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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;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:? 说到具体的技术点,2018年会继续前两年的趋势,少量资源、学术实力雄厚的大企业和部垂直领域精深进取的小企业会继续为大家提供:深度学习框架;机器学习深度学习云平台在线具;语音图像自然语言处理 APISDK ;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据,开发个性化应用。

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】权威解读!2018年的趋势

导读2017年12月30日晚,“预见2018”吴晓波年终秀在无锡灵山梵宫举行。在本届年终秀的下半场,IBM全球副总裁、IBM大中华区首席技术官沈晓卫,预测了未来3-5年将对商业世界造成的影响。 在互联网时代,互联的终端也是超线性的增长,而网络的效力大致与联网终端的平方成正比。今天,大据时代产生的据正在呈指级增加。 应用在行业中,会带来两类改变,一是借助机器提高效率,二是提供基于知识的专家助手帮助我们更好的决策。前者取代部力,后者类专家,增强类的力。 我们会看到技术用于制造业,如视频析用来做产品缺陷检测与质量控制。我们会看到医生。根据医学指南,与临床据中学到的知识,为类医生提供实时的诊疗建议。 预见 2018 将影响到每一个行业,每一家企业,每一个,让我们重新思考我们的定位,重新思考我们的核心竞争力。

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    《2017-2018中国产业路线图》发布

    2017年是AI之年,领域多年的努力和积累终于勃发,从政府到民间,从国家战略到坊间热点,从学术圈到资本圈,从主流领导企业到创新独角兽,一时间全社会各个角落关注AI、走向AI、布局AI,AI正在热气腾腾地从学术走向产业 2018年,是AI赋行业、展示威力的关键年。企业和公众已经不再质疑“AI”,而是迫切的想知道“AI怎么”。 AI必须要在生态建设、行业应用、产业赋等方面取得比以往更大的成就,才更进一步,形成燎原之势。 针对这个趋势,在1月16日CSDN举办的 “AI生态赋2018论坛”上,CSDN副总裁孟岩重磅发布了《2017~2018中国产业路线图V1.0》。 本路线图从AI基础资源、 AI基础技术以及AI技术主要应用领域等方面着手,基于十多位特邀业内专家的支持及众多的实际案例调研,探索不同行业的企业化升级的路径,并首次提出了AIMM——企业化成熟度模型

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    2018“折腾”简史

    产业在经历了十年起落浮沉后,如今正逐渐走向成熟。 回首2017年的科技舞台,绝对是主角,A1phaGo ZERO碾压A1phaGo,实现自我学习,百度无汽车上路,iPhoneX 开启Face ID,阿里、小米先后发布音箱,肯德基上线脸支付 ....这些背后都是技术的驱动。 本文带你回顾AI()在2017年的重大进展。一.AI变得更像了? 五.AI展现音乐素养2017年6月,美国佐治亚理大学音乐科技中心开发出的一款名为Shimon的机器,会弹奏木琴,并实时析音乐,配合类演奏,还即兴独立创作乐曲。

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    、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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    2018的三大趋势

    越来越多的行业正在被机器学习、 VR 、这样的前沿技术颠覆,科技的发展进步使离我们的生活越来越近,AI的化和性化会影响每一个未来的生活和作。 那么一起来听听美国专家关于2018发展的最新观点吧!? 2真实世界的据将是新的器AI需要在大量真实世界据的基础上进行开发,不仅够与交往,而且还要几乎与相差无几。2018将是AI公司攻克关键任务的一年。 在2018,我们将看到更多的行业合作,如伙伴关系,以及公开对话,讨论如何确保们开发和培训算法避免复制社会偏见。公司将逐渐认识到,构建避免偏见的算法不仅是正确的事情,而且也对商业有益。 反过来,伦理将成为计算机科学教育的基本组成部。同样的,医学生必修医学伦理学课程,计算机科学专业的学生也必修伦理课。

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    2018年度技术趋势

    是计算机科学的一个支,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。是对的意识、思维的信息过程的模拟。不是,但那样思考、也可超过。 毫无疑问,2018年是腾飞的时间点,技术有以下5大趋势:1深度学习:揭秘神经网络的作原理神经网络作原理模仿类大脑的深度神经网络展示了它们可以从图像、音频和文本据中“学习”的力。 随着时间的推移,每个网络都会得到改进,从而使两个网络都够学习到给定据集的整个布情况。 ΔGene Kogan风格转移作品可以设想,将成为一项重要的基础设施,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”,每个都离不开,我们不再是小猪佩奇社会,而是社会

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    线稿上色

    不过,其实我对这个是持有乐观态度的,因为去年我就看到类似的具(可就是这个),而现在的效果比之前要好很多,当然,实用性上还是有点门槛。?我实际尝试后的效果……当然,和线稿也有很大的关系。 实际上,这个具学习成本还是有的,而且目前上色AI的水平也有天花板。? 如果一直有同样关注世界前沿技术的应该是很体会这句话的,因为很多时候,目前的技术水平达不到们预期里的效果,但是很多又全凭一张嘴,毫无大脑的说『我觉得这个想法很棒,可是我们的技术员做不出来而已』… ----最后,AI具并不是『取代』而是『优化』,上色AI一出来,就大批鼓吹『画师失业』,程序AI一出来,就大批鼓吹『程序员失业』……具始终是具,有美术基础的画师,上手上色AI肯定比零基础的小白要快 比如互联网早期的『打字员』这种职业,在聊天软件兴起后,在输入法普及后,很自然的消失了。那本就不是可以让你混吃一辈子的技而已。?走在世界前沿的,与其说是天才,更像是一个孤独的探索者。

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    2018年关于、大据和析的十大预测

    已经流行了很长一段时间。但据预测,随着新年的到来,、大据和析等最新技术需要做出改进,以提供更好的性。升级后的界面还将有助于增强机器与的协作。 预计2018年将有70%的企业部署改进版的AI,而2016年和2017年的别为40%和51%。专家们已经对2018年可出现的一些经过重新设计的技术做出了预测。 随着一种新的功被引入析应用程序,将可以使用自然语言实现据查询,也可以通过实时的可视化方式获得查询结果。2.随着技术的进步,企业将依赖于的决策力。 析整体情况,并向客户提供最佳解决方案,向供应商提供有利项目,并向员提供指导。据估计,这些指导将为公司带来巨大的优势。 将持续以其超凡的力为我们带来惊喜。现在,我们可以预料,析和大据团队将在世界上带来更大的变化。

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    【CDAS 2017】大据与论坛:大据驱动

    2017年CDAS第4届中国析师行业峰会大据与论坛中,来自IBM、猎聘网、众互动、库等6位专家与资深行业领军享了大据时代,大据如和驱动又如何反哺大据? 论坛现场盛况的应用场景在哪儿? 众互动CEO 罗飞罗飞在会上享了的时代背景、应用场景及相关技术。他指出弱通过脑科学、硬件、算法、器官模拟和情商的突破达到强。 随着信息时代的发展,大据技术让信息更好被利用,产品将更加多元。通过收集用户需求,基于析,减少用户去选和比,更好地提升了用户的体验。 将被运用到深度学习、语音、图像、系统、芯片、语义等各个方面。如何全面理解大据驱动的职业发展的职业发展猎聘网首席据官 单艺随着的发展,各个领域都受到不同程度的影响,对于求职者来说,合理的才大据是求职成功的关键。

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    2018将如何影响字营销?

    引言:正在改变世界,那么2018年将会如何影响字营销呢?本文析了AI可以极大地推动字营销的一些潜在领域。翻译 | Nic审校 | Sarah编辑 | Rachel? 而已经处于动态演进阶段的字营销领域将是2018年里的下一个目标。 受益于社交媒体不断延伸到生活中,和们网络冲浪时有意无意地留下的大量据,字营销领域拥有巨大潜力。 今年通过诸如大据,物联网和机器学习等不断强化的流程让大家充感知到了它的存在。但这些还只是尚待释放的全部潜力中的一小部。 今后几年,特别是2018年,因应用而产生的变化和影响将越来越显著。我们来看看2018年会如何影响字营销。以下是AI可以极大地推动字营销的一些潜在领域。 这些可性目前还只在“胎儿”阶段,但2018年可会成为驱动字营销的突破口。1. 更大程度的个性化用户体验这是够突破并产生重大影响的最关键领域。

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    2018全景图与发展趋势

    摘要:风险资本家马特·图尔克(Matt Turck)最近发布文章,力越大,责任越大,介绍了大据与2018年发展的趋势,并发布了全景图,涵盖基础架构、开源框架、公司等,一图囊括AI和大据的发展趋势 2018&大据全景图?全景图涵盖了大行业的基础架构、开源框架、据API、据资源、跨基础结构析、业应用、企业应用、具等,涵盖有1095家大据公司被纳入全景图。 2018据发展趋势2018 年,是据世界中激动心但又复杂多变的一年。 一方面,据技术(大据、据科学、机器学习、)继续发展,变得越来越高效,在世界各地企业也得到了广泛的应用。到目前为止,2018 年企业界的关键主题之一是“字化转型”,这绝非偶然。 如果说生态系统的基础设施和析部已经发展到后期的大多,那么对于企业和垂直应用来说,我们仍然是非常早期的先驱者。

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    2018,怎样才成为抢手的才?

    AI行业现状进几年来,无论是科研院所,商业巨头还是初创企业,各行各业都在大力开发或者引进,由于储备不足,导致才出现巨大缺口,根据LinkedIn近日发布的全球AI领域技术布图显示 而且热度的出现不是突然兴起的,在此之前,大据和算法等基础技术的成熟度已经很高,各企业在本行业的据储备也非常充,对AI的需求也很迫切,投身于这样的行业怎么会存在泡沫呢? 从国家政策角度来看,2017年中国政府宣布至2030年实现领导地位路线图,制定了诸如“中国制造2025”、“互联网+计划三年指导”、“新一代发展计划”等政策,力争促使中国企业成为技术领域的全球领导者 2018,怎样才成为抢手的才?硅谷是大据和技术主要发源地,顶尖的据科学家一半以上集中在硅谷。 通过本课程的学习,您将掌握机器学习、开发、据科学等前沿技术,成为领先企业最需要的关键性才。- 课程计划 -课程内容为三个部,从浅入深,循序渐进,且独立成篇。

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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。? 1.3 基于的刷脸登录介绍刷脸登录是基于、生物识别、3D传感、大据风控技术,最新实现的登录形式。用户在无需输入用户名密码的前提下,凭借“刷脸”完成登录过程。

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    python学习路线

    1、学习并掌握一些学知识 高等学是基础中的基础,一切理科都需要这个打底,据挖掘、、模式识别此类跟据打交道的又尤其需要多元微积运算基础、线性代很重要,一般来说线性模型是你最先要考虑的模型 ,加上很可要处理多维据,你需要用线性代来简洁清晰的描述问题,为析求解奠定基础概率论、理统计、随机过程更是少不了,涉及据的问题,不确定性几乎是不可避免的,引入随机变量顺理成章,相关理论、方法、 、图论、拓扑,更理论一点的还有实复析、测度论,偏程类一点的还有信号处理、据结构。 5、买一个GPU,找一个开源框架,自己多动手训练深度神经网络,多动手写写代码,多做一些与相关的项目。 6、选择自己感兴趣或者作相关的一个领域深入下去有很多方向,比如NLP、语音识别、计算机视觉等等,生命有限,必须得选一个方向深入的专研下去,这样才成为领域的大牛,有所成就。

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    化浪潮来袭,2018将受热捧

    从整个行业来看,Gartner列出了2018年十大科技趋势,包括(AI)基础、应用与析、物件、字孪生、从云端到边缘运算、会话式平台、沉浸式体验、区块链、事件驱动、以及持续自适应风险和信任 龚培元解释,的部无疑就是们普遍认为2017年是发展元年,到了2018年,Gartner认为,将跨入实用技术的领域,转变为可用的技术成果,而不再是实验室中研究的技术,2018 随着需要搜集越来越多的据作为其深度析的基础,不仅需要保护据的安全性,更需要有力防范并找出错误或者假信息,以免析结果出现误差。 2018将可摆脱2017年可据不足的窘境,增强的算法力将促使语音、图像识别等技术不断突破,将进一步增加终端的附加价值,开拓更多元的化应用。 他最看好终端侧的技术,“之前的技术主要依赖于云端、服务器中对大量据的析,终端只是一个据入口,或只具备据采集功

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    2018云、大据、将上演“三国鼎立”?

    2018年,我们将看到云提供商更加重视进一步整合那些具有更高层次抽象的单个服务。他们还将关注与据管理和无服务器相关的服务。 对于一般企业来说,并不是微不足道的,但是对于大多企业来说,没有理由去雇佣几乎没有据的科学家,或者从头开始构建和培训模型。   我们可以看到Salesforce这样的公司是如何将构建到平台的,利用它所承载的大量客户据。其他公司也在沿着这条道路将嵌入到产品中。 如果您在学习阶段使用了像TensorFlow、Spark、H2O和Python这样的框架,那么将需要使用相同的方法来进行推断部(得)。2018年,我们将努力定义开放和跨平台的模型。 电话推销员和助手被机器取代。机队或卡车、出租车司机或技术员由和事件驱动的逻辑编排,以最大限度地利用资源。  在2018年,我们将看到从大据向快速据和连续据驱动应用程序的持续转变。

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    打击

    来源:AI前线本文长度为4000字,建议阅读8钟随着 AI 技术的发展以及部滥用,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 技术的发展以及部滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 在打击未遂信用卡欺诈方面取得了重大进展:我们大多都收到过信用卡发卡机构发来的消息,以确认网络犯罪子的未遂购买行为。 “在线欺诈发生在高度发达的、存在的生态系统中,”位于美国爱达荷州博伊西的基于 ID 的反欺诈企业 Kount Inc 的科学主管 Josh Johnston 说,网络犯罪子专门从事不同类型的犯罪 Johnston 说:“欺诈者可以购买这些验证卡的清单,并通过任意量的在线计划从中获利。“这些犯罪子大量使用,他们也像合法开发者一样,在互联网论坛上享软件具和技巧。”

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    决策:+大

    但是随着类科技的发展,这类决策系统部由机器来承担了起来,例如我们前些年经常讨论的BI、近些年讨论的大析,实际上都已经较为普遍的被类用来做辅助决策,而伴随着的迅速进化,我们不禁联想,依靠相关技术 决策=大据+点Deep Matrix决策系统融合大据与技术,基于动态知识图谱和行业业务模型,具备自适应和自优化的力,支持复杂业务问题的自动识别、判断并进行推理,进而做出前瞻和实时决策的化产品系统 自适应与自优化:百点DeepMatrix AI决策系统具备自学习和自进化力,在第一阶段经过研判、抽选之后,就可以由决策系统进行自我学习,实现预警、研判,适合舆情、情报、推荐等多个场景 五大核心力:海量据汇聚融合力:借助百点大据系统,将海量的结构化与非结构化业务据进行汇聚融合;快速感知和认知力:通过应用,从海量的据中快速提取有价值的据,感知业务与环境的变化;强大的析和推理力 :对据进行析与推理,析出业务的真实动向与未来趋势;自适应与自优化力:通过对配置与机器执行的融合,实现针对应用的预警、研判;行业决策力:通过大据与的结合,最终生成业务指导决策

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    2018年商业、云、机器学习、的趋势

    2018年的析将包含可视化模型2017年,对2800名商业专家的一项调查预测,据可视化和据发现将成为一股重要趋势。 机器学习已经被用于各种医疗行为,包括:行为矫治流行病爆发预测药物研发放射检查电子病历诊断和疾病识别2018年的研究目前致力于开发使机交互更加自然的算法以及训练这些算法的方法。 和机器学习使通常需要类决断的作有了自动化的可,这些作包括如下技:阅读手写材料识别面部表情学习认知力,比如规划和利用部信息进行推理Gartner Research公司副总裁大卫·瑟尔利 和网络安全《哈佛商业评论》写道:“讽刺的是,面对利用进行的黑客攻击,我们的最佳防御策略也是利用。 在2018年,与网络安全的关系将变得更加紧密。

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