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微软源基于Minecraft的AI平台

微软宣布,其研究员用来测试人工智能项目的平台AIX放源代码。 AIX平台已经用于微软的人工智能研究中,现在,也有个人测试版供研究者使用。这个版本中,用户可以在游戏中使用上帝模式测试AI。 AIX在夏天会通过源协议放源代码。 这个宣布正值Google的DeepMind大火之时。 Google的AI程序AlphaGo是一个下围棋的程序,在最近和顶尖旗手李世石的对决中,李世石已经以4:1的比分输给了AlphaGo。 人工智能的研究者能各种工具,比如识别单词等。但是却不能将这些工具结合起来。 通常,研究者如果想要让机器人爬上山峰的话,需要在每次失败的时候都对其进行修正。 AIX平台是由英国剑桥的微软研究院的平台,包括Java版本的“mod”和供编写代理用的代码。所有的组件都可以在Windows,Linux,Mac OS上运行,研究者可以使用任意编程语言编写代理。

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微软源基于Minecraft的AI平台

image.png 微软宣布,其研究员用来测试人工智能项目的平台AIX放源代码。 AIX平台已经用于微软的人工智能研究中,现在,也有个人测试版供研究者使用。 这个版本中,用户可以在游戏中使用上帝模式测试AI。 AIX在夏天会通过源协议放源代码。 这个宣布正值Google的DeepMind大火之时。 Google的AI程序AlphaGo是一个下围棋的程序,在最近和顶尖旗手李世石的对决中,李世石已经以4:1的比分输给了AlphaGo。 人工智能的研究者能各种工具,比如识别单词等。但是却不能将这些工具结合起来。 通常,研究者如果想要让机器人爬上山峰的话,需要在每次失败的时候都对其进行修正。 AIX平台是由英国剑桥的微软研究院的平台,包括Java版本的“mod”和供编写代理用的代码。所有的组件都可以在Windows,Linux,Mac OS上运行,研究者可以使用任意编程语言编写代理。

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    【探索AI】谷歌、微软用AIAI,特定任务超越人类AI专家

    【新智元导读】为了应对AI人才不足,以谷歌为首的企业正在想方设法,能够取代AI研究员的AI系统,让创建AI软件变得容易。 出能够自己编写程序的AI,是AI研究者的梦想,也可能是众多计算机程序员的噩梦。 现在,以谷歌为首的各大公司,在AI人才严重不足的情况下,始把目光投向另一个更为强大的目标——能够自己创建AIAI。 谷歌大脑负责人Jeff Dean已经在多个场合公宣传这一项目,相信AutoML将在不久后将为谷歌带来能够部分取代人AIAI系统。 不止是谷歌,微软、亚马逊、Facebook这些巨头纷纷都在能够自己AIAI上面投注努力,这正在形成一种趋势。

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    5分钟配置好你的AI环境

    作者 | Revolver 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 无论是第一次设置TensorFlow的新手数据科学爱好者,还是使用TB级数据的经验丰富的AI工程师,安装库、软件包或者框架总是一个困难又繁琐的过程 但随着机器学习框架和算法的不断展,我们将很难花时间专注于学习所有相关的人员工具,尤其是那些与模型构建过程没有直接关联的工具。 为什么使用docker 如果让你说出软件最烦人的事情,那么环境配置必然是其中之一。例如始编写Python应用程序,那么你的第一个步骤就是在您的计算机上安装Python。 Docker Registry 是集中存放镜像文件的场所,提供集中的存储、分镜像的服务。 Datmo充分利用了Docker,简化了流程,帮助您快速轻松地运行AI框架。下面是使用流程: 1.

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    最适合AI的六种编程语言

    AiTechYun 编辑:nanan 自从AlphaGo战胜柯洁,AI风头就一直无人能及。而对于者来说,AI是一个十分广阔的领域,很多编程语言都可以利用AI进行。 结合这些机制可以为AI项目提供一个灵活的框架。Prolog广泛应用于AI的 expert系统,也可用于医疗项目的工作。 C ++ C ++是目前世界上速度最快的面向对象的编程语言,其在硬件层面上的交流能力使人员能够改进程序执行时间。C ++对于时间很敏感,比如,搜索引擎可以广泛使用C ++。 在AI项目中,C++可用于统计,如神经网络。另外算法也可以在C ++被广泛地快速执行,游戏中的AI主要用C ++编码,以便更快的执行和响应时间。 Yigo可广泛应用于管理信息系统的基础编码与设计工作,比如,程序编码部分可通过Yigo软件机器人自动完成,以解决人工编码工作量繁重低效、周期冗长等桎梏。

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    AI者们,2017年你们过得好吗?

    回顾即将过去的 2017 年,AlphaGo 与柯洁的再次对战、Google AI First、百度 All in AI 带着无人驾驶上五环等让我们迎来了人工智能前所未有的火热,连同的,还有层出不穷的智能音箱 熟悉的语言是否仍是主流,知识储备是否满足行业的展,要不要转行去做 AI?又如何缓解巨大的工作压力,薪资是否可以更上一层楼…… 如此多的困惑,在即将到来的2018年,是否已经有了答案? 而在近两年,比直播更热的是人工智能技术,事实上,从1956年人工智能成为一门学科至今,人工智能展经历了几次起落,正如前文所说,AlphaGo之战与众多巨头进击 AIAI 专业人才的需求无限放大。 由于AI、区块链等领域的大热,让此前一直处于风头之中的移动落寞了,早在李彦宏便言“移动互联网时代已经结束”,也是受整体大环境影响,不少者自嘲从事移动应用已经OUT了。 把用户需求产品化并能够盈利是移动应用面临的最大挑战 移动应用领域,在2016年者仍然呈增长趋势,但是2016年者跨平台增长趋势比较明显。

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    5分钟配置好你的AI环境

    但随着机器学习框架和算法的不断展,我们将很难花时间专注于学习所有相关的人员工具,尤其是那些与模型构建过程没有直接关联的工具。  在这篇文章中,我将展示如何使用docker和python工具包 datmo 为任何流行的数据科学和AI框架快速配置环境。  一. 为什么使用docker  如果让你说出软件最烦人的事情,那么环境配置必然是其中之一。例如始编写Python应用程序,那么你的第一个步骤就是在您的计算机上安装Python。 Docker Registry 是集中存放镜像文件的场所,提供集中的存储、分镜像的服务。 Datmo充分利用了Docker,简化了流程,帮助您快速轻松地运行AI框架。下面是使用流程:  1.

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    2021年中国AI平台市场报告

    日前,市场调研机构弗若斯特沙利文联合头豹研究院布《2021年中国AI平台市场报告》。 03竞争态势 中国AI平台市场处于技术成熟与平台完善阶段,竞争主体在AI平台产品创新能力、增长能力各具竞争优势。 2016-2020年,中国AI平台营收规模快速扩张,2020年中国AI平台营收突破200亿元,存量市场稳定增长。 中国AI平台市场处于技术成熟与平台完善阶段,竞争主体在AI平台产品创新能力、增长能力各具竞争优势。 AI平台的核心竞争将围绕“提升自身服务供应能力”的硬实力与“满足客户需求能力”的软实力两方面展AI平台厂商通过提供弹性服务、简化者操作流程等方式改善者的平台使用体验,构建厂商软性竞争力

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    AI上,Python是不是地表最强?

    人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 是 IT 行业的新秀。在对其安全性的讨论不断升级的同时,人员也在扩展人工智能的能力和容量。 AI 提供更准确的预测和洞察可提高业务效率、降低生产成本并提高生产力。难怪许多行业都应用 AI 和 ML 来提高性能并推动产品。简而言之,人工智能有助于以更少的努力完成更好的工作。 Python 库提供了基本级别的项目,因此人员不必每次都从一始就对它们进行编码。 ML 需要连续的数据处理,而 Python 的库让者可以访问、处理和转换数据。 较低的入门门槛让更多的数据科学家能够快速掌握 Python 并始将其用于 AI ,而无需在语言学习上浪费太多精力。 Python 编程语言类似于日常英语,这使得学习过程更容易。 然而,对于 AI 人员来说,重要的是要强调在人工智能、深度学习和机器学习中,能够以人类可读的格式表示数据至关重要。

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    用于AI的5种最佳编程语言

    你是一个对你下一个项目选择编程语言困惑的AI(人工智能)追求者吗?如果是这样,那么你来对地方了,因为在这里我们将看到AI最好的5种编程语言。 人工智能是一个巨大的领域。 并且对于AI项目应该使用哪种编程语言,没有权威的答案。 在学习页面的帮助下,您可以始使用任何可用的编程语言。只要输入你最喜欢的编程语言,你就可以得到所有重要的信息。 Python 由于其简单性,Python是人工智能AI领域使用最广泛的编程语言之一。它可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。 著名计算机科学家彼得·诺维格,在人工智能领域有广泛的作品,也是著名的AI本书的作者,“人工智能:一种现代方法,”解释了在Quora上为什么Lisp是在AI展上的编程语言之一回答。 它能够在硬件层面进行通信,使人员能够提高程序执行时间。C ++对于时间敏感的AI项目非常有用。例如,搜索引擎可以广泛地利用C ++。 在AI中,C ++可以用于像神经网络中那样的统计AI技术。

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    【行业】用于AI的最佳5个源框架

    虽然AI所涉及的机器可以执行具有人类智能特征的任务,但机器学习能够使现代计算机在没有明确编程的情况下学习。基本上,机器学习是通过模式识别和计算学习理论从AI展而来。 在本文中,我们列出了5个最适合用于AI源框架: 1.Tensorflow ? TensorFlow是谷歌的用于深度学习或人工神经网络的源软件库。 它由Google AI团队内的Google Brain团队,并于2015年11月9日在Apache 2.0源许可下布。TensorFlow使用数据流图进行数值计算。 它的网站提供教程和资源,可帮助那些对它了解较少的人员。通过放获取机器学习代码的TensorFlow库,Google正在帮助简化复杂深层神经网络的构建、训练和部署。 微软认知工具包(以前称为CNTK)由微软研究院,是一个深度学习框架,旨在使用神经网络来处理非结构化数据的大型数据集。CNTK具高度的可定制性,因为它具有更快的训练时间和易于使用的体系结构。

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    【盘点】最适合AI的六种编程语言

    自从AlphaGo战胜柯洁,AI风头就一直无人能及。而对于者来说,AI是一个十分广阔的领域,很多编程语言都可以利用AI进行。 下面是整理出的几种典型编程语言供大家参考: Python Python是AI领域中使用最广泛的编程语言之一,它简单易用,且可以无缝与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。 结合这些机制可以为AI项目提供一个灵活的框架。Prolog广泛应用于AI的 expert系统,也可用于医疗项目的工作。 C ++ C ++是目前世界上速度最快的面向对象的编程语言,其在硬件层面上的交流能力使人员能够改进程序执行时间。C ++对于时间很敏感,比如,搜索引擎可以广泛使用C ++。 Yigo可广泛应用于管理信息系统的基础编码与设计工作,比如,程序编码部分可通过Yigo软件机器人自动完成,以解决人工编码工作量繁重低效、周期冗长等桎梏。

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    资讯|本届AI者大会PaddlePaddle亮点回顾

    中国者们的年度盛会——百度AI者大会近日落下帷幕。本次大会中,深度学习框架PaddlePaddle也备受关注,分论坛深度学习公课现场气氛活跃。 AI Studio可以实现云端训练,大家注册云端账号即可调用数据资源和模型资源,避数据量级的局限,促进模型精度。 ,清晰易懂,在AI者大会期间也收获诸多好评。 ,在此特别感谢所有提供支持的者们! 期待以后有更多的深度学习者一起,共建源生态~

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    AI可是个大工程 脸书想让AI自己AI

    深度神经网络解决下一个AI大问题,研究人员必须经历无数次失败的尝试,在一台、几十台甚至几百台机器中尝试。“我们更加像是教练而非运动员。” 互联网巨头正在计算系统,让它们代表工程师测试无尽的机器学习算法,它们自己就可以循环测试许多的可能性。更棒的是企业正在一套AI算法,让算法来编写AI算法。没有玩笑。 但Facebook的最终目标是一套新的AI模式,让人类从事的单调乏味工作尽可能少。 据米汉那透露,在新的AI时,Facebook工程师并不缺少创意,但是要测试这些创意却是另一回事。为了解决问题,他和团队了所谓的“Flow”工具。 更有趣的地方在于:AutoML也许可以利用AIAI。 正如米汉那所说的,每个月Facebook要训练和测试大约30万个机器学习模型。

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    Salesforce宣布启动针对其产品的AI计划

    Salesforce在AI领域的优势在于其拥有大量数据,这对AI和测试来说是非常重要的。而它也在充分利用这些数据,包括Email列表、日历事件、推特活动以及消费数据等。 这些数据应该能帮助Salesforce拉近在AI领域与Google、Facebook等公司的距离。

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    微软Connect(); 2017大会梳理:Azure、数据、AI工具

    在今天召的 Connect(); 2017 者大会上,微软宣布了 Azure、数据、AI 工具的内容。这是第一天的 Connect(); 2017 的主题演讲。 ? 在场视频中霍金又来了。 Visual Studio 也有新的工具和服务来帮助者更有生产力: Visual Studio App Center 正式布 – 面向者的云服务,由 Visual Studio Mobile Visual Studio Live Share – 者实时代码协作服务,可以让者在他们各自的Visual Studio 或 VS Code 中编辑和调试相同的代码。 AI 和机器学习方面的工具也得到了宣布: Azure IoT Edge 预览版 – 为 IoT 边缘设备提供 AI、高级分析和机器学习。 Visual Studio Tools for AI者和数据科学家可以利用 Visual Studio AI 模型。

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    IBM集结了140名数据科学家用于AI

    | KING 布 | ATYUN订阅号 随着越来越多的公司意识到数据科学家对,实验和部署人工智能的重要性,IBM启动了一个认证计划。它通过给公司员工提供技能培训课程激励他们加入该计划。 今年1月,IBM与行业财团The Open Group合作启动了数据科学家认证计划,该认证可通过实践经验帮助公司评估和验证数据科学技能,从而提高AI期望。 IBM和UPenn当前正在创建带有一套放源代码构建模块的课程套件,用于在本科和研究生课程(例如Python和放源代码工具和框架)中教授数据科学的核心概念。 但是,IBM的计划专门致力于证明哪些技能已用于项目结果。” 我们希望此计划为持续的AI实验,和部署奠定坚实的基础。这样做将加快IBM的AI之旅,并有助于我们提高业绩。”

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    BML CodeLab重磅更新:在Windows上可原生Linux AI

    百度 BML CodeLab 是一款专为国内机器学习者和数据科学家打造的交互式 AI 环境,最近的产品更新解决了以上所有问题:一键配好 Windows WSL2 AI 环境。 一键配好 Windows WSL2 AI 环境。 预装基于 JupyterLab 深度优化的下一代交互式工具。 预装插件支持提交本地和云端任务,预装最强中文 NLP 训练工具。 Feature1: 一键配好 Windows WSL2 AI 环境 仅需下载一个安装包,一键安装,即可全自动完成 Windows 系统升级,安装好 WSL2,安装好 Ubuntu18.04 子系统 ,安装好 docker,安装好交互式 AI 工具。 小编在网上查找很久,也没见过如此简单就能安装好 WSL2 AI 环境。 安装过程如下: 在这里下载安装包,然后启动安装。

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    ​吊打labelme,这款AI神器的图像标注yyds!

    AI展有三大内核:数据、算法、算力。现如今,算法和算力在市面上的差距显然已经没有那么大,能够给 AI 提供充足弹药支持的当属数据了。 都低代码时代了,这工作量严重影响我的效率; 下载和安装后,标注数据只能在本地存储,数据量小还好,但数据量一大了之后,严重消耗本地存储空间; 功能单一,它仅是一个数据标注工具。 现在,我现有一款比 labelme 更简单、更全面的数据标注工具,不但好用,竟然还可以白嫖,你要不要来试一试? 它就是 AI 神器——百度 BML 全功能 AI 平台,专门为企业及个人者提供机器学习和深度学习一站式 AI 服务,并提供高性价比的算力资源,助力企业快速构建高精度 AI 应用,是真的 无论是企业的 AI 应用,还是高校师生团队的 AI 科研项目,想要获取高精度模型,就必须高效率对训练数据进行清洗、标注、评估、调优等等,任何阻碍项目进程的工具都不能容忍。

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    为什么说 Golang 是 AI者最合适的选择?

    在本文中,我们将讨论为什么它是使用 Golang 基于 AI 的应用程序的理想选择。 为什么 Golang 是 AI 应用最合适的选择? 这些是 Go 为 AI 的主要特征和功能: 1.错误处理简单,调试快 AI 应用要达到人类的智慧和完美,就必须在输入上进行即时支出。 2.有益的Golang库 Go 库是用 Go 语言本身编写的,因此 AI 人员不必选择任何不同的语言。 在使用 Go 库专业的 AI 应用程序时,Golang 非常重视者的便利性。 使用 Go for AI 应用时,者可以立即访问报告或操作。 5. 如果你是一个初级者,期待深度可扩展的 AI 应用,那么Golang 就是你的选择!

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