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我最近对人工智能很感兴趣。在我的日常生活中，我是一家开发移动应用程序的公司的软件工程师。我想知道什么是最好的方式来阅读人工智能？关于人工智能的信息，什么是“必读”的书？
浏览 0提问于2013-07-04得票数 3
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我读了一篇名为：金融世界想要打开人工智能的黑匣子的博客文章，作者在文章中反复提到ML模型为“黑匣子”。
在引用ML模型时，几个地方都使用了类似的术语。为什么会这样呢？这并不像ML工程师不知道神经网络内部发生了什么。每个层都是由ML工程师选择的，他们知道要使用什么激活函数、该层的类型做什么、错误是如何返回传播的等等。
浏览 0提问于2017-08-17得票数 42
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然而，我在业界所观察到的是，现在有那么多漂亮的AI/ML库代表我们进行分析，在某种程度上甚至软件工程师都可以轻松地即插即用和完成任务。因此，我想知道，在人工智能的工业应用中，当autoML越来越多的时候，理论是否仍然很重要？如果它仍然很重要，为什么和在哪里使用？
浏览 0提问于2023-01-20得票数 1
我知道数据科学是人工智能的一部分。然而，我们是否在数据科学中有一些我们可以说不属于人工智能的领域？如果是，请说出它们的名字。
浏览 0提问于2019-12-29得票数 1
在这样的大背景下，机器学习和人工智能技术应用于工业生产制造已经是大势所趋，到目前为止，机器学习和人工智能在工业4.0时代有什么具体应用？
浏览 2630提问于2018-04-18
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这导致了对DevOps理念的更广泛接受 - 节省了时间并提高了性能，缩小了工程师与IT运营之间的差距。但是，DevOps还没有真正实现预期，因为工程师仍然必须响应许多有关其基础架构中的问题和事件的警报。
但是，如果我们让人类解决新的，复杂的问题，同时我们让机器解决已知的，重复的和可识别的问题呢？越来越多的云采用（很快，80％的IT预算将致力于云解决方案）以及人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的出现使公司能够使用智能软件自动化来做出决策已知问题，预测问题并提供诊断信息以减少工程师的操作开销。在接下来的18到24个月内，A
浏览 1962提问于2018-10-12
我在寻找人工智能的模拟，机器学习和学科，并看到消息，世界各地的一些初创公司正在使用模拟计算机模拟人工智能/机器学习等。他们的论点是，(有些)模拟计算机是不精确的，即使你在它们上运行了一次以上的相同计算，它们也会给出不同的结果。与数字计算机不同的是，数字计算机可以接收准确的数字并给出准确的结果(0's或1's)。因此，由于大脑也是不完美的，使用不完美的机器来模拟这样的事情是“合乎逻辑的”。另外，争论的另一部分是“摩尔定律正达到极限”。嗯，我不
浏览 0提问于2021-12-21得票数 -1
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游戏软件工程师有没有人工智能(AI)编程框架？我正在寻找一个可以在游戏中使用的面向对象类库。具体地说，我想知道编写纯粹面向对象的NPC决策的最佳方法。
浏览 0提问于2011-04-10得票数 5
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我是数据平台解决方案架构和数据/人工智能工程师。由于分布式数据处理和使用容器的扩展已经进入我的世界，我决定咬紧牙关，学习IP基础知识，这样我就可以构建集群了。
浏览 7提问于2020-02-15得票数 0
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CNN在基因组学中的应用
、、、、
由于CNN已经广泛应用于DNA序列数据中，我想知道为什么CNN不经常用于预测SNP数据的表型，因为SNP本质上是DNA序列的一部分，并且保留了排序的性质。但我不明白的是，为什么不使用CNN (1)对SNP(因为SNP保留了DNA序列的主要空间结构) (2)预测表型？
浏览 0提问于2018-07-19得票数 0
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