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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

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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,可以设想,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。?

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    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,这句话也被应用在了上,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。 就这样,一场新的军备竞赛开始了: 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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    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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    今天来谈谈的研究作中所做的一些基本的抽象。一、体的概念研究的对象称为体(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,对应的会有一个输出的执行动作。 体做出什么样的反应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。

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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。 ;而在这之后一个半小时,这个强变成了超达到了普通类的17万倍。 结语本书有创新创始李开复和王咏刚合著,李开复在领域深耕多年,颇有造诣;王咏刚则是IT行业的大牛。

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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,可以设想,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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    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,它的应用领域十分广泛,小到一台手机,大到一个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对象在互联网、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

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    车间、制造三大层级

    车间,制造,三个层级,各有不同。其中车间和属于术的层级,制造才属于道的层级。术无穷,道亦无尽;道尽,术亦可无穷,但较难有质的突破。 2、运营管理整体水平提高为核心,关注于产品及行业生命周期研究,从客户开始到自身和上游供应商的整个供应链的精益管理通过自动化和信息化的实现,从满足到挖掘,乃至开拓和引领客户需求开始的销售与市场管理力提高 ,这是业4.0是德国为自己度身打造的国家战略,德国的定义是这样的,偏重产品制造,类似于中国的车间;制造偏重运营,类似于中国的;因为他们国家的业体系没有那么多,与中国相比,如同一个小 车间努力实现的同时,对也开始稳步前进,对制造同样开始奠定基础,这样踏踏实实地在国家的整体战略下一步一步的走下去,未来的中国,必将傲然屹立于世界的最前列。

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    ·2018

    去年的AI风起云涌的2017匆匆而过。在这一年里,大家共同经历了很多:?AlphaGo,Alpha Zero等一些列棋牌程序狂虐类高手;自动驾驶商业企业全面开花,e.g. 仅百度系自动驾驶初创企业,融资规模在千万美元量级以上的,就已经不下十家;深度学习狂热席卷世界……AI的伴生趋势在过去的5-10年中,,AI,从一个冷僻的计算机研究领域成为吸纳世界热钱的黑洞,这一趋势与如下变化相伴相生 万物互联;计算力的巨大提升和计算资源的日益廉价;数据正在成为新的战略资源;机器学习深度学习正在成为新的动力引擎。今年的AI在接下来的一年里,AI又将去向何方?我们且先做个推测:? 大企业对于AI学术领军物的追捧还会持续一段时间,但逐步会将重点转移到AI对业务的实际支持上。AI落地点将进一步明确,并开始涌现出确实为用户提供良好体验的产品。? ;聊天机器开发平台等……“傻瓜式”具,使得更多的中小企业和个可以结合通用技术和自身数据,开发个性化应用。

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    必知:的发展史

    1.2的发展史的研究不仅与对的思维研究直接相关,而且和许多其它学科领域关系密切。 因此说到的历史,应当上溯到历史上一些伟大的科学家和思想家所作的贡献,他们为研究积累了充分的条件和基础理论。这里仅列举几位重要的代表物。 以往该试验几乎是衡量机器的唯一标准,但是从九十年代开始,现代领域的科学家开始对此试验提出异议:反对封闭式的,机器完全自主的;提出与外界交流的,机交互的。 因此,神经网络的研究由此进入低潮时期,而、专家系统的研究进入高潮。70年代以后◆70年代,开始从理论走向实践,解决一些实际问题。 传统的研究是的基于逻辑的,深思熟虑的。现代的是研究直觉、顿悟、形象思维的。与模式识别的研究有密不可分的联系。

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    未来的将不再是“

    【新元导读】不远的未来,将无处不在,即使是类专家也无法分辨,不理解。这对意味着什么,对又意味着什么呢? (文/Jarno M. 即便专家也并不总是完全理解一个系统是如何运转的。实际上,随着技术的影响日益增加,我们对这些影响的理解力正在变得越来越有限。这对类的动性意味着什么,对的未来意味着什么呢? 由此,我们将不再感知到其的“性”。第三,也是最重要的,当的后果和技术变化的细节已经超出了类的感知和理解力的时候,将逃脱类的监控。 在这方面,或许不再是对自身最重要的测量标准。中的“”二字正在失去其意义。今天,正在塑造,而也已开始越来越多地塑造类的。 当类和系统之间够更加完美无缝地缠绕在一起的时候,之间的边界或许也会消融。“”一词中的“”二字将会消失,而的概念也将变得无关紧要和过时。

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    未来的:只有‘’,没有‘

    逐渐开始消失于无形中,可以是由外到内,反过来由内到外也正经历这一过程。技术的影响和作用对于类来说越来越难以理解,难以感知。即便是专家们也不完全理解一套系统是如何运作的。 实际上,随着技术的影响越来越大,们越来越无法理解对我们作和生活方方面面所产生的影响。这对于政府机构和的未来意味着什么? 摆脱在不久的将来,你将看不到,感觉不到,而且你也将无法理解。首先,并不是一定需要一个有形的实体。 而且,当一套够自我学习,自我调整的系统以自身掌控的速度演化提升的时候,对于类来说基本上就无法理解了。最终,系统将会成为领域的专家,够比类更好地预测的未来。 今天,正在塑造,以后将逐渐塑造。当系统的影响越来越大时,更多的需要理解其运作原理和影响。

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    关注+ 金融添双翼

    ▌金融正变得更场景化、高频化和个性化--------易观咨询此前发布的《理财市场专题分析》报告预测,到2020年,中国理财规模将达到5.22万亿元。 而在我国,技术已经初步渗入到金融科技的各个领域,从客服到反欺诈,从商家营销到贷款模型,从财经资讯推送到投顾,从车险图像定损到保险对话机器等。 不但互联网公司发力,银行业也利用改造传统的信贷流程和理财模式。家家的时代,什么样的技术运用才算得上是真正的“”? 国际协会主席、微众银行独立董事杨强说,的引入使得银行服务发生本质的变化,更场景化、高频化和个性化。 杨强说,现在没有实现的主要原因在于数据没有连通,以及技术的应用还不到位。大数据是实现的基础,对于精确数据的需求会越来越强烈,驱动着开放平台的建立。

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    何谓“”?如何做到“强”?

    【导读】本文是程师Narasimha Prasanna HN撰写的技术博文,主要介绍的概念,当前的水平,以及什么是强,当前实现强的方向。 作者指出现有的监督学习的局限性,讲解了当前实现“部分强”的方法:强化学习,与动态编程和控制论的结合,深度Q学习。我们可以从中看到当前我们处于的什么阶段,我们推进的可的方向。 什么是?--------是计算机科学(或科学)的一个分支,它创建系统。 系统就是像类一样拥有的系统。科学并不新鲜,术语在古希腊和埃及的手稿中已经提到。 那么,这个词已经在娱乐领域流行起来,我们可以看到很多基于超级概念的电影。但是我们今天看到的系统与所谓的“超级”系统并不匹配。 他们的作代表了有史以来第一位够在不需要任何为干预的情况下不断调整行为的通用体,这是寻求强AI的主要技术步骤。

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    业4.0:从生产(30PPT)

    创造新价值的过程正在发生改变,产业链分将被重组。德国学术界和产业界认为,“业4.0”概念即是以制造为主导的第四次业革命,或革命性的生产方法。 该战略旨在通过充分利用信息通讯技术和网络空间虚拟系统—信息物理系统(Cyber-Physical System)相结合的手段,将制造业向化转型。 “业4.0”项目主要分为两大主题,一是“”,重点研究化生产系统及过程,以及网络化分布式生产设施的实现;二是“生产”,主要涉及整个企业的生产物流管理、机互动以及3D技术在业生产过程中的应用等 该计划将特别注重吸引中小企业参与,力图使中小企业成为新一代化生产技术的使用者和受益者,同时也成为先进业生产技术的创造者和供应者。?????????????????????????????? 联合会依托于清华大学独特的师资和生源优势,联合大数据产业链中的优秀龙头企业与创新企业,旨在提供大数据产业链的思维碰撞与资源对接平台,促进产、学、研良性互动,以产业需求带动复合型大数据才的培养,推动大数据生态系统中的各方合作共赢

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    体系架构-入门必看

    笔者看到网上流传一张体系图,为了方便入门的兄弟姐妹少走弯路,避免盲摸象,笔者便针对技术入门的需要,制作了一张更加突出重点的体系架构图,希望可以对大家有帮助。? 的历史从上图可看出,并不是最近几年才有的热潮,本次热潮是大数据和计算力提高的表现。? 技术体系从上图,可以看出,当前流行的深度学习只是中一种算法的深度应用,各位入门时记得要打好其他算法和模型基础,扎实的基础会为今后学习提供很好的理论基础。?应用领域

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    爱好者的67大博客

    1.趋势AI Trends是专注于业务和技术的领先行业媒体渠道。它旨在让高管们保持领先地位。频率约为每周11个帖子。粉丝n a。推特粉丝1,769。 http:aitrends.comFacebook 2.科学日报 - 新闻关于博客新闻。上的一切,包括具有的未来机器的计算机模型等等。频率约为每周3个帖子。 Artificial-Intelligence.Blog - 新闻关于博客一个很棒的博客,涵盖新闻,研究,和AI公司,以及伟大的AI书籍和会议。 q=artificial%20intelligence&tbm=nws&*20.艾伦研究所(AI2)关于博客艾伦研究所(AI2)的核心使命是通过高影响力的研究和程为类做出贡献 http:aiweekly.co56.营销研究所关于博客获取营销员为营销员创建的关于,机器学习,认知计算和相关技术的最新独家内容。

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