本文介绍了人工智能、机器学习、深度学习和大数据等概念及其相关技术，并探讨了这些技术对经济活动和社会生活的影响。文章还介绍了相关技术的工作职位及其对经济活动的影响。
深度学习(Deep Learning)在这两年风靡全球，大数据和高性能计算平台的推动作用功不可没，绝对算得上是深度学习的“燃料”和“引擎”，而GPU(图形处理器)则是引擎中的引擎，基本所有的深度学习计
人工智能的飞速发展导致了某些工作岗位因自动化操作取代手动操作而减少甚至消失，技术进步带来的欢欣鼓舞填补不了部分人因失业而导致的失落。然而，人工智能不仅仅“消灭”工作岗位，同时也会创造另外一些工作机会。这些新的工作机会是什么？与近年来大火的人工智能三大主义、机器学习、深度学习、大数据等概念又有哪些关系？ 一、人工智能三大主义能为我们创造什么工作？ 作为近年来在无论在科技领域还是投资领域都非常火爆的概念，人工智能并不是什么新技术。早在计算机被发明伊始，科学家们就在考虑用计算机技术实现人工智能了。1946
人工智能的飞速发展导致了某些工作岗位因自动化操作取代手动操作而减少甚至消失，技术进步带来的欢欣鼓舞填补不了部分人因失业而导致的失落。然而，人工智能不仅仅“消灭”工作岗位，同时也会创造另外一些工作机会。这些新的工作机会是什么？与近年来大火的人工智能三大主义、机器学习、深度学习、大数据等概念又有哪些关系？
【新智元导读】感谢清华大学计算机系教授邓志东向新智元投稿，他在《人工智能前沿技术与产业发展趋势》报告中指出，深度学习是人工智能的最新突破，一定要和大数据结合起来，做数据驱动下的感知智能产品研发，认知智能是前沿研究，支撑人工智能应用的硬件引擎也很重要。邓志东认为，弱人工智能的产业发展正处于爆发期，大家可以开始做工程化的应用产品开发了，私有大数据和深度学习芯片是制胜的关键和法宝。 【作者介绍】邓志东，清华大学计算机系教授，博士生导师。兼任中国自动化学会理事，中国自动化学会智能自动化专业委员会主任。
互联网高度发达，不再是个人英雄主义流行的时代。但Andrew Ng（中文名：吴恩达）宣布加盟百度之后，还是引起行业轰动。关于他究竟能给百度带来什么实实在在的改变,却很少有人提及。吴恩达到百度后不是为了找到下一只中国猫，他从事的事情是深度学习，但他能带给百度的又超越深度学习。 深度学习技术带头人 百度隆重引入吴恩达，其个人能力自然毋庸置疑。我同时还看到，百度吹响了远航新大陆的号角，它制定了周密的人才挖掘计划、组建了包括三个实验室的研发中心、尤其是将其中一个设在了全球科技人才的洼地硅谷，吴恩达只是一个点，他背
一人一档是人脸监控识别中一个终极核心技术，它是核心算法和大数据产生的结果。通过一人一档可以做很多事情，例如动态人脸识别、目标检索、目标轨迹、关系网络认可。 2018 年 3 月 31 日，由雷锋网主办
还记得去年人满为患的推荐系统论坛吗？没错，就是那个挤都挤不进去的推荐系统论坛。2017年12月9日，在2017中国大数据技术大会上，该论坛将再次重装上阵！ 推荐系统论坛向来是中国大数据技术大会上最受关注的论坛之一，去年，推荐系统论坛给大家带来了《基于大数据的个性化出行服务与公共资源协同分配》、《易到大数据的过去、现在和将来》、《滴滴交通大数据实战》、《综合交通运行感知体系构建与监测大数据统筹应用》、《携程Spark 算法平台及其应用》等精彩内容。 而在今年的推荐系统论坛上，论坛主席AdMaster技术副总裁
机器学习是人工智能领域的一个重要学科．自从20世纪80年代以来机器学习在算法理论和应用等方面都获得巨大成功．2006年以来机器学习领域中一个叫深度学习的课题开始受到学术界广泛关注到今天已经成为互联网大数据和人工智能的一个热潮．深度学习通过建立类似于人脑的分层模型结构对输入数据逐级提取从底层到高层的特征从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系．近年来谷歌微软IBM百度等拥有大数据的高科技公司相继投入大量资源进行深度学习技术研发，在语音图像自然语言在线广告等领域取得显著进展．从对实际应用的贡献来说深度
导读：日前，在2016中国大数据技术大会首日全体会议中，星环科技董事长&CTO孙元浩分享了主题为《大数据技术的最新进展和潜在应用》的演讲。大数据技术的软件栈分为分析管理工具、领域级引擎、通用计算引擎、资源管理框架以及分布式存储引擎几项。而Hadoop的发展目前已经有了几大进展：分布式计算已逐渐成为主流计算方式；交互式分析技术日益成熟；数据分析算法逐渐丰富，工具普及化；融合事件驱动和批处理引擎。后Hadoop/Spark时代，新技术在数据量，类型，速度以及价值四个维度上都将加速创新。最后孙元浩表示：2016年
金融科技&大数据产品推荐：金鹏汽车金融大数据风控系统
有些人会觉得现在市场上有很多深度学习引擎的框架，比如tensorflow, pytorch, caffe等，为什么还需要加速呢，很简单，虽然深度学习的技术发展火热，也有很多大牛，但是深度学习框架在技术上目前并没有收敛。这种事就像大数据分析hadoop一样，之前并没有成熟框架来处理分布式数据，经过很多年沉淀，现在hadoop已经成工业标准，后来内存的计算用spark。深度学习框架也是一样，由于深度学习算法还没有完全成熟以及与传统硬件计算力的不同（对新的芯片计算能力有需求），所以深度学习框架并没有得到真正的收敛。下面我们看一下袁进辉老师对深度学习架构的优化有什么办法。
【编者按】深度神经网络能够焕发新春，大数据功不可没，然而大数据的版权是否应当延伸到深度学习产生的知识，这是一个现实的问题。本文通过ImageNet可视化大数据、Caffe共享深度学习模型和家中训练三个场景审查了深度学习的权值与大数据的关系，介绍了目前的问题和解决方案。文章最后预测深度学习将来可能需要相关的“AI法”。 要获得有用的学习效果，大型多层深度神经网络（又名深度学习系统）需要大量的标签数据。这显然需要大数据，但可用的可视化大数据很少。今天我们来看一个非常著名的可视化大数据来源地，深入了解一下训练过的
机器学习是人工智能领域的一个重要学科。 自从20世纪80年代以来， 机器学习在算法、理论和应用等方面都获得巨大成功。2006年以来， 机器学习领域中一个叫“ 深度学习” 的课题开始受到学术界广泛关注， 到今天已经成为互联网大数据和人工智能的一个热潮。 深度学习通过建立类似人脑的分层模型结构, 对输入数据逐级提取从底层到高层的特征， 从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系。 近年来，谷歌、微软、IBM、百度等拥有大数据的高科技公司相继投入大量资源进行深度学习技术研发， 在语音、图像、自然语言、在线广告等领域取得显著进展。从对实际应用的贡献来说， 深度学习可能是机器学习领域最近这十年来最成功的研究方向。将对深度学习发展的过去和现在做一个全景式的介绍， 并讨论深度学习所面临的挑战， 以及将来的可能方向。
机器学习是人工智能领域的一个重要学科。 自从20世纪80年代以来， 机器学习在算法、理论和应用等方面都获得巨大成功。2006年以来， 机器学习领域中一个叫“ 深度学习” 的课题开始受到学术界广泛关注， 到今天已经成为互联网大数据和人工智能的一个热潮。 深度学习通过建立类似人脑的分层模型结构, 对输入数据逐级提取从底层到高层的特征， 从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系。 近年来，谷歌、微软、IBM、百度等拥有大数据的高科技公司相继投入大量资源进行深度学习技术研发， 在语音、图像、自然语言、在线广告
作者：承哲 摘自：虎嗅 截止2014年，BAT已在中国度过十几个年头，而其各自技术生态根据自身特点均已有所发展，从技术角度各家究竟有何优势，以下做个盘点。 一、百度 百度本身就是以技术为驱动的公司，旗下成功产品都有一个特性就是围绕技术去做。与腾讯不同的是，百度是因为有了技术优势再去补充产品，如百度贴吧、百度百科、百度知道、百度指数等，就是因为百度有了搜索流量后，根据自身发展的需要而加入的产品，做的也十分成功。 所以百度的基因就是要先以技术优势布阵，随后再去将这些技术向商业化的产品转化。 1、搜索引擎技术
编者按：本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料，含各种文档，视频，源码等。而且原文也会不定期的更新，望看到文章的朋友能够学到更多。 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost 到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmid
大数据文摘作品，转载要求见文末 大数据文摘记者：钱天培 提到大数据， Doug Cutting可能是最应该被记住的角色。他十年前的作品Hadoop运用分布式存储、运算技术为大数据处理带来了巨大突破。 1985年毕业于斯坦福大学，Doug Cutting先后任职于Xerox、Architext、Yahoo和Cloudera，并开发了全球首个全文文本搜索的开源函数库Lucene、著名的开源搜索引擎Nutch，以及他最引人瞩目的作品Hadoop。 7月13日至15日，全球数据盛会Strata Data Con
数据猿导读 2016年，大数据已从前两年的预期膨胀阶段、炒作阶段转入理性发展阶段、落地应用阶段。2017年，大数据依然处于理性发展期，大数据发展依然存在诸多挑战，但前景依然非常乐观。 作者 | 傅志华
<数据猿导读> 百分点作为Gartner近期发布的 “Gartner 2016 Cool Vendors in China”报告中唯一当选的大数据技术与应用服务商，在其6月7日开放日中，百分点集团董事
罗超为虎嗅网、爱科技网撰稿，2013年5月31日发表于首页头条 阿里巴巴CTO即阿里云负责人王坚博士说过一句话：云计算和大数据，你们都理解错了。实际上，对于大数据究竟是什么业界并无共识。大数据并不是什么新鲜事物。信息革命带来的除了信息的更高效地生产、流通和消费外，还带来数据的爆炸式增长。“引爆点”到来之后，人们发现原有的零散的对数据的利用造成了巨大的浪费。移动互联网浪潮下，数据产生速度前所未有地加快。人类达成共识开始系统性地对数据进行挖掘。这是大数据的初心。数据积累的同时，数据挖掘需要的计算理论、实时的数
4月24日，百度第四届技术开放日在北京举行。此次会议以“大数据引擎驱动未来”为主题，是百度在互联网与传统产业深度融合的时代背景下，以大数据为主题举办的一次高规格技术盛会。百度董事长兼CEO李彦宏、百度
数据猿导读 从发展趋势来看，后Hadoop时代又回到了解决大数据的4个V上。另外，分布式计算已经被证明比传统技术更加高效、更具有性价比的方案，逐渐成为了主流的计算方式。 作者 | 孙元浩 本文长度为2
Vladimir Vapnik 介绍： Vladimir Vapnik 被称为统计学习理论之父，他出生于俄罗斯，1990 年底移居美国，在美国贝尔实验室一直工作到 2002 年，之后加入了普林斯顿的 NEC 实验室机器学习研究组，同时任哥伦比亚大学特聘教授。2006 年，Vladimir 称为美国工程院院士。2014年 Vladimir Vapnik 加入 Facebook 人工智能实验室。Vladimir Vapnik 在机器学习上有很多奠基之作，例如 Vapnik–Chervonenkis 理论，Vla
昨日，极客公园创新大会在北京开幕，百度深度学习研究院（IDL）副院长余凯发表演讲，阐述大数据时代，人工智能与深度学习的发展。 以下是余凯的演讲实录： 各位朋友早上好！在我的演讲之前，先给大家看一段有趣的视频。大家看这辆车开进我们会场，正从我的左侧往右侧开过来，上面没有人，它自平衡行走，看起来有点诡异。为什么我们会做这样有趣的自行车？它是真正的自行车，以前的自行车不是自己行走的。为什么做这个事情，这个就涉及到我今天演讲的话题，就是百度大脑所思考的人机关系。 大家可能会好奇，什么是人工智能？这是一个很严肃的学术
阅读大概需要5分钟 原文作者 计算机的潜意识 链接 https://www.cnblogs.com/subconscious/p/4107357.html 继续昨天的一文了解机器学习以及其相关领域（上）。 导读 1.一个故事说明什么是机器学习 2.机器学习的定义 3.机器学习的范围 4.机器学习的方法 5.机器学习的应用--大数据 6.机器学习的子类--深度学习 7.机器学习的父类--人工智能 8.机器学习的思考--计算机的潜意识 9.总结 10.后记 5.机器学习的应用--大数据 说完机器学习的方法，
在“可穿戴设备之父”和“全球七大大数据专家之一”的阿莱克斯-彭兰特在BIG TALK演讲开始之前，有人提出问题 “大数据与可穿戴的关系究竟是什么”“大数据与统计学区别是什么”？这两个问题百度都可以给出一个很好的答案：大数据与可穿戴没有直接关系，同时它与统计学有联系但却完全不是一回事儿。 如果说智能手环和智能手表是可穿戴的冰山一角，那么可穿戴的大数据应用又是整个大数据世界的冰山一角。可穿戴设备通过遍布世界的传感器连续不间断地采集、上传数据到云端，并基于此进行数据分析，给用户提供健康服务、提醒服务或者疾病预测等
阿里巴巴CTO即阿里云负责人王坚博士说过一句话：云计算和大数据，你们都理解错了。 实际上，对于大数据究竟是什么业界并无共识。大数据并不是什么新鲜事物。信息革命带来的除了信息的更高效地生产、流通和消费外，还带来数据的爆炸式增长。“引爆点”到来之后，人们发现原有的零散的对数据的利用造成了巨大的浪费。移动互联网浪潮下，数据产生速度前所未有地加快。人类达成共识开始系统性地对数据进行挖掘。这是大数据的初心。数据积累的同时，数据挖掘需要的计算理论、实时的数据收集和流通通道、数据挖掘过程需要使用的软硬件环境都在成熟。 概
从大数据发展的历史长河来看，谷歌的“三驾马车”—— 《GFS》、《MapReduce》和《BigTable》，加上亚马逊的一篇关于 Dynamo 系统的论文奠定了大数据时代发展的基础。从“大数据之父”道格·卡丁创造了 Hadoop 到现在许多厂商开始单独造轮子、做开源，大数据的发展首先是获得了大规模数据的处理能力，然后再解决了数据的分析与挖掘问题，到如今又开始解决“如何实时查询数据”的问题，从近 20 年的发展中基本可以看出，这些演进的背后都是由企业需求和业务发展驱动的。 英特尔院士、大数据技术全球 CTO
导语：在数字化、智能化的时代，通过机器学习（Machine Learning）能够强有力的补充 Hadoop 大数据系统的数据处理能力，充分挖掘大数据的核心价值，一款好的算法开发平台能够让企业事半功倍，快速的进行算法实验和生产使用，Apache Zeppelin 就是这样一个兼具了 Hadoop 大数据处理和 机器学习／深度学习算法交互式开发的开源系统。
【编者按】针对Quora上的一个老问题：不同分类算法的优势是什么？Netflix公司工程总监Xavier Amatriain近日给出新的解答，他根据奥卡姆剃刀原理依次推荐了逻辑回归、SVM、决策树集成和深度学习，并谈了他的不同认识。他并不推荐深度学习为通用的方法，这也侧面呼应了我们之前讨论的问题：深度学习能否取代其他机器学习算法。 不同分类算法的优势是什么？例如有大量的训练数据集，上万的实例，超过10万的特征，我们选择哪种分类算法最好？Netflix公司工程总监Xavier Amatriain认为，应当根据
【新智元导读】数据科学家需要什么深度学习知识？吴恩达 （Andrew Ng）用机器看图说话，机器问答等实例告诉大家。本文是吴恩达在2015年12月在ExtractConf上的演讲摘录，含20分钟视频与ppt。 【董飞】2015年12月 Andrew Ng在Import IO主办的ExtractConf的演讲，谈数据科学家需要知道的深度学习知识。当时还演示了机器看图说话，机器问答，Dulight，Faceyou的效果。其中Faceyou就是个APP，能实时对人脸做3D建模，替换其他的鬼脸，他开玩笑说赶在万圣
©原创2015-02-16罗超 70亿人民币相当于多少钱？ 这是百度去年在研发上的投入，相当于小米最新一轮的融资额，魅族在2014年全年的营收，当红公司Airbnb或者tumblr的估值，又或是“小男孩”和“胖子”——1945年美国在日本投下那两颗原子弹的开销。临近春节百度交出的2014年成绩单显示，2014年全年百度研发投入达到69.81亿元，较2013年增长70%，研发投入占比高达14.2%，甚至超过google，更不要说阿里腾讯。总之，这无疑是一笔庞大开销。 百度如此任性花钱的原因为何？除了要完成移动
简介： 阿里巴巴高级技术专家李呈祥带来了《Apache Spark 最新技术发展和3.0+ 展望》的全面解析，为大家介绍了Spark在整体IT基础设施上云背景下的新挑战和最新技术进展，同时预测了Spark 3.0即将重磅发布的新功能。
在数字时代的大舞台上，大数据与大语言模型的交汇如同星辰般璀璨，勾勒出创新之路的奇妙轨迹。这两者的完美契合不仅是科技领域的巨大突破，更是创新之路的重要交汇点。
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/kCDYOInF8KjHstIMAWSljA
阿里巴巴CTO即阿里云负责人王坚博士说过一句话：云计算和大数据，你们都理解错了。
这也致使智能医疗的战场已经涌入无数新老玩家，但比起数据标准化、信息化起步早的金融等行业，医疗领域面临更严重的数据孤岛问题——数据零散且质量参差不齐。
2015年12月10-12日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办的2015中国大数据技术大会（Big Da
2015年， 大数据 市场的发展迅猛，放眼国际，总体市场规模持续增加，随着人工 智能 、 物联网 的发展，几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术，Hadoop供应商Hortonworks与数据 分析 公司New Relic甚至已经上市。而国内，国家也将大数据纳入国策。 我们在年底盘点了2015年大数据行业九大关键词，管窥这一年行业内的发展。 1 BI——挑战 2015年对于商业智能(BI)分析市
近日，大批依托企业、科研机构、科研院所或高校而设立的国家工程实验室纷纷落地，旨在加快中国产业发展和技术进步。本文深入浅出地分析了大数据类国家工程实验室的特点，及其背后强有力的推手。 背景： 为贯彻落实国家“十一五”中产业基础设施相关纲要和规划，作为国家科技创新体系的重要组成部分，加强和规范国家工程实验室建设与运行管理，国家制定了《国家工程实验室管理办法（试行）》。 该管理办法列出二十六项明确规定，来规范实验室的组织管理、申报与审理、监督管理等工作，为了真正做到“建有所用”国家也是操碎了心。 目前国家工程实验
近日，英特尔开源了基于 Apache Spark 框架的分布式深度学习库 BigDL。通过使用BigDL，用户可以将他们的深度学习应用程序作为标准的 Spark 程序发布（即将基于BigDL的深度学习代码直接嵌入已有的Spark程序中），同时，BigDL还简化了基于Hadoop框架的数据加载过程。 据团队在GitHub平台上的介绍，BigDL具有如下三大特点： 1. 丰富的深度学习支持 BigDL的源代码基于Scala语言实现，同时从Torch框架中汲取了诸多先进的理念。比如像Torch一样，BigDL也为
2019年中国人工智能大会（Chinese Congress on Artificial Intelligence 2019，简称“CCAI 2019”）将于9月21日-22日在青岛胶州召开。
本文介绍了反病毒引擎的发展、反病毒引擎面临的挑战、反病毒引擎技术的未来发展方向以及未来可能遇到的机遇。作者认为，随着互联网、大数据和人工智能的发展，反病毒引擎技术需要不断创新和进步，才能跟上网络安全面临的威胁。同时，反病毒引擎技术也需要融合互联网、大数据和人工智能等技术，实现更高效、更精准、更智能的病毒检测和处理。在AVAR 2017会议上，作者还分享了对于反病毒引擎技术的深入思考和总结，并对未来网络安全的发展趋势进行了展望。
在过去几年中，人工智能大多处于研究阶段，人工智能的应用正在从实验室和试点转向生产。企业通常通过试点开始采用人工智能，并寻找人工智能可以帮助它们增强企业智能的方法。
《要搞懂大数据和人工智能的关系，先分清这两个概念》一文主要介绍了大数据和人工智能的概念、关系以及未来发展趋势。大数据是基础，人工智能是运用知识的能力，而深度学习等技术让计算机拥有智能成为可能。随着技术的迅猛发展，今后这种算法会被开发，并且自动生成出来。这意味着，人工智能将逐步取代人类的部分工作，但运用知识的能力仍是人类的特长。
在由中国人工智能学会举办的第一期AIDL《人工智能前沿讲习班》上，国内著名人脸识别专家、中科院计算所山世光研究员畅谈了从人脸识别看深度学习对计算机视觉的推动及挑战。值得注意的是，山研究员指出近期人脸识别进展的最大特点，“人脸识别不再搞特殊化了”。此外，他还简要的介绍了由他带领的中科视拓的主打产品SeetaFace人脸识别引擎的框架及技术。并对媒体追捧AI表达了很理性的看法：“切勿过度承诺，避免第三次AI寒冬”。关注公众号，回复“AIDL山世光”即获取77页PPT全文下载。
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