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04月12日

AI芯片格局最全分析

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AI芯片格局最全分析

如果说2016年3月份AlphaGo与李世石的那场人机大战只在科技界和围棋界产生较大影响的话,那么2017年5月其与排名第一的世界围棋冠军柯洁的对战则将人工智能技术推向了公众视野。阿尔法狗(AlphaGo)是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序,由谷歌(Google)旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发,其主要工作原理是“深度学习”。  其实早在2012年,深度学习技术就已经在学术界引起了广泛地讨论。在这一年的ImageNet大规模视觉识别挑战赛ILSVRC中,采用5个卷积层和3个全连接层的神经网络结构AlexNet,取得了top-5(15.3%)的历史最佳错误率,而第二名的成绩仅为26.2%。从此以后,就出现了层数更多、结构

03月25日

人工智能与深度学习

发布 : sohou | 分类 : 技术学习 | 评论 : 0人 | 浏览 : 63次
人工智能与深度学习

今天谈论的主题是人工智能,在我看来,对人工智能最贴切的定义就是尼尔逊教授所说的:“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”  也就是说,人工智能是要和深度学习捆绑到一起的,因为人最重要的能力就是学习。考试前刷各种各样的题从中学习方法,以保证在考试中可以作对同样的类型题。如果一个“人工智能”,只能作对固定那些题,而不会从中学习新的东西,它就不是一个AI。人工智能可以通过不断的学习,最终超过编写它的人在这个领域的技能水平,才是人工智能最强大的地方。  从“深蓝”到“AlphaGO”  “深蓝”是由IBM公司开发的国际象棋程序,它运行在一台每秒能够计算2亿步的超级计算机上,基于C语言。“深蓝”可以说是在

02月19日

应聘AI工程师要具备哪些能力?

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应聘AI工程师要具备哪些能力?

数据科学家应聘的“硬”实力  对于数据科学家或者人工智能工程师来说,最核心的竞争力无疑是他们对人工智能、机器学习等技术的知识积累以及融会贯通的能力。  我们之前的一系列分享中已经提到了这些“硬”实力的大范畴,这里我做一个简单的归纳。  首先,我们需要理解和掌握一些机器学习的基本概念和理论。  第一个重点无疑就是监督学习。  什么是监督学习呢?监督学习就是指我们通过外部的响应变量(ResponseVariable)来指导模型学习我们关心的任务从而达到我们需要的目的这一过程。监督学习中需要彻底掌握三个最基础的模型,包括线性回归(LinearRegression)、对数几率回归(LogisticRe

01月15日

人工智能的应用边界

发布 : sohou | 分类 : 技术学习 | 评论 : 0人 | 浏览 : 106次
人工智能的应用边界

作者李利鹏,好朋友,北京汇真网络传媒科技有限公司董事长,日本筑波大学计算机系人工智能符号计算方向博士课程退学,硕士学位,师从数学家井田哲雄和机器证明泰斗BrunoBuchberger的弟子Micea。研究方向是计算理论,密码学,量子计算,符号逻辑,人工智能,大数据,历任美国domainspa和epicenter技术合伙人。 人工智能分为几个层面,首先是基础层,要有大数据云计算,因为你数据量大的话,要放到云端去处理,大数据、云计算、GPU/FPGA等硬件加速、新形态神经网络芯片等计算能力提供商。在技术层就是做机器学习、深度学习、增强学习等各种算法。应用层就是各种各样的各方面的应用,智能广告、智能诊断、自动写作、身份识别、智能投资顾问、智能助理、无人车、机器人等场景应用。 讲

12月05日

人工智能该入门读哪些书?

发布 : sohou | 分类 : 技术学习 | 评论 : 0人 | 浏览 : 153次
人工智能该入门读哪些书?

学习人工智能该读哪些书可以快速入门呢?我的答案是多读经典书。方向对了即使慢点,总会走向成功的终点。而该读哪些书,我带来了五份经典书单。人工智能有多火,相信铺天盖地的新闻已经证实了这一点,不可否认,我们已经迎来了人工智能的又一次高潮。与前几次人工智能的飞跃相比,这一次人工智能突破将软件算法、高并发硬件系统以及大数据有机地结合在一起,进而将人工智能推向了最接近人类智能的制高点。我在招聘网站上搜索人工智能相关的岗位,这些岗位的涉及到的技术领域包含:算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python、数据挖掘、搜索开发、spider开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、贝叶斯方法、概率编程、计算机数学、数据仓库、ma

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