展开

关键词

教育如何等挑战

作者 | 王元丰 授权发布编辑 | GeoTalks我们处在新的业革命时代,颠覆性新技术不断涌现,社会产生深刻影响。、机器等技术创新太神奇,也让很多觉得恐怖。 这些技术力如此强大,未来作是不是会被它们抢走?面这些比力越来越强的技术,类该怎么呢? 很多专家此问题的一个非常重要办法是:要通过教育提高们的技(upskilling),使那些因为等技术影响而失去作的,获得新的技(reskilling)。 为什么这样的“才”或“品格素质”未来作很重要呢?因为未来的作更需要具有社会适性、批判性和解决复杂问题力强的。 这等技术的挑战非常重要。因为,新的技术革命一方面让知识获取非常容易,一个否进步成长,取决于他否积极主动地利用容易获取的知识,来提高自己以服务社会。

423100

金融学如何和大数据?

李开复说未来十年金融行业的从业员很有可会被所取代,而文、文化、艺术方面的领域尚难以涉及。那么还有学金融学专业的必要吗? 大数据这是一个比较大的话题,同时涉及到了大数据和两个部分。 在金融学中的用:大量的机器学习模型已经被用于金融实践当中,比如利用机器学习进行风险预测或者假账错账检测。更多的例子可以轻松的通过搜索引擎获得,如“+财务”。 比较值得看的的行业动向包括各大金融服务类公司发布的展望,比如高盛去年年底发布的展望,机器之心有翻译其中的重要部分。答主本身也在 随着的进步,财务作者会大批失业么?该如何? 金融领域缺乏足够的大数据和才储备的火爆,或者说06年Hinton论文后带起的深度学习的老树开花,并没有来得及为行业储存大量的专业才。

69970
  • 广告
    关闭

    云加社区有奖调研

    参与社区用户调研,赢腾讯定制礼

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    专家称集群有助于的潜在威胁

    最近关于威胁的讨论越来越多,斯蒂芬·霍金、比尔·盖茨、伊隆·马斯克、史蒂夫·沃兹尼亚克等世界各地名已经敲响了警钟,称类可会失去技术的控制,因为技术创造的是具有自主思想的系统 但假使我们既可以利用技术的优势也确保将的价值观和情感纳入系统,情况又会怎么样呢?这就需要开发集群技术,这是一种将计算机算法与现实中们的慧、创造力和直觉相结合的技术。 新发明的软件技术利用强大的网络基础设施使各种网络群体形成了一个个集群,可同步回答问题、达成决策、做出预测、同时像自然界的其他物种一样展现出慧放大效。 这种方法有时被称为“混合”,因为它将系统所采用的软硬件技术与现实的类集群相结合,创建了有可超越慧和纯软件技术的机系统。 注意的是,“集群”不同于传统的“众包”技术,后者通常是通过投票、调查汇总意见,虽然这样的方法有助于群体表征,但其并未采用集群技术的实时反馈回路形成一个独特的系统,二者差异在于“衡量一个集群的总体看法

    42030

    相关算法岗来说,顶会论文和算法比赛哪个更重要?

    于比赛我更多的是把他们作为找实习的跳板,因为比赛出成绩快,只要肯花时间总有点名次,总把别的算法弄懂,面试的时候至少有话可说。所以我会让师弟师妹们在找实习的前几个月去做一些比赛充实下简历。 (还遇到过和男朋友组队作比赛的,把比赛名次写到简历里,一问三不知的,至少论文一作基本不会有三不知的情况)于收拾早完成毕业论文就完成论文,去实习就去实习,不实习就好好做文章吧,我看过太多硕士一年级上上课 所以,我现在基本实验室从本科就抓起了,争取本科就有偏次一点的论文,早点出去实习,回来安心发个顶会,毕业走上生巅峰。 另外我并不觉得做比赛和做论文就哪个程一点啊,做比赛的代码也未必基友多强的程性,作比赛最后点高就好了啊,做论文的代码也可以写的很漂亮啊,比如cyclegan的代码真心写的赏心悦目,离产品级的代码都还有很大区别吧 有说做到顶尖很难,说的啊。所以问题的关隘,不是在顶会论文与算法比赛之间的选择,而在于任选一项否做到顶尖。题外话zenRRan:如果你很厉害的话,咳咳,当然,你可以全部都要!

    85520

    、强、超

    文章目录弱(Weak AI)弱也称限制领域(Narrow AI)或用型(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。 强具备以下力: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,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

    1.4K20

    -用场景

    社交聊天机器的发展也带来了关于道德规范的问题,一些机器从社交网络上学到的想法需要引起注意与警惕。结合在无武器中的规模化用,进行法律约束似乎已经迫在眉睫。 那么该如何看待与带来的伦理问题呢??image数字巴别塔:机器翻译----结合谷歌公开发表的论文,和分享了机器翻译的发展历程与一些最新进展。 在另一个角度上,机器翻译的进展语言本身的发展也存在着反作用。语言并不是自然出现的,而是类社会的产物,其发展也势必会受到类文化的影响。那么的发展到底会类自身产生何种反作用呢? 这是的终极问题。?image左右互搏:生成式抗网络----生成式抗网络的原理与机制。 生成式抗网络的一个重要的潜在用就是让在没有明确指导的情况下学习,使算法的学习方式向类的学习方式转变。那么如何看待生成式抗网络在通用研究中的前景呢??

    38860

    行业

    用-在银行业利用来防止欺诈并不是一个新概念。事实上,解决方案可以用于增强多个业务部门的安全性,包括零售和金融部门。 在农业中的用蓝河科技公司研发了一款名为See & Spray的机器,它利用目标检测等计算机视觉技术来监测棉花作物,并其进行精准喷洒除草剂。精准喷洒可以防止除草剂抗性。 亚马逊Echo -用-另一个例子是新发布的谷歌的虚拟助手谷歌Duplex,它震惊了数百万。它不仅可以响来电和为你预约,而且还增加了情味。 谷歌助理-用- Edureka该设备使用自然语言处理和机器学习算法来处理类语言和执行任务,如管理你的时间表,控制你的家居,预订,等等。 脸识别-用-另一个例子是Twitter的,它被用来识别Twitter上的仇恨言论和恐怖主义语言。它利用机器学习、深度学习和自然语言处理来过滤掉攻击性的内容。

    79710

    -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,用领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过。? 1.2 用领域随着家电、穿戴设备、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。?

    60520

    用于借贷管理

    因此,贷款的价值与抵押品价值(汽车,房屋,商业,艺术品等)的评估,未来通胀的可水平以及整体经济增长的预测有关。 的承诺是理论上它可以将所有这些数据源分析在一起,以创建一个连贯的决策。 出于这些原因,在今年早些时候写的一篇文章中,“信誉”被强调为我们的“的日常用”之一。贷款上的概述本文将介绍在贷款业务中使用AI和机器学习的一些最新和最有趣的尝试。 它不会考虑该领域的每一次AI使用,而是会主要用进行概述。 改善客户体验并寻找客户本节将仅考虑的贷款特定用途,以吸引客户。 显而易见,大型银行以及各个行业都在采用通用的具,如聊天机器,客户关系管理具和广告分析。 在金融借贷中总结和未来趋势使用机器学习来分析贷款和信用评级中的替代数据将会引发一些隐私,道德和法律问题。许多一家公司无法获得有关其生活的所有敏感信息感到不舒服。

    39330

    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,这句话也被用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被用在了上,一场新的军备竞赛开始了: 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。 Maynard 说:“机器学习于遏制欺诈越来越重要。”Deepfake 是一场打地鼠游戏,因为每一种(无论是好的还是坏的)都会暂时占据上风。 SemaFor 的目标是获取被识别为假图像,并归因算法来推断媒体的来源,同时使用特征算法来确定 Deepfake 是出于恶意目的(比如造谣活动)还是处于良性目的(如娱乐)。

    31730

    的研究史以及未来的发展

    类在1956年就提出了。从1956年正式提出学科算起,经过近60年的发展,已经成为一门广泛的交叉和前沿科学。 本质是的思维的信息过程的模拟,自出现以来,弱已经在个领域不断突破。 80年代符号停滞不前,很多认为符号系统永远不可模仿类所有的认知过程,特别是感知,机器,机器学习和模式识别。随着近几年热潮的兴起,强即将突破瓶颈,进入快速发展的时期。 于强类的的观点不一,不少都认为拥有高商的机器是类的威胁,它们很有可会反抗类。也有不少认为它们会让未来类生活的更好。 不过随着强技术的发展,未来的很有可有与类同等的创造性、自我保护性、情感及一些自发行为等。

    28080

    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...)?

    50820

    漫画:啥是

    要回答这个问题,就必须从造物的 区别和慧说起。 的研究员来说,目标并不是研究慧的来源,而是以程技术手段制造出类似慧的 产品。 英国数学家,Dr.Wu 认为二十世纪最聪明的三个(爱因斯坦、图灵、冯诺依曼)之一,艾伦.图灵(Alan Turing:1912-1954)定义了一种方法,来判断是否成功,这种方法是:和自己话的象是类还是 只要三成以上的研究员将误以为是类,就算通过图灵测试。 但是由于计算机很难做到与类接近的话,所以很长一段时间都没有任何通过图灵测试。 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,该是的专长。 但是,类来说很难解决的问题,够迅速解决。

    49720

    李飞飞:为本

    美国斯坦福大学实验室主任李飞飞接受美国麻省理《技术评论》杂志采访时表示,为本。 作为斯坦福大学实验室主任以及Google Cloud(谷歌云端平台)现任首席科学家,李飞飞一直致力于推动变革。但这项变革需要更多参与进来。 李飞飞:研究前沿技术让感到满足和有收获,但我们正在见证历史上这一伟大的觉醒时刻。我而言,考虑世界的影响十分重要,而最重要的一项任务则是让这项技术变得大众化。 《技术评论》:我们如何让变得更加以为本?李飞飞:70年代有一句话说得很好:“当今的定义是指可以在房间着火的情况下完美落子的机器。”这句话确确实实地指出了的局限性。 《技术评论》:您在斯坦福大学创建了Visual Genome,这个图像数据库大量图像进行了标记,以便它们够用于系统。视觉和语言的这种相互作用是下一次技术飞跃所必需的吗?李飞飞:绝是。

    42660

    三大用场景

    前言:6月21日,《福布斯》刊文指出,领域知名科技媒体TOPBOTS评选出了20位驱动中国改革的科技领导者,创新场联合创始李开复、百度集团总裁兼COO陆奇、腾讯实验室主任张潼等众多来自业界 话“撕”开场景:语音操作系统来啦?语音识别已发展成接触大众的先锋,最贴近普通用户的现有产品似乎是语音输入法、苹果Siri、亚马逊音响Echo这些。 收购渡鸦科技时,陆奇便在内部邮件中称,这是百度引领未来发展的重要一步,于奠定百度交互平台的领先优势以及打造软硬件一体化的核心竞争力意义重大。 今年上半年,百度与小鱼在家联合发布了后者的全新产品“分身鱼”视频通话机器,搭载的正是百度话式操作系统DuerOS。 另一个清晰的路线是,国内的诸如百度这样的互联网巨头,正试图通过开放平台向外输出AI力,加快中国的技术在不同场景和行业的商业用,这将给整个中国传统行业的改造真正注入活力。

    75840

    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AI的期待与目前AI达到的力存在一定偏差。 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。项目角度这属于定制化的功,理客户承担。

    53240

    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。 绝是可的,但我不认为这种长期的讨论该分散我们关注真实问题的注意力。” 今天的在跨领域推理、抽象力、知其然也知其所以然、常识、审美、情感、自我意识七个领域还很“稚嫩”。 ----该说,可预见的未来AI类的威胁主要在于失业问题。在第四章及第六章中,均带来的失业问题做了相关的论述。 五秒钟准则在判断一项作是否会被取代问题上,作者李开复提出五秒钟准则: 一项本来有从事的作,如果可以在5秒钟以内作中需要思考和决策的问题做出相的决定,那么,这项作就有非常大的可技术全部或部分取代

    1.2K30

    (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,用领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以的意识、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。 但不同的时代、不同的这种“复杂作”的理解是不同的。 2017年12月,入选“2017年度中国媒体十大流行语”。

    12310

    制造一样吗?

    一直以来是大热,制造又是新兴的关键词,说到制造就想到,那么两者到底是一样的吗? 说到,我们并不陌生,机器和阿尔法狗都深入心,大多数的理解是有着的思维,像一样去完成各种操作,然而真正的不止如此,它的用领域十分广泛,小到一台手机,大到一个厂的重型设备这些都是的产物 是计算机科学的一个分支。 目前,“互联网+”和“+”已成为制造业转型升级的主攻方向,制造是设备等一系列象在互联网、大数据、等技术的支持下,满足类的需求而产生的。 所以制造并不混为一体,制造算是和众多技术融合发展的结果!忽米网——让业更有

    15950

    今天来谈谈的研究作中所做的一些基本的抽象。一、体的概念研究的象称为体(Agent),其他的外部条件划归为环境。? 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,的会有一个输出的执行动作。 体做出什么样的反取决于输入和输出之间的映射关系函数,这个函数就是体研究的核心。编写出体的程序则具体实现这个数学意义上的函数。 二、体的性衡量我们研究体是要他做正确的事,因此需要有一个标准去衡量他的表现,一个合理的体会最大化这个期望的标准。 总结,的研究的期望是实现一个,在给定的每个可的感知序列下,做出让期望的性最大化的行动的理性的体。

    64760

    相关产品

    • 人工智能服务平台

      人工智能服务平台

      人工智能服务平台(云智天枢)支持快速接入各种数据、算法和智能设备,并提供可视化编排工具进行服务和资源的管理及调度,进一步通过 AI 服务组件集成和标准化接口开放的方式降低 AI 应用开发成本。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券