诊断病人。新的人工智能创业公司如雨后春笋，宣称可以使用机器学习来解决你所有个人问题和商业问题。 许多平时看似普通的物品，像是果汁机、Wi-Fi路由器，做广告时都说自己由人工智能驱动。又比如智慧书桌，不仅能记住你不同时段所需要的高度设置，还能帮你叫外卖。 许多喧嚣人工智能的报道其实是由那些从没亲手训练实现过一个神经网络
随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已逐渐成为我们生活中不可或缺的一部分。从智能语音助手到自动驾驶汽车，再到医疗诊断系统，人工智能算法正以前所未有的速度改变着我们的世界。本文将带您深入探讨人工智能算法的工作原理，以及它们在现实世界中的应用。
西班牙瓦伦西亚理工大学(Polytechnic University of Valencia)计算机科学家埃尔南德斯（José Hernández-Orallo）制定了评估机器智能的方法。他在研究中使用《我的世界》(Minecraft)这款电子游戏之前就已经对其很熟悉了。最开始是看到自己的小孩在三维虚拟世界里玩。这个游戏主要是解决问题而不是射击怪物。 2014年，微软买下了《我的世界》。微软研究院（Microsoft Research）向内部研究人员开放了此款游戏的新版本，允许玩家和计算机程序探索定制三维环
吴飞男，博士，毕业于浙江大学。浙江大学求是特聘教授、博士生导师，浙江大学人工智能研究所所长。国家杰出青年科学基金获得者（2017年），入选首届“高校计算机专业优秀教师奖励计划” (2018年)，获宝钢优秀教师奖（2019年度）、教育部基础学科拔尖学生培养计划优秀导师奖（2020年）。教育部人工智能科技创新专家组工作组组长（2018年8月—2020年12月）、科技创新2030“新一代人工智能”重大项目指南专家组成员。科技部重点研发计划项目负责人，主持国家自然科学基金重点项目2项、教育部第二批新工科研究与实践项目“人工智能通专融合课程及教材体系建设”和AI+X 微专业教学研究中心负责人。著有《人工智能导论：模型与算法》、普通高中教科书信息技术选择性必修教材《人工智能初步》和数字科普读物《走进人工智能》（在喜马拉雅平台上的有声读物），开设首批国家级一流课程（线上课程）“人工智能：模型与算法”。
---- 新智元报道 来源：OpenAI 编译：小潘 【新智元导读】OpenAI在利用增强学习训练人工智能系统任务上不断地取得进步。他们发布的新平台显示，可以允许人工智能系统从错误中吸取教训，并将错误视为系统的目标而非失败。 失败是成功之母：HER有自我审视能力 最近几个月，OpenAI的研究人员集中精力于构建具有更强的学习能力的人工智能。得益于他们的增强学习系统OpenAI baselines，机器学习算法可以进行自主学习。目前，这个新的算法保证人工智能可以像人类一样从自己的错误中汲取教训。
2016年，随着阿尔法狗击败专业人类围棋棋手，已“深度学习”为基础的人工智能技术被大众所熟知。其实“深度学习”技术已经发展了有近30年的历史了。现在的“深度学习”的实现以神经网络技术为主。神经网络通过模拟大脑生物神经网络的连接，通过多层数字神经网络的了解，来实现深度学习，神经网络最著名的就是卷积神经网络。“深度学习”中的深度就体现在多层的神经网络的连接，因为初代的机器学习技术的学习网络层数都比较浅。
AI，即人工智能，是指计算机系统的发展，可以执行通常需要人类智能才能完成的任务，例如视觉感知、语音识别、决策制定和语言翻译。在金融领域，人工智能已成为重要的投资和研究领域，因为它有可能通过自动化流程、提高准确性和为决策提供有价值的见解来彻底改变行业。人工智能有可能简化运营、降低成本并增强金融领域的整体客户体验，使其成为公司和金融机构的宝贵工具。此外，人工智能可以帮助检测欺诈、管理风险并产生新的收入来源，使其成为金融业日益重要的一部分。
影像组学是放射学领域的一个相对较新的词，意思是从医学图像中提取大量的定量特征。人工智能（AI）大体上被定义为一组先进的计算算法，可以对所提供的数据模式进行学习，以便对未知的数据集进行预测。由于与传统的统计方法相比，人工智能具有更好的处理海量数据的能力，因此可以将影像组学方法与人工智能结合起来。总之，这些领域的主要目的是提取和分析尽可能多和有意义的深层定量特征数据，以用于决策支持。如今，影像组学和人工智能都因其在各种放射学任务中取得的显著成功而备受关注，由于担心被人工智能机器取代，大多数放射科医生对此感到焦虑。考虑到计算能力和大数据集可用性的不断发展进步，未来临床实践中人与机器的结合似乎是不可避免的。因此，不管他们的感受如何，放射科医生都应该熟悉这些概念。我们在本文中的目标有三个方面：第一，让放射科医生熟悉影像组学和人工智能；第二，鼓励放射科医生参与这些不断发展的领域；第三，为未来方法的设计和评估提供一套良好实践建议。本文发表在Diagnostic and Interventional Radiology杂志。
金融公司一般都不太愿意接受人工智能的选股者。他们已经投入了数十亿的资金来引进定量分析师，并进行大量的数字运算，同时开发出强大的非人工智能算法。一些人认为，人工智能没有太多的容易赚钱的东西。 金融公司一
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中，请联系：2020@leiphone.com 由于在图像、语音识别等领域的突出表现，深度学习几乎成了人工智能的同义词。但由于计算力上的要求，目前深度学习算法一般运行在云端。而且现有的芯片技术并非专为神经网络架构而设计，也
2012年大数据是个流行词，没想到4年过后，在一些大数据论坛上还有人会说“如果我有大数据，我会怎样怎样……。”好吧，如果还停留在如果上，就不该随便上论坛演讲，讲不好说不准工作都没了。现在大数据挖掘的技术都很成熟，更完善更系统的解决方案早已有人做得非常好。如果连数据都还没有，那就什么都不用提了。毕竟，人工智能+大数据的生态模式已经开启。 7月初，据外媒福布斯报道百度将人工智能+大数据为中国政府采集数据提供支持。7月13日，李彦宏在百度的开放云战略发布会上首度公开百度开放云“人工智能、大数据和云计算”三位一体的
AI 科技评论消息，9 月 12 日，南京大学与英特尔宣布成立英特尔-南京大学人工智能联合研究中心，双方将在人工智能技术创新、人才培养以及生态建设方面进一步加强合作。南京大学人工智能学院院长周志华、英特尔中国研究院院长宋继强等人参加了此次揭牌仪式。凭借以上事项，英特尔在雷锋网旗下学术频道 AI 科技评论数据库产品「AI 影响因子」中有相应加分。
2012年大数据是个流行词，没想到4年过后，在一些大数据论坛上还有人会说“如果我有大数据，我会怎样怎样……。”好吧，如果还停留在如果上，就不该随便上论坛演讲，讲不好说不准工作都没了。现在大数据挖掘的技
<数据猿导读> 目前“人工智能”无疑是最流行的词之一，“大数据”是自2012年以来的流行词之一，现在大大小小的企业服务、论坛上都充斥着有关大数据、人工智能的内容，那么人工智能+大数据的生态模式究竟是怎
作者 | Anzhela Sychyk 译者 | 风车云马 责编 | 徐威龙 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 如今有关人工智能的炒作多得令人眼花缭乱。各个行业都极力采用这种技术，
人工智能技术具有改变人类命运的巨大潜能，但同样存在巨大的安全风险。攻击者通过构造对抗样本，可以使人工智能系统输出攻击者想要的任意错误结果。从数学原理上来说，对抗攻击利用了人工智能算法模型的固有缺陷。本文以全连接神经网络为例来介绍对抗样本对人工智能模型作用的本质。
今日头条整改行动从本月正式开始。 “今日头条将强化总编辑责任制，全面纠正算法和机器审核的缺陷，不断强化人工运营和审核，将现有6000人的运营审核队伍，扩大到10000人。”4月11日早4时33分，今日头条创始人&CEO张一鸣在其《致歉和反思》信中说。 作为国内最大的智能内容平台，今日头条一直以机器学习推荐技术引以为傲。此次大幅度扩充运营审核团队，或许是认为，以机器学习为主导的机制，已无法负荷庞大的内容审核工作，需要加大人工辅助力度了。 指控、处罚、责令关闭内涵段子 今日头条整改行动从本月正式开始 早从今年
这一完全由国人自主研发，曾经支持过旷视所有领先技术的框架，势必将会引来人们的广泛关注。
1、目标 在这篇文章中，我们将研究人工智能的未来，来了解人工智能在真实的行业中的前景和就业机会。我们将从人工智能介绍、人工智能应用程序、示例、人工智能职业以及人工智能中的工作概况开始。此外，还将看到一些实际的例子，以便更好地理解。 2、人工智能介绍 “制造智能机器的科学和工程，特别是智能计算机程序。” 智力使我们与世界上的万物相区别，因为我们有能力去理解和运用知识。我们还可以提高在我们进化过程中扮演重要角色的能力。 我们可以把人工智能定义为计算机科学的一个领域。此外，他们还研究计算机的制造方法。它们被用来执
人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，正在释放历次科技革命和产业变革的巨大能量。持续探索新一代人工智能应用场景，将重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，催生 新技术、新产品、新产业。作为数字经济转型升级的推动力和新一轮科技竞赛的制高点之一，近年来人工智能被提升到国家战略高度。
周俊凯（Junkai Zhou，音译）的办公室坐落在东沙河的边缘，这是一条静谧的河，它把将位于中国中部河南省的31.8万人的小县城民权县新旧两个部分区分开来。在这里，19岁的周俊凯和他26岁的堂兄今年夏天一起创办了他们的小型数据贴标工厂。
2023年见证了人工智能在各个行业的快速采用和创新。随着我们步入2024年，人工智能初创公司正准备利用新兴趋势，构建有利于企业和消费者的解决方案。
2021年12月17日，Virtusa的高级副总裁Anthony Lange在MedCity News发表文章，介绍了人工智能技术给临床试验带来的改变。
智能算法有其该担的责，但用户也该反思自己。 从9月18日到20日，连着三天，人民网每天一文，三评智能算法，矛头直指今日头条——一个依靠数据挖掘推荐引擎的内容分发平台。 显然，人民网此次是“怒”了。而做为矛盾中心，今日头条到底做了什么，才会引来如此“关注”？ 人民网认为，智能算法作为新技术，在加入内容分发平台后，犯下了“三罪”： 1.垃圾新闻过多； 2.私人订制信息易造成用户自我封闭； 3.促使内容生产者媚俗化并削弱其创造力。 但镁客君想说，在这连番的指责中，智能算法并没有原罪。 从技术本身来说 算法并没有原
本文探讨了法律人工智能对法律行业的影响，包括法律机器人、法律大数据、法律人工智能、法律科技、法律机器学习和法律区块链等方面。作者认为，未来10-20年法律行业将可能迎来一场巨变，法律人需要调整心态，积极拥抱新技术和新模式，并坚持对法律的理念和信仰，防止法律人工智能削弱、损害法律共同体所秉持的以及法律系统所坚持的观念和价值，让法律人工智能来促进司法正义，而非带来偏见和歧视，或者背道而驰、贬损正义。
自 20 世纪 50 年代「有思想的机器」诞生以来，软件开发人员一直在试图教会计算机如何像人类一样思考。然而，在接下来的几十年里，人工智能（AI）的发展速度并没有快速增长。相关技术的研究也通常伴随着停滞和挫折，因为开发成本过高，也缺乏足够的数据量来支持人工智能算法。 然而，在过去十年中，计算能力大幅提升，深度学习算法不断提高，机器学习变得更加强大，与此同时数据量的急剧增长也大大推动了这些算法的发展，人工智能从此进入了加速增长的新阶段。经过了 60 多年，人工智能的发展已接近临界点，完全具备实现大规模商用的潜
在9月中旬，北京智源人工智能研究院曾举办“智能体系架构与芯片”重大研究方向的发布会，发布会上宣布中科院计算所陈云霁研究员将担任这个方面的首席科学家，带领 9 位智源研究员（PI）与 6 位智源青年科学家共同探索面向未来的高效能、通用智能处理器。
随着科技的不断发展，生成式人工智能（AI）和低代码软件的融合已经成为了一个热门话题。这两种技术的结合可以加速创新并改变组织运作的方式。在本文中，我们将探讨这两种技术如何共同作用，并分析它们对工作管理和组织效率的影响。
【导读】FacebookAI研究院田渊栋在NIPS2017发表oral Talk，介绍在之前已经开源的游戏平台ELF。游戏是人工智能研究的完美实验环境。在游戏环境中，可用于训练人工智能模型的数据是近乎无限、低成本、可复制，相比现实世界的经验更容易获得。ELF是一个大范围、轻量级且易于使用的游戏研究平台。这是一个为强化学习研究人员设计的平台，它为游戏提供了多样化的属性、高效率的模拟和高度可定制的环境设置。ELF 可以让研究者们在不同的游戏环境中测试他们的算法，其中包括桌游、Atari 游戏，以及定制的即时战略
OpenAI，一个非营利组织，致力于追求在AI的巨大进步，并让这种进步免费提供给任何人，已经发布了 Universe 平台。Universe 是一个通过实验和积极的奖励将让人工智能程序的学习如何在电脑上做各种各样的事情的平台。 Universe 平台将不仅包括一千多个游戏，而且也包括如Web浏览器的桌面程序。它将使人工智能研究人员可以训练程序来做各种各样的新把戏，包括潜在的有用任务，如填写在线表格、响应电子邮件并更新电子表格成为可能。 但是 Ilya Sutskevar，Ope
允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 览相观于四极兮，周流乎天余乃下。古人期待能从天上观察人间的四面八方，云游四海。而今天，成像技术的发展，实现了感千里之外，知万物之变的梦想。 当下，面向十亿像素级图像视频的大场景、多对象、复杂关系智能重建与理解是新一代人工智能面临的重要机遇与挑战。 长期聚焦十亿像素级图像视频研究的GigaVision，以300万元为奖金池面向全球范围征集原创算法，旨在引领人工智能理论与技术的变革。 不同于其它视觉算法挑战赛，GigaVision挑战赛是全球首个针对大场景
一张图读懂国务院关于印发《新一代人工智能发展规划的通知》 附录： 专栏1 基础理论 1.大数据智能理论。研究数据驱动与知识引导相结合的人工智能新方法、以自然语言理解和图像图形为核心的认知计算理论和方法
在人工智能变得更加普遍和必要之前，我们必须消除创建合乎道德、公平和安全的 AI 系统的关键障碍。
据《科学美国人》报道，机器学习能帮助分析数据，提高气候预测水平。随着地球观测卫星更多、气候模型变得更强大，全球变暖问题的研究人员正面对着浩瀚的数据。如今，一些研究人员在人工智能最新发展的帮助下对所有信息进行拉网式搜索，希望发现新的气候模式，提高预测水平。 “气候问题现在是个数据问题了。”美国乔治·华盛顿大学（The George Washington University）计算机科学家表示，她参与了机器学习技术与气候科学结合的开创性工作。在机器学习领域，随着人工智能系统分析的数据量不断增长，其表现不断提升。
人工智能几乎是近几年最火热的技术名词。仿佛一夜之间，不谈人工智能就是落伍，不搞人工智能产品就表示没能站在风口上。 但是当很多中小型团队冲入人工智能领域时，他们会发现，一开始以为是“拦路虎”的算法问题并不是最关键的痛点，而找到一个好的人工智能工程化落地场景，以及快速搭建人工智能工程化技术方案，变成了巨大的、难以跨越的鸿沟。 究其本质，取得人工智能核心算法的突破性进展是非常漫长且学术化的行为，尤其是在深度学习领域，有人调侃称，每年发表的论文堆起来比东方明珠塔还高。可以说，深度学习依然是不可解释的、依靠经验调参的
编辑：闻菲、张乾 【新智元导读】BYU计算机科学教授Jacob Crandall和Michael Goodrich以及麻省理工学院和其他大学的同事创造了一种新算法，这个算法可以和人、其他算法一起，在各种双人重复的随机博弈中，达到人类合作的水平。 电脑可以轻松在国际象棋中取胜，并能够很快在其他零和游戏中成为人们的对手。因为教它们竞争很容易，但教它们合作和妥协就不一定了。 BYU计算机科学教授Jacob Crandall和Michael Goodrich以及麻省理工学院和其他大学的同事创造了一种新算法，让机器的
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