“你是程序猿啊，就是搞AI，很赚钱的那个吧”， “现在小学就开始学人工智能，你娃可有优势了” “听说现在机器人都会写代码了，你们程序员也失业了” “学人工智能不错吧，哪个学校好啊”... 艾润物联CTO王银波语录 中国造就网红 套路，AI在中国也不能脱俗 中国科技界“网红”三部曲 政策导向 媒体造势 利益者跟进 1.政策导向 人工智能上升到国家战略，抢占制高点，人工智能弯道超车 ? 图片源自中国政府网 新一代人工智能发展规划 新一代人工智能发展分三步走的战略目标，到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。 ? 媒体造势 媒体蜂拥而上，AI风口来了，人才紧缺，AI从娃娃抓起 ? AI风口来了 ? 人才紧缺 ? AI从娃娃开始 3.利益者跟进 AI企业融资，高校开办人工智能学院，培训机构风起云涌。。。 ? 钱到AI这个碗里来 ? 高校开办人工智能学院 ?
人工智能（A.I.）距离人类的智能多远? 或者，A.I. 距离独立思考多远? 在大家意识到之前，第四次工业革命 ― 人工智能革命已悄悄掀起，渗入日常。 如何量度人工智能的水平？ 他进一步指出，步入「后人类时代」，人类一些行动将被人工智能取代，可见于不久将来，人工智能将与人类合作共融。 （人工智能技术领先的国家将会统治全世界）；中国国务院今年7月发表《新一代人工智能 发展规划》，强调发展人工智能，除了经济原因，更关乎战略层面；美国高科技公司Tesla行政总裁Elon Musk直指A.I 自我意识的超人工智能出现前，人类还有好长一段时间。 两个关于人工智能你要懂的词 1.
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人工智能和 AI 已经走入了普通大众的视野，我们在生活中可以看到很多跟 AI 相关的产品。比如 Siri、AI 拍照、AI 修图… 虽然大家看得多，但是大部分都是一知半解。到底什么是人工智能？ 人工智能（AI）本质上是一种工具 那么我们应该如何正确的看待人工智能（AI）？ AI 跟我们使用的锤子、汽车、电脑……都一样，其本质都是一种工具。 人工智能： 人工智能其实是超越了之前电脑的边界，以前电脑无法做的事情 AI 可以做了。 人工智能的局限性 在探寻 AI 的边界时，我们可以先简单粗暴的把 AI 分为3类： 弱人工智能 强人工智能 超人工智能 ? 弱人工智能 弱人工智能也称限制领域人工智能（Narrow AI）或应用型人工智能（Applied AI），指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。
我觉得现在有些人已经过度夸大人工智能（AI)的危害了... 从程序本质上来说， AI其实就是一个更大的循环（Big Loop），原来你的程序可能循环1000次，一万次，在AI的世界里则是1000万次， 一万亿次，甚至更大的循环次数而已。 况且， 即使在这么大的循环次数下面，即使有持续的数据来“喂”各种AI程序，他们最终的判定也只是根据以往的“经验”去“猜”， “嗯， 这个东西跟之前的一类数据好像差不多， 那么这个东西应该就是XXX了”, 而如果从人工智能的分类上来看， 现在的人工智能分为： 感知智能 和 认知智能。 现阶段，大部分声称或者已经大规模实践和应用的人工智能技术，依然处在感知智能的范畴，比如图像识别，语音识别，各种传感器等。 认知层面，现在只有人类才会有。
AI 芯片是什么？ AI 芯片最简单的定义就是从事人工智能算法计算的芯片，目前这些人工智能算法一般是深度学习算法，或者是一些机器视觉和机器学习算法。 它也被称为 AI 加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。目前 AI 芯片主要分为 GPU、FPGA和ASIC。 2008 年，英伟达推出 Tegra 芯片 ，作为最早的可用于人工智能领域的 GPU ，如今已成为英伟达最重要的 AI 芯片之一 ，主要用于智能驾驶领域。 对于中国 AI 芯片市场 ，根据中国信通院的数据报告 ，中国的人工智能市场规模在 2018 年超过 300 亿人民币 ，而 2019 年后将超过 500 亿人民币。 在过去两年中，几家中国 AI 芯片初创企业已获得至少 1 亿美元的资金。一些专家认为，与在整个半导体市场上相比，中国在人工智能芯片市场上的竞争优势更大。
用于研发的AI应用似乎并不是仿制药公司最突出的解决方案。尽管缺乏优先级，但AI可能在很多领域可以帮助仿制药公司。 ? 本文讨论了仿制药行业中人工智能的可能实现，如 查找生物仿制药：预测分析和自然语言处理，用于搜索药物的数据库，以查找科学家可用于生产仿制药的相似化合物； 研究药物化合物的晶体结构： 预测分析，用于确定化合物的形状对某些制造方法和其他药物开发过程的反应 寻找生物仿制药 预处理药物数据 仿制药公司可能会使用AI寻找原研药的替代品，也称为生物仿制药。 人工智能集成注意事项 寻找药物替代品的AI应用可能需要比他们最初期望的更深入地集成到客户公司的工作流程和系统中。 人工智能提出了很多疯狂的期望；但是，发生的事情是当人们尝试应用模型，应用AI系统时，在现实世界中，效果并不理想。 其次，当技术领域的工作人员与医疗保健行业的人交谈时，发现不匹配。
随着成像、导航和机器人干预等先进技术的发展，人工智能(AI)正在逐渐改变我们的手术实践。本文综述了近年来人工智能在外科手术中的成功应用，从术前规划、术中指导到手术机器人的整合。 最后，我们总结了人工智能在手术中应用的现状、发展趋势和未来发展面临的主要挑战。 原文题目：Artificial Intelligence：Artificial Intelligence in Surgery Artificial Intelligence (AI) is gradually 原文作者：Xiao-Yun Zhou,Yao Guo,Mali Shen,Guang-Zhong Yang 原文链接：https://arxiv.org/abs/2001.00627 手术中的人工智能（ AI).pdf
日前，R2.ai的创始人兼CEO黄一文接受了我们的采访，为我们讲述了他们对于人工智能自动化行业的发展趋势以及产品技术核心的认识。 AI无代码时代来临 业务问题，而不只是机器学习 “我们希望企业可以用98%的时间来解决业务问题，而不是机器学习问题”，谈到整个人工智能和数据行业的未来发展时，黄一文这样说道。 外媒Interesting Engineering在报道R2.ai这家近年来快速增长的公司时使用了”new generation”一词，我们也确实看到R2.ai为人工智能在应用当中从0到1的落地迈出了坚实的一步 “企业落地人工智能基本上可以有两种方法，第一种是基于系统规划，企业通过采集大量数据，搭建基础设施，一步一步地落地人工智能。 这样能大大降低人工智能落地的成本，也给企业更多的正反馈来进一步应用人工智能”。黄一文为我们补充道。 那么，数据科学家会失业吗？
文章目录 AIGC 什么是AI作画？ Prompt 数画 AIGC的未来发展 结语 AIGC AIGC（AI Generated Content）是指利用人工智能生成内容。 是利用人工智能来生成你所需要的内容，GC的意思是创作内容。与之相对应的概念中，比较熟知的还有PGC，是专业人员用来创作内容；UGC是用户自己创造内容，顾名思义AIGC是利用人工智能来创造内容。 什么是AI作画？ 虽然AI作画本身涉及到很多人工智能学习领域跟算法相关的知识，但AI作画的原理解释起来并不复杂。 用户可以在平台上输入各种与风格、主题、氛围有关的关键词，AI根据这些关键词在互联网巨量的资源和素材中搜索、学习，最后糅合与拼接成一些符合要求的画作。这就是AI作画的简单解释。 同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。
人工智能的基础是数学，这一点已经是确定无疑的共识了。 但“数学”二字所包含的内涵与外延太广，到底其中的哪些内容和当前的人工智能技术直接相关呢？ 今天我们就来看看入门人工智能所需要的数学知识。 人工智能必备高等数学知识点清单 AI 技术岗所要求的高等数学知识，大致可以分为四个方面：微积分、概率统计、线性代数，和最优化理论。 每个分领域都至少是一本书（也可以是一摞书）。 函数求导：求导是梯度的基础，而梯度是 AI 算法的基础，因此求导非常重要！必须要搞清楚概念，并学会常见函数的导函数求法。 链式法则：符合函数求导法则，反向传播算法的理论基础。 人工智能背后的数学大神们 上述知识点，看起来好像有点吓人哦，不像是“我能记得住”的样子。 有没有办法能够轻松愉快不累且高效地掌握人工智能（机器学习/深度学习）领域要用到的数学知识呢？ 说实话，现在全球数以千万计的 AI 技术人员真应该把这些大佬供起来，说咱们的饭碗都是他们赏的也不为过。
很久以前，人工智能和AI被一部分人当作两种不同的东西。他们认为，应用在科技或生活的机器人身上的那些才配叫『人工智能』，而应用在游戏里的只配叫『AI』。 至于『很久以前』的『很久』到底是多久之前呢？ 而人工智能就是让电脑模拟出一个虚拟的中心，然后以人工填充的方式扩充它的半径，从而形成类似人类的一个圆。 ? 回到开头，为什么会有优越党看不起游戏里的AI呢？ 我们来看一下，什么是游戏的AI。 在围棋AI登顶以后，游戏AI的热潮忽然又开始了，于是人们开始承认人工智能存在于游戏里。 就像游戏里的迷宫，对玩家来说是正反馈，而人工智能帮助玩家一键自动寻路走到迷宫出口，那游戏反馈相当于直接让玩家从入口走一条直线到出口。游戏精心设计的迷宫被精心设计的寻路AI抵消了，简直多此一举。 继续以『flappy bird』为例，人工智能在这个游戏里的应用的话，那么AI其实应该通过学习玩家的行为来对应生成水管。
超级人工智能之路 什么是AI？ 如果你跟我一样，过去一直认为人工智能（AI）只是一个科幻的概念，但最近一直听到一些业界大牛频频提起这个词汇，而你对AI的概念却十分模糊。 John McCarthy在1956年发明了“Artificial Intelligence（人工智能）”这个词，但他经常跟人抱怨，“一旦AI开始出现，就没人再叫它AI了”因为这个现象，AI让人感觉像一个神话 最后，虽然AI是一个广泛的概念，但我们可以根据AI的发展阶段，来对它进行分类，AI有以下3个重要的发展阶段： 1）弱人工智能阶段（ANI） 弱人工智能指一些专注于某个领域的AI，比如能在围棋上击败柯洁的 2）强人工智能阶段（AGI） 这个阶段也可以称为-人类级别AI，这个阶段的AI，可以在所有领域与人类媲美，比如它既可以在围棋领域击败柯洁，可以在短跑领域跑过博尔特，也可以在中国高考并成为省状元。 3）超人工智能阶段（ASI） 牛津大学著名哲学家和AI思考者Nick Bostrom把超人工智能（ASI）定义为“一种在任何领域都甩人类最聪明大脑几条街，包括科学创造力、通识，以及社交能力”。
但我与Google人工智能开发专家彭靖田老师沟通后发现：这种“无法建立完整AI知识框架”的学习方法根本就是错误的！ 而且还经常缺乏对应知识点的实战，造成“学与练的脱节”。 01 让96000+人选择的AI学习方法 首先你要清楚，成为一名合格的AI工程师，正确的学习路径是什么： 1、学习AI所需要的基础数学知识； 2、学习人工智能必学的Python编程； 3、学习机器学习与深度学习的基础理论与算法 所以，为了让更多 0 基础小白打好求职人工智能工程师的核心能力，CSDN 联合谷歌人工智能开发专家彭靖田老师等 7 位一线 AI 工程师，基于正确的学习路径，共同打造了这门<Python 人工智能全程套餐课 02 注重小白体验，0 基础也能学 本课程专为准备入门人工智能的小白打造，从完整的AI学习路径出发，让每一位初学者都能迅速掌握，挑战AI工程师岗位。 8 大课程，带你从零入门人工智能 03 10个完整项目实战，完善你的简历项目经验 学AI，一定要通过大量的实战项目加以练习。
人工智能那些事儿 ? 机器学习是人工智能的一个重要实现方法 深度学习是机器学习的一个方法发展而来。 AI可以创作艺术画，AI可以创作曲目：DeepMusic团队 AI可以写诗歌，下围棋、象棋 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-qmwwis3T-1598326126427 1.到底叫人工智能还是机器智能？ - ? 1.什么是人工智能？ 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。 3.人工智能到底为何那么火热？ 火热？ 3.到底要不要成立人工智能学院？ 3.1 代表有西湖大学，只招收"博士研究生"，每个月的生活费给20000元。 3.3个人观点：人工智能很多都是交叉学科的知识，特别实在应用方面，不仅仅是编程的事情，因此，不应该广泛的设置独立学院。 2.那些概率的事儿 为何说人工智能是一个概率的事？
目前，研究人员正研究更深层次的领域，试图将区块链融入更复杂的技术领域中去，如大数据，物联网，最重要的是人工智能。 什么是人工智能？ 人工智能(AI)是机器人在相关领域能够更独立和更有效地工作的各种技术子集的总称。从语音模式识别到无人驾驶，人工智能的目标是让机器从大量数据流中收集的知识学习并对其进行应用，使其更加智能化。 ? 人工智能和区块链合并 区块链关注的是保持准确的记录、认证和执行，而人工智能则助力于决策、评估和理解某些模式和数据集，最终产生自主交互。 案例：用于医疗保健的以人工智能为中心的区块链技术，这种方案提高了流程的透明度和灵活性。 ? 上图展示人了几个人工智能和区块链具有相同特点的例子，现在，我们可以继续了解区块链如何改变人工智能。 案例：区块链人工智能平台SingularityNET开发的人工智能市场，是一个开源协议，也是一个协调人工智能服务的分布式市场智能合约的集合。
--吴恩达 如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能（AI）正赋能各个产业，推动着人类进入智能时代。 本文从介绍人工智能及主要的思想派系，进一步系统地梳理了其发展历程、标志性成果并侧重其算法思想介绍，将这段 60余年几经沉浮的历史，以一个清晰的脉络呈现出来，以此展望人工智能（AI）未来的趋势。 一、人工智能简介 1.1 人工智能研究目的 人工智能（Artificial Intelligence，AI）研究目的是通过探索智慧的实质，扩展人类智能——促使智能主体会听（语音识别、机器翻译等）、会看（ 如用神经网络模型输入雷达图像数据预测天气： 二、人工智能发展史 从始至此，人工智能(AI)便在充满未知的道路探索，曲折起伏，我们可将这段发展历程大致划分为5个阶段期： 起步发展期：1943年—20世纪 1956年，达特茅斯学院人工智能夏季研讨会上正式使用了人工智能（artificial intelligence，AI）这一术语。这是人类历史上第一次人工智能研讨，标志着人工智能学科的诞生。
一种强大的算法，强调了生物序列数据和人工智能(AI))的力量。AlphaFold有附加的项目和研究方向。一直在创建的数据库承诺了无数的应用程序，这些应用程序具有巨大的潜在影响，但仍然难以推测。 背景 AlphaFold克服了长达数年的瓶颈，有力地展示了人工智(AI)在生物研究中的力量。 同时，正如研究人员在此讨论的那样，其他基于 AI 的策略可以直接协助此类工作，最有效的是通过加速和增强 MD 模拟。也可能会继续努力利用人工智能预测变构结合位点。 然而，对构象的利用、学习和挖掘可以利用AI。 以人工智能为动力的算法，被输入庞大的数据，并由新兴的大规模计算能力促成，正在推动计算生物学的革命（。 AlphaFold, Artificial Intelligence (AI), and Allostery. The Journal of Physical Chemistry B.
一、为何人工智能(AI)首选Python？ 读完这篇文章你就知道了。我们看谷歌的TensorFlow基本上所有的代码都是C++和Python，其他语言一般只有几千行 。 如果说三年前，Matlab、Scala、R、Java 和 还各有机会，局面尚且不清楚，那么三年之后，趋势已经非常明确了，特别是前两天 Facebook 开源了 PyTorch 之后，Python 作为 AI Python 已经是数据分析和 AI的第一语言，网络攻防的第一黑客语言，正在成为编程入门教学的第一语言，云计算系统管理第一语言。 三、Python与人工智能 如果要从科技领域找出最大的变化和革新，那么我们很难不说到“人工智能”这个关键词。 直接下载调用后，在基础库的基础上再进行开发，大大降低开发周期，避免重复造轮子，还有python的是可移植性、可扩展性、可嵌入性、少量代码可以做很多事，这就是为何人工智能(AI)首选Python。
在大数据技术发展起来之前，人工智能一直没能大规模地爆发。 算法——深度学习算法的成熟 比如，以前图像识别、语音识别有一些技术瓶颈。 所以这波人工智能浪潮的爆发，基于以上三点——云计算、大数据，和深度学习算法。这也是AI产品经理这个职位产生的技术背景和时代背景。 现在人工智能公司提交上市的时候，有即报即审这样的优先策略。人工智能可以优先得到资本市场的支持。这也说明，我们国家对于产业升级的支持力度还是非常大的。 这是当前我们国家所面临的问题，同时也是AI产品经理这个职位产生的社会需求背景。 AI产品 经理出现的历史发展背景 我们纵观第一次、第二次、第三次工业革命，到现在人工智能为代表的第四次工业革命。 机器人是运用AI技术之集大成，因为它要用到人脸识别、语音识别等各种弱人工智能技术。 这个小伙伴是怎么入行的呢？他最开始自己做电商没做成，就去淘宝做运营。在淘宝做运营做得很潇洒，很愉快。 ?
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