微软宣布，其研究员用来测试人工智能项目的平台AIX开放源代码。 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在夏天会通过开源协议开放源代码。 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开发各种工具，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开发的平台，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。
image.png 微软宣布，其研究员用来测试人工智能项目的平台AIX开放源代码。 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在夏天会通过开源协议开放源代码。 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开发各种工具，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开发的平台，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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【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，开发能够取代AI研究员的AI系统，让创建AI软件变得容易。 开发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，开始把目光投向另一个更为强大的目标——开发能够自己创建AI的AI。 谷歌大脑负责人Jeff Dean已经在多个场合公开宣传这一项目，相信AutoML将在不久后将为谷歌带来能够部分取代人开发AI的AI系统。 不止是谷歌，微软、亚马逊、Facebook这些巨头纷纷都在开发能够自己开发AI的AI上面投注努力，这正在形成一种趋势。
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发展，我们将很难花时间专注于学习所有相关的开发人员工具，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 如果让你说出软件开发最烦人的事情，那么环境配置必然是其中之一。例如开始编写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、分发镜像的服务。 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.
AiTechYun 编辑：nanan 自从AlphaGo战胜柯洁，AI风头就一直无人能及。而对于开发者来说，AI是一个十分广阔的领域，很多编程语言都可以利用AI进行开发。 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开发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开发工作，比如，程序编码部分可通过Yigo软件开发机器人自动完成，以解决人工编码工作量繁重低效、开发周期冗长等桎梏。
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发展，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，人工智能发展经历了几次起落，正如前文所说，AlphaGo之战与众多巨头进击 AI 让AI 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开发落寞了，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，不少开发者自嘲从事移动应用开发已经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 移动应用开发领域，在2016年开发者仍然呈增长趋势，但是2016年开发者跨平台开发增长趋势比较明显。
但随着机器学习框架和算法的不断发展，我们将很难花时间专注于学习所有相关的开发人员工具，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 如果让你说出软件开发最烦人的事情，那么环境配置必然是其中之一。例如开始编写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、分发镜像的服务。 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.
日前，市场调研机构弗若斯特沙利文联合头豹研究院发布《2021年中国AI开发平台市场报告》。 03竞争态势 中国AI开发平台市场处于技术成熟与平台完善阶段，竞争主体在AI开发平台产品创新能力、增长能力各具竞争优势。 2016-2020年，中国AI开发平台营收规模快速扩张，2020年中国AI开发平台营收突破200亿元，存量市场稳定增长。 中国AI开发平台市场处于技术成熟与平台完善阶段，竞争主体在AI开发平台产品创新能力、增长能力各具竞争优势。 AI开发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”的软实力两方面展开，AI开发平台厂商通过提供弹性服务、简化开发者操作流程等方式改善开发者的平台使用体验，构建厂商软性竞争力
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 是 IT 行业的新秀。在对其开发安全性的讨论不断升级的同时，开发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开发。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，因此开发人员不必每次都从一开始就对它们进行编码。 ML 需要连续的数据处理，而 Python 的库让开发者可以访问、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 并开始将其用于 AI 开发，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 开发人员来说，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。
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开发最好的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，您可以开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的发展上的编程语言之一回答。 它能够在硬件层面进行通信，使开发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。
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发展而来。 在本文中，我们列出了5个最适合用于AI开发的开源框架: 1.Tensorflow ? TensorFlow是谷歌开发的用于深度学习或人工神经网络的开源软件库。 它由Google AI团队内的Google Brain团队开发，并于2015年11月9日在Apache 2.0开源许可下发布。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开发人员。通过开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）由微软研究院开发，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。
自从AlphaGo战胜柯洁，AI风头就一直无人能及。而对于开发者来说，AI是一个十分广阔的领域，很多编程语言都可以利用AI进行开发。 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开发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开发工作，比如，程序编码部分可通过Yigo软件开发机器人自动完成，以解决人工编码工作量繁重低效、开发周期冗长等桎梏。
中国开发者们的年度盛会——百度AI开发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，分论坛深度学习公开课现场气氛活跃。 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，避开数据量级的局限，促进模型精度。 ，清晰易懂，在AI开发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开发者们！ 期待以后有更多的深度学习开发者一起，共建开源生态~
要开发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。” 互联网巨头正在开发计算系统，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。更棒的是企业正在开发一套AI算法，让算法来编写AI算法。没有开玩笑。 但Facebook的最终目标是开发一套新的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，在开发新的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，他和团队开发了所谓的“Flow”工具。 更有趣的地方在于：AutoML也许可以利用AI来开发AI。 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。
Salesforce在AI领域的优势在于其拥有大量数据，这对AI的开发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。
在今天召开的 Connect(); 2017 开发者大会上，微软宣布了 Azure、数据、AI 开发工具的内容。这是第一天的 Connect(); 2017 的主题演讲。 ? 在开场视频中霍金又来了。 Visual Studio 也有新的工具和服务来帮助开发者更有生产力： Visual Studio App Center 正式发布 – 面向开发者的云服务，由 Visual Studio Mobile Visual Studio Live Share – 开发者实时代码协作服务，可以让开发者在他们各自的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 – 开发者和数据科学家可以利用 Visual Studio 开发 AI 模型。
| KING 发布 | ATYUN订阅号 随着越来越多的公司意识到数据科学家对开发，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开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和开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开发项目结果。” 我们希望此计划为持续的AI实验，开发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。”
百度 BML CodeLab 是一款专为国内机器学习开发者和数据科学家打造的交互式 AI 开发环境，最近的产品更新解决了以上所有问题：一键配好 Windows WSL2 AI 开发环境。 一键配好 Windows WSL2 AI 开发环境。 预装基于 JupyterLab 深度优化的下一代交互式开发工具。 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 开发环境 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 开发工具。 小编在网上查找很久，也没见过如此简单就能安装好 WSL2 AI 开发环境。 安装过程如下： 在这里下载安装包，然后启动安装。
AI 的发展有三大内核：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开发效率； 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，我发现有一款比 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 开发神器——百度 BML 全功能 AI 开发平台，专门为企业及个人开发者提供机器学习和深度学习一站式 AI 开发服务，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 应用开发，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。
在本文中，我们将讨论为什么它是使用 Golang 开发基于 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 开发的主要特征和功能： 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 开发人员不必选择任何不同的语言。 在使用 Go 库开发专业的 AI 应用程序时，Golang 非常重视开发者的便利性。 使用 Go for AI 应用时，开发者可以立即访问报告或操作。 5. 如果你是一个初级开发者，期待开发深度可扩展的 AI 应用，那么Golang 就是你的选择！
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