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关键词

、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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ADI与网页

给大家案例一个名词: artificial design intelligenceADIdef ADI( ):何为? ADI是,它使用机器学习来预测计趋势,及实现计的生成。ADI根据用户的需求生成个性化的计。 包括计技术Artificial design technology 范围就不仅局限于机器学习了,包括所有的计算机、硬件、通讯等相关技术。 :sacha.ai信息比较庞大,大家自行查阅原地址吧~目前ADI运用于网页计,各家都在探索中,暂未达到令满意的结果;随着ADI越来越完善,它将够提供低计水平的力,专业士和普通用户都可以使用。 return 计ADI是,它使用机器学习来预测计趋势,及实现计的生成。ADI根据用户的需求生成个性化的计。

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    计师v0.0.2

    本文是DIY一个计师_v0.0.1的升级版本。将结合推荐系统,梳理计师的具体使用场景之一。 先看下近期+计的热点事件:下面是新榜的数据,我对比了下“鲁班”跟“计师”这2个关键词的情况:再看下,各大自媒体传播的核心:失业,每秒8000张海报,成为了这一轮传播的热议话题。 计师如何跟上时代的潮流,应该多了解甚至掌握相关的技,所以我写了《写给计师的指南》系列,计师都应该了解的指南,往期文章,可点击查阅:指南:图像指南:虚拟私助理指南:Tensorflow 个性化推荐技术够帮助用户把最感兴趣的内容直接呈现在用户面前。计师如何应用到个性化推荐中呢? 关于计师,我在往期的文章中有介绍具体的实现步骤,感兴趣可以查阅:DIY一个计师_v0.0.1 关于的各种应用,我们也该深入了解,为以后做准:《时代》,推荐15天阅读完

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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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    计师之排版v0.0.3

    本文继续谈《计师》,往期可查阅:计师v0.0.2DIY一个计师_v0.0.1「 国内首个 」计+深度案例分析报告DIY一个计师v1.0之风格迁移 「 服装计师 」上「 服装计师 」中 实现一个计师的方案有2种,从计元素出发,给各种元素定变量范围,通过自动排版来完成;另一种是通过生成对抗网络GANs,直接画出来。 回到我亲自动手diy的计师产品,从第一个demo,到现在五个月了,断断续续思考,经历了不少推翻重来;从0.0.1版本:搜索引擎用biyinggoogle,采用前端css方案,编写特定模版;0.0.2 下面重点介绍下他山之石:微软这篇2016年发表的论文,分析排版的方式实现一个计师。 论文最后还给出了使用论文的算法做的计跟计师做的计之间的对比效果:?以上是对排版的一些思考及借鉴。

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    Pix2Pix与

    计是一个创造的过程,目前大部分的计类产品大多是基于模版的,外加一些图像匹配的处理,做出来的计,缺少创造的成分,更多的是预的结果。 基于深度学习算法,是否可满足计创造性的要求? GAN 带来了生成计的可性。最近我也终于抽到点空跑了下 pix2pix 的算法,有点体会,写成文章分享给大家。? ps:跑到第8轮,pix2pix 的应用界限就差不多可以评估了 在开发环境方面,我这次选择了 Anaconda 作为 python 包的管理,有可视化的 APP 具,也可以通过终端命令行操作,方便了许多 我们是不是可以把一张图片变成 GIF 图;去除马赛克,随意放大 BMP 图片,再也不担心精度不够了; 通过手绘生成名画,比谷歌的 auto draw 先进了点,当然还有各种通过手绘生成的东西,比如猫、袋子、鞋子、物肖像画 我们可以借助一些具,比如 UI2Code 之 利用 antd.sketchapp 生成训练数据 ,还可以通过其他算法生成大量数据,作为 pix2pix 的输入。

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    Logo计师Brandmark

    封面由ARKie计赞助 早在去年 mixlab 的一篇案例报告里,就介绍过 Brandmark 了,当时 Brandmark 还是 v1 的版本,现在已经是 v2 版本了,也上线了一些子产品,例如 Brandmark 在官方博客里介绍了关于做 Logo 计的思考,核心的内容,我梳理了下:使用类似于字体向量( https:github.comJack000fontjoy )来发现字体之间的关系 在 Brandmark 的博客里,提到了“ 计民主 ”,以后任何都更容易接触到计,同时快速具力。 当然,除了很的几步生成计之外, Brandmark 还提供了手动编辑/调整 Logo 的功。我们从参数的角度看 Brandmark Logo 的定。 Title_color”:String, “Tagline_color”:String, “Icon_color”:String, “Background_color”:String}Brandmark 在生成与手动置之间找到了一个较好的平衡点

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    Pix2Pix与

    计是一个创造的过程,目前大部分的计类产品大多是基于模版的,外加一些图像匹配的处理,做出来的计,缺少创造的成分,更多的是预的结果。 基于深度学习算法,是否可满足计创造性的要求? GAN 带来了生成计的可性。最近我也终于抽到点空跑了下 pix2pix 的算法,有点体会,写成文章分享给大家。 我们可以借助一些具,比如 UI2Code 之 利用 antd.sketchapp 生成训练数据 ,还可以通过其他算法生成大量数据,作为 pix2pix 的输入。 *热门文章Logo计师Brandmark 时代,计师如何学习新技术我们利用周末尝试了一次CO-CODING活动*关于公众号: 本公众号定期更新&计&科技内容。 谈点计,敲点代码,偶尔创作点实验产品。

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    Logo计师Brandmark

    早在去年 mixlab 的一篇「 国内首个 」计+深度案例分析报告​ 里,就介绍过 Brandmark 了,当时 Brandmark 还是 v1 的版本,现在已经是 v2 版本了,也上线了一些子产品 Brandmark 在官方博客里介绍了关于做 Logo 计的思考,核心的内容,我梳理了下:使用类似于字体向量( https:github.comJack000fontjoy )来发现字体之间的关系 在 Brandmark 的博客里,提到了“ 计民主 ”,以后任何都更容易接触到计,同时快速具力。 当然,除了很的几步生成计之外, Brandmark 还提供了手动编辑/调整 Logo 的功。我们从参数的角度看 Brandmark Logo 的定。 *关于公众号: 本公众号定期更新&计&科技内容。谈点计,敲点代码,偶尔创作点实验产品。

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    打击

    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上,一场新的军竞赛开始了: 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。 就这样,一场新的军竞赛开始了: vs 。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”到用创建合成身份。

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    硅谷新军竞赛:

    硅谷最新的军竞赛是建造最好的造大脑。 2013年12月,燕乐存成为脸谱公司新成立的实验室负责,他表示,该实验室将具有“宏大长远的目标,要给带来重大突破”。程序已经识别图像并实时翻译的讲话。 谷歌进军领域已有数年时间,该公司网罗了多位业界顶尖的科学家,比如国际上和机器学习领域最权威的学者之一、斯坦福大学实验室主任吴恩达(音译)和机器学习领域的泰斗、加拿大多伦多大学教授杰弗里 数字个助手是竞争高地Tempo AI公司研制出了一种“日历”移动程序,这是一款针对商务士的个助理应用,够很好地帮助商务士准下一次会议。 Cortana语音助理功与苹果Siri相似,实现语音发送短信、播放音乐、呼叫联系等基本功;同时也将具一些特性,够与用户进行简单的沟通。

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    可以保护旧免受网络攻击

    在这个信息化的时代,几乎每家公司都会受到网络攻击,更糟糕的是,很多公司不知道该做些什么准,如何应对网络攻击。公司越大,越大,挑战就越大。 保护一个老旧比下载最新的杀毒软件要复杂得多,而且大多数管理员不知道从哪里开始。 在接受研究网络安全的波耐蒙研究所调查的电力公司高管中,超过一半的表示,他们预计未来12个月内,一项重要基础施将遭到网络攻击,并且他们对公司的防御力并不看好。 造成这个问题的主要原因在于,与每两三年就更换一次的软件不同,他们的计寿命均为20年,或者更长。? 这就是可以真正发挥作用的地方。”经过训练的可以检测特定技术上的异常活动,它识别异常行为的速度比类快得多。利用过去经验创建的数据库,可以推荐正确的行动方案。

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    漫画简史

    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(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!? 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。 当我们介绍浪潮的时候,总会有问“第三次浪潮”会很快结束吗? 我的回答是:“至少从现在看,已经是大势所趋,在未来社会中,是不可或缺的技术。”(未完待续...)?

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    漫画:啥是

    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(AI)相关的故事,你将会学习到: 的基本概念1.1 啥是?当有问我,Dr.Wu 你的研究方向是什么? 我回答:。 接着大约会得到以下四种问题: 哇,好酷!是不是很难呢? 是不是制造机器帮助我们呢? AI和有什么区别? 究竟啥是? 接下来,我会带大家一一解惑。 1.1.1 慧和究竟什么是,什么是AI,接下来,由我为大家解答。 媒体上几乎每天都有AI和的词汇,总给一种深奥神秘的感觉。 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。 具体输入方式我们未来讨论。 但是,事实上,目前还没有做出公认通过图灵测试的。所以大家也不必恐慌哦。1.1.3 会思考吗?“思考”,大多数会想到计算,应该是的专长。

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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,基本是每个项目标配。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。 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。(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达到的力存在一定偏差。 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。训练成本的窘境。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本数度学习堆起来的。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,但成本谁来承担。

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    全书共分为6个章节,6个主题:现状发展历程类有威胁吗目前的典型应用场景带来的创新创业机遇时代教育与个发展用第一章中提到的Primsa软件,给自家狗拍照后用生成不同风格的画作 会威胁到类吗先科普三个概念:弱也称限制领域或应用型,指的是专注于且只解决特定领域问题的,也是当前所处的阶段。 强又称通用型或完全,指的是可以胜任类所有作的。 ,或为可的机器威胁做准的地步。 而且,由于基础科学(如物理学和生物学)尚缺乏对慧和意识的精确描述,从弱发展到强,期间有很大概率存在短期内难以解决的技术难题。 我们所面对的,只不过是一些列计上的问题。

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    (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、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。

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    计的碰撞

    现在说的最多的话题就是“”,但是每个对于又有多少了解呢? 对于的出现,更多的考虑到的是今后替代的劳动的问题,有这份担忧是没有错的,因为会替代一部分作,比如重复性的作。那么对于思想家来说需要有这样的担忧么? 毫无疑问,计师的作不追求确定性,反而会受益于不确定性,因此,计的并不一定要获得合适的答案,而是可以创造不确定性,进而对计师形成启发。那么对于中的数据巨无霸是否会垄断计呢? 可以按照指令进行程序化计,但计师真正解读到需求方的想法,挖掘他们都没意识到的深层次需求,主动提供更好的计方案。这种对内心的敏锐感受、不断创新的力才是计师不可替代的核心价值。 时代,你准好了么?

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    「 服装计师 」上

    今天补充1则案例:服装计师。计师 之「 服装计师 」? 今天更新2个服装计师案例,第一个案例是谷歌的Project Muze:网址可以点击小程序获取Project Muze是一款谷歌与Zalando电商合作,利用了谷歌TensorFlow系统的机器学习系统打造的 模特儿卡卡罗莱娜·科库娃(Karolina Kurkova)穿着通体白色薄纱、绣着150个连体LED灯花的礼服,它证明了类和机器可以协同作,一起创造些看似不可的东西。? 从这个案例我们可以看到助力计呈现的2个特性:计数据实时交互计数据的重要性,我在一篇文章里提到,但当时没有深入,今天这个案例,可以很好的阐释其对于计的影响:在服装计里,我们需要知道比如: 好了,这就是如何辅助服装计的实现思路。 5 下期预告:自己动手实现个服装计师? ? 特别说明:本文除案例的截图外,其余图片均由ACE Land 计师(秒级、海量)友情赞助。

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    「 服装计师 」中

    「 服装计师 」上 上文讲到谷歌的Project Muze跟IBM Watson与计师合作的LED礼服,今天再更新2个案例。 一个是Thread:Thread:采用机器算法+造型师顾问的服务方式来解决们不知道怎么穿的问题。将时尚顾问对穿搭的感觉和计算机算法进行了融合,帮助们进行购物决策。? ----码隆的一款AI产品,StyleAI,利用根据灵感,实时匹配出的时尚作品。 码隆还有一款产品,ProductAI。服装计相关的有:时尚分析及搜索同款功。?时尚分析,运用了物体识别;?搜索同款,自然是以图搜图技术了。 最近比较忙,忙到上期提到的 DIY一个服装计师还没空去具体实现。本期就暂时更新案例为主,DIY留作下期哈。

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