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人脑认知科学对人工智能的启示

直到我读了一本书《怪诞脑科学：战胜焦虑、混乱、拖延的自控术》，颇有心得，遂记录下来，以便日后查阅可能有人会觉得奇怪了，一本并非计算机科学领域的书，怎么能给人工智能的设计带来启示呢？

2019-03-16

【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之综述

模型训练与在线预测服务、推荐算法四部曲、机器学习PAI实战、更多精彩，尽在开发者分会场【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之商品价格预测【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之你最喜欢哪个男生

2019-03-04

揭秘人工智能（系列）：深度学习是否过分夸大？

对于那些参与AI行业的人来说，这是一个大问题，因为计算机视觉是使计算机能够理解图像背景的学科，也是人工智能中最具挑战性的领域之一。当然，与任何其他产生巨大影响的技术一样，深度学习成为炒作的焦点。

2019-01-09

案例篇-HBase 在人工智能场景的使用

近几年来，人工智能逐渐火热起来，特别是和大数据一起结合使用。人工智能的主要场景又包括图像能力、语音能力、自然语言处理能力和用户画像能力等等。

2019-01-08

2019年人工智能硬件与应用大趋势

2019年即将到来，人工智能将往什么方向发展？机器学习将如何演变为人工智能？在神经网络领域具有20年的技术经验Eugenio Culerciello，在硬件和软件两方面都有经验积累。

2018-12-25

每家公司现在是一个数据公司，在一定范围能够使用机器学习在云中部署智能应用程序，这归功于三个机器学习的趋势：数据飞轮，算法经济，和智能云托管。有了机器学习模型，企业现在可以快速分析大型，复杂的数据，并提供更快，更准确的见解，没有部署和维护机器学习系统的高成本。 “当今建立的每一个成功的新应用程序将是一个智能应用程序，智能构建块和学习服务将是应用程序背后的大脑。” 下面是三个机器学习趋势导致一个新的范式，每个应用程序都有可能成为一个智能应用程序的概述。数据飞轮数字数据和云存储遵循摩尔定律：全世界的数据每两年翻一番，而存储数据的成本却以大致相同的速度下降。大量的数据使更多功能，更好的机器学习模型被创建。 “在智能应用的世界，数据将是国王，并且从它们的数据飞轮可以生成最高质量数据的服务将有一个不公平的优势——更多的数据带来更好的模型，带来更好的用户体验，带来更多的用户，带来更多的数据”。例如，特斯拉已经收集了7亿8000万英里的驾驶数据，而且每10小时增加上百万英里。这些数据被送入自动驾驶仪，他们的辅助驾驶程序使用超声波传感器，雷达，和相机引导，换车道，并且避免小的人机交互碰撞。最终，这些数据将是他们计划在2018年发布的无人驾驶车的基础。与谷歌的无人驾驶计划相比，它已经积累了超过150万英里的驾驶数据。特斯拉的数据飞轮发挥充分的作用。算法经济如果你不能利用它，世界上所有的数据都不是很有用的。算法是你如何有效地扩展业务流程的手工管理。这创造了算法经济，算法市场作用是作为研究人员，工程师，和组织创建，分享和一定程度混合算法智能的全球会议场所。作为可组合的构建块，算法可以堆叠在一起来操纵数据，并提取关键的见解。算法经济中，最新研究转化为实用，运行的代码，并且可供他人使用。智能应用程序演示了抽象层，形成创建智能应用程序所需的构建块。 “算法市场类似于手机应用商店创造了应用经济，应用经济的本质是允许各种各样的个人在全球发行和销售软件，而不需要向投资者推销自己的想法，或建立自己的销售，营销和分销渠道。” 智能云托管一家公司为了洞察他们的业务，使用算法机器智能迭代学习他们的数据是唯一的可扩展的方式。从历史上看它是一个昂贵的前期投资，并且没有明显回报的保证。 “今天分析和数据科学就像40年前的裁缝一样，它需要很长时间和巨大的努力。” 例如，一个组织需要首先收集自定义数据，聘请一个数据科学家团队，不断开发模型，并优化它们来跟上快速变化和不断增加的数据量——这只是开始。随着越来越多的数据可用，以及存储数据成本的下降，机器学习开始移动到云，那里可扩展的Web服务是一个API调用。数据科学家将不再需要管理基础设施或实现自定义代码。系统将度量它们，动态地产生新的模型，并交付更快，更准确的结果。 “当建立和部署机器学习模型的努力变得越来越少——当你可以‘批量制造’它——那么那样做的数据在云中被广泛使用 ”。新兴的机器智能平台托管预训练的机器学习模型服务化将便于公司开始使用ML，让他们迅速把应用程序从模型到产品。 “随着公司采用微服务模式，即插即用不同的机器学习模型和服务提供特定功能的能力变得越来越有趣”。当开源机器学习和深度学习框架运行在云中，像 Scikit-Learn, NLTK, Numpy, Caffe, TensorFlow, Theano, 或者 Torch，公司将能轻松地利用预训练，托管标签图像模型，推荐产品，并做一般的自然语言处理任务。机器学习趋势的概括 “我们的世界观是当今每家公司都是一家数据公司，并且每个应用程序是一个智能应用程序，公司如何从大量的数据中获得洞察力，并从中学习？这被赋予世界上每一个组织。” 随着数据飞轮开始转动，获取、存储和计算数据的成本将不断下降。这创造了算法经济，机器智能的构建块存储在云中。预训练，托管机器学习模型使每一个应用程序都可以在一定程度上利用算法智能。数据飞轮，算法经济，和智能云托管的融合意味着： 1、现在每一家公司都可以成为一家数据公司 2、现在每一家公司都可以接触智能算法 3、现在每一个应用程序都可以是一个智能应用程序

2018-10-09

英特尔收购人工智能创业公司Nervana

英特尔将获得该公司的软件、云计算服务和硬件，从而使产品更好地适应人工智能的发展。

2018-05-17

AWS杀入人工智能，正式加入全球AI大战

以此为标志，AWS正式加入全球人工智能大战。 AWS产品战略总经理MattWood说，在过去5-6年间出现了对机器学习的大量需求，而这些需求主要受三大因素影响：算法、效能计算以及丰富与大型的数据集。

2018-05-06

人工智能实战小程序之语音_前端开发

人工智能实战小程序之准备工作 2.

2018-04-20

人工智能实战小程序之准备工作

前言上次参加了微软大会，在做关于微软智能AI接口的实战中认识到了微软也有推出一系列智能接口，包括语音识别语意解析图像识别等。这些接口是以restful-api提供的，很容易集成到应用中。小程序体验上不错也是非常火，前端技术不断在更新，虽然我是偏后端的，也不能掉队嘛。这篇文章我计划是会每个api系列作为一个小程序的功能来实现。本篇文章是准备工作的介绍(需要用到哪些资源如何申请创建等) 下篇文章是语音系列实战，用到的api有语音转成文字，语音解析(包括去制作模型,训练,发布,调用等) 希望您学会运用微软推出的这些智能api接口来填满你的脑洞。大家可以玩一玩看看注册一个azure账号登录 https://portal.azure.com (现在注册还有免费200美金的额度直接送到你账户,免费的项目还是可以终身使用的) azure里面添加luis服务搜索luis然后添加一个luis服务点击创建完成后会自动跳出如下界面创建一个Luis app 创建成功和大家大概解释下一个luis的模型包含以下： 1 Intents 是语意的意思，比如说老虎的英文是什么? 大象的英文是什么？猴子的日语呢？我们可以归类为Intents为： [提问单词] 2 Entities 是用来阐述特定(Intent)语意的一些实例(sample) 比如 intent为:[提问单词] 那么老虎的英文是什么? 大象的英文是什么？猴子的日语呢？这3个句子中老虎大象猴子就可以称为 [单词]entity 3 Prebuit domain intent 在luis系统里面有一些已经为您准备好的语意模型了。您可以通过 Add prebuilt domain intent这个功能添加到你现在的luis app下创建语意模型我们建立一个 Intent 起名叫提问单词翻译这个已经为我们准备好的intent 点击 Add prebuilt domain intent 按钮添加进来然后我们创建一个 Entity叫单词然后我们回到Intents里面把刚刚添加好的5个sample(例子)中把[单词]标记出来初学者可能觉得这怎么不是自动识别啊，为啥要手动呢？这里请注意,这个是机器学习的一般套路，都是先准备一些样品，然后准备这些样品对应的答案，然后去算法去训练通过成功率的反馈来不断改进算法。。。。 luis平台也是一样是基于机器学习的我们这里准备了5个sample，然后标记好，点击可以点击Test 试一下我只训练了5个sample，我试一下【学校的英文是什么？】虽然学校我没有训练过但是也是识别出来了。这个就是XXX的XX是什么这个语意我们已经训练ok了那们我们要想想提问单词常用的说法有哪些比如：老虎的英语怎么说爸爸的日语怎么念妈妈的韩语等等。我们按照刚刚的步骤去每个说法搞5个sample然后训练就好了好了，致此我们最简单的提问单词的语意模型已经搞好了已经能够满足大部分提问单词的情况了，点击PUBLISH按钮进行发布 Azure里面创建一个 Bing Speech 服务 Bing Speech服务提供了语音转文字功能语音翻译等接口流程和创建luis服务是一样的,这里不再贴详细图了哈如果您觉得阅读本文对您有帮助，请点一下“推荐”按钮，您的“推荐”将是我最大的写作动力！欢迎各位转载，转载文章之后须在文章页面明显位置给出作者和原文连接，谢谢。

2018-04-18

IBM与ABB在人工智能领域展开合作

AAB在联合声明中称，将把旗下收集设备信息的数字产品与IBM以Watson数据分析软件为特色的人工智能专业技术结合起来。两家公司还将联合开发和销售新产品。

2018-04-11

大数据和人工智能的关系是什么？

何为人工智能？

2018-03-14

人工智能的黎明：混战中的语音识别

语音技术作为人机交互方式的入口，是人工智能重要的一环。

2018-03-07

人工智能站在风口云计算指数大涨7.96%

越来越多的资金开始重新关注A股市场，尤其是一些代表产业发展方向的品种，比如以科大讯飞为代表的人工智能产业股在上周出现了强劲回升的态势，成为A股突出的市场热点。

2018-03-06

人工智能到了产业应用的历史时刻

“我看到了人工智能正在经历的历史时刻，那就是它已经走出实验室进入了产业应用阶段。”全球人工智能领域著名华人专家李飞飞近日在北京接受新华社记者专访时说。

2018-03-06

「深度」揭秘Facebook的人工智能实验室

即便人工智能还处于发展初期，Zuckerberg对它的潜力依然非常看好，因此组建一支最好的人工智能研究实验室的想法就出现了。

2018-03-05

2017全球(上海)人工智能创新峰会开幕

“2017全球上海人工智能创新峰会”8月30日在上海举行。

2018-03-05

在“老本行”之外，联想布局人工智能

人工智能如此火爆，联想最后也不能免俗！对于专职“卖电脑”的联想而言，他们也没能够抵挡住目前备受关注的“人工智能”的诱惑，义无反顾的加入了“人工智能”大本营。

2018-03-04

谷歌人工智能专家：机器学习存在全新挑战

谷歌研究主管、知名人工智能专家Peter Norvig在MIT的EmTech Digital，探讨机器学习的挑战。

2018-03-01

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更多资源

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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