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11月15日,国家宣布一个大消息!科技部召开了新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会,宣布首批国家新一代人工智能开放创新平台名单:百度、阿里云、腾讯、科大讯飞!
从国家战略来看,未来一段时间内,人工智能和制造业的结合将成为推进智能制造的主要手段。从产业发展情况来看,人工智能产业架构已经初具雏形,主要包括基础支撑层、技术驱动层和场景应用层,笔者将主要从这三个层面对人工智能产业链进行梳理和解析。
技术正在逐渐改变我们生活和工作的方式,在过去的十年里,这种变化的速度更是急剧上升,因此我们更需要紧跟步伐,做出明智的决定,而且随着 AI、IoT 以及沉浸式体验等领域的不断发展,开发者应和这些具有高潜力的技术保持密切的联系。
深度学习是计算机领域中目前非常火的话题,不仅在学术界有很多论文,在业界也有很多实际运用。本篇博客主要介绍了三种基本的深度学习的架构,并对深度学习的原理作了简单的描述。本篇文章翻译自Medium上一篇入门介绍。
通过物联网产生、收集海量的数据存储于云平台,再通过大数据分析,甚至更高形式的人工智能为人类的生产活动,生活所需提供更好的服务,这必将是第四次工业革命进化的方向。
如果你对人工智能感兴趣,但不知道从哪里入手,那就看看这篇文章。本文列出了12种人工智能工具、库和平台,介绍它们的用途、缺点和优点。
在近期的Ignite大会上,Microsoft发布了多个与人工智能服务及工具相关的更新,其中包括发布Azure ML Experimentation服务、Azure ML Model Management服务、Azure ML Workbench以及Microsoft Cognitive Services的一般可用版(GA)。
开源测试工具的发展正处于人工智能测试工具变革的边缘。尽管还有一段距离,但我们相信,使用人工智能进行可靠的软件测试的时代很快就要到来了。
既然已经身在工业界,那么我就谈谈工业界未来几年需要什么样的机器学习人才。不谈学术界主要还是因为大部分人最终不会从事研究,而会奋斗在应用领域。相较而言,工业界对人才的需求更加保守,这和学术界不同。这受限于很多客观因素,如硬件运算能力、数据安全、算法稳定性、人力成本开支等。
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