大数据文摘作品 作者：郑璇真、闫雨莹 文摘菌要搞事情！ 上周，海外科技网站The Next Web发起了一次有趣的活动，上街请The Next Web科技会议的...
生成对抗网络简称 GAN，是非监督式学习的一种方法，你可以把它想象成一对为了学习而相互博弈的 AI：一个 AI 学习如何绘画；另一个 AI 学习如何区分由人工智能制作的画和由人类艺术家制作的画作。...2229359788465946625&format_id=10002&support_redirect=0&mmversion=false 0 2 当 AI 遇见美食 索尼自 2018 年开始探索人工智能与烹饪之间的连结...0 4 AI 软件辅助识别结直肠病变 字节跳动旗下医疗品牌「小荷健康」研发了一款结肠镜 AI 辅助诊断软件，可利用人工智能技术，辅助临床医生实时发现、鉴别结直肠癌症病变。.../waifulabs.com/blog/ai-creativity [2] 索尼的 AI 探索：https://ai.sony/projects/gastronomy/ [3.1] Meta AI 让儿童画活起来
你可以写作“一幅考拉骑自行车的儿童画”，也可以写“一张考拉骑车的老照片”。 如此自由度，让GPT-3的生成文字和DALL·E的生成图像等应用风靡一时。...techcrunch.com/2022/07/29/a-startup-is-charging-1-99-for-strings-of-text-to-feed-to-dall-e-2/ — 完 — 「人工智能...欢迎关注人工智能、智能汽车的小伙伴们加入我们，与AI从业者交流、切磋，不错过最新行业发展&技术进展。
1 浅谈人工智能 1.1 人工智能的概述 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。...人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。...人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 ?...1.2 人工智能的应用领域 随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及，人工智能技术已经进入到生活的各个领域，引发越来越多的关注。 ?...1.3 基于人工智能的刷脸登录介绍 刷脸登录是基于人工智能、生物识别、3D传感、大数据风控技术，最新实现的登录形式。用户在无需输入用户名密码的前提下，凭借“刷脸”完成登录过程。
文章目录 弱人工智能（Weak AI） 弱人工智能也称限制领域人工智能（Narrow AI）或应用型人工智能（Applied AI），指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。...例如：AlphaGo、Siri、FaceID 等 扩展阅读： Weak AI ——Wikipedia Weak AI——Investopedia 强人工智能（Strong AI） 又称通用人工智能（Artificial...General Intelligence）或完全人工智能（Full AI），指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。...强人工智能具备以下能力： 存在不确定性因素时进行推理，使用策略，解决问题，制定决策的能力 知识表示的能力，包括常识性知识的表示能力 规划能力 学习能力 使用自然语言进行交流沟通的能力 将上述能力整合起来实现既定目标的能力...——Stackexchange 超人工智能（Super Intelligence，缩写 ASI） 假设计算机程序通过不断发展，可以比世界上最聪明，最有天赋的人类还聪明，那么，由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能
来源：AI前线 本文长度为4000字，建议阅读8分钟 随着 AI 技术的发展以及部分滥用，这句话也被应用在了人工智能上，一场新的军备竞赛开始了：人工智能 vs 人工智能。...随着 AI 技术的发展以及部分滥用，这句话也被应用在了人工智能上，一场新的军备竞赛开始了：人工智能 vs 人工智能。...然而不幸的是，网络罪犯同样也利用人工智能创建自己的合成身份，产生的结果也足够真实，足以愚弄发现异常行为的人工智能。 这场人工智能之战——也是打击网络安全欺诈者，正在假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。...就这样，一场新的军备竞赛开始了：人工智能 vs 人工智能。 Jupiter Research 的 Steffen Sorrell 表示，合成身份是信用卡欺诈“容易实现的目标”。...，从手动“刷卡”到用人工智能创建合成身份。
Stable Diffusion 体现了人工智能艺术世界的最佳特征：它可以说是现有最好的人工智能艺术模型，而且是开源的。这简直是闻所未闻，将产生巨大的影响。...这些人往往是人工智能领域发生的事情的局外人，他们即将发现这个领域的最新趋势。艺术可能成为AI最终敲开那些对未来视而不见的人的大门的方式。这不是很有诗意吗？...人们正在增强儿童画，用外画+内画制作拼贴画，设计杂志封面，画漫画，创造变形和动画视频，从图像中生成图像，等等。...写在最后 毫无疑问，Stable Diffusion的公开发布是人工智能艺术模型领域有史以来最重要和最有影响的事件，而这只是一个开始。
作者：武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于人工智能（AI）相关的故事，你将会学习到： 人工智能的历史 1.2 人工智能的诞生 人工智能是最近才有的吗？...其实人工智能很早就有了，都快63岁了呢。 让我们进入历史的长河，一起沿着时间的足迹探究人工智能。...对于人工智能的研究者来说，这个会议是一场划时代的会议，会议将“像人一样思考的计算机”称为“人工智能”，于是“人工智能”这个词，诞生了！ ?...20世纪70年代末成了人工智能的寒冬。 1.2.3 第二次人工智能浪潮 在第一次AI浪潮中，人工智能无法为疾病治疗等人类实际问题做出贡献，使相关研究进入严冬。...从人工智能诞生到现在的历史，可以整理为下图： ? 当我们介绍人工智能浪潮的时候，总会有人问“第三次人工智能浪潮”会很快结束吗？
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。...人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。...人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。...人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。...[1] 2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。 [2]
接着上面的例子，人工智能的杀手锏说到底还是训练，打标签。同个算法在不同的数据集下表现很可能有差异。比如化妆女性，阿拉伯人，这些准确率都是要靠海量的样本数度学习堆起来的。
全书共分为6个章节，6个主题： 人工智能现状 人工智能发展历程 人工智能对人类有威胁吗 人工智能目前的典型应用场景 人工智能带来的创新创业机遇 人工智能时代教育与个人发展 用第一章中提到的Primsa软件...人工智能简史 本章对人工智能的历史作了简单梳理，用书中的一张图片概括就是： ?...人工智能会威胁到人类吗 先科普三个概念： 弱人工智能 也称限制领域人工智能或应用型人工智能，指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能，也是当前人工智能所处的阶段。...强人工智能 又称通用型人工智能或完全人工智能，指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。...超人工智能 计算机程序通过不断发展，可以比世界上最聪明、最有天赋的人类还聪明，那么，由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能。
作者：武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于人工智能（AI）相关的故事，你将会学习到： 人工智能的基本概念 1.1 啥是人工智能 ?...1.1.1 人的智慧和人工智能 究竟什么是人工智能，什么是AI，接下来，由我为大家解答。 媒体上几乎每天都有AI和人工智能的词汇，总给人一种深奥神秘的感觉。...人工智能必须依赖人类，将人类通过鼻子、眼睛、嘴巴、皮肤...获得的外界资讯，以某种形式”输入“到人工智能，人工智能才可以加工和处理这些信息。 具体输入方式我们未来讨论。...除了这部电影之外，《黑客帝国》、《终结者》、《全面进化》等描述人工智能的电影中，大多提到人工智能会威胁到人类生活，而不是给人类带来幸福，这让很多人谈到人工智能都会感到恐慌。...但是，事实上，目前还没有做出公认通过图灵测试的人工智能。所以大家也不必恐慌哦。 1.1.3 人工智能会思考吗？ “思考”，大多数人会想到计算，应该是人工智能的专长。
▌金融正变得更场景化、高频化和个性化 ---- ---- 易观咨询此前发布的《人工智能理财市场专题分析》报告预测，到2020年，中国人工智能理财规模将达到5.22万亿元。...不但互联网公司发力人工智能，银行业也利用人工智能改造传统的信贷流程和理财模式。 家家人工智能的时代，什么样的技术运用才算得上是真正的“智能”？...国际人工智能协会主席、微众银行独立董事杨强说，人工智能的引入使得银行服务发生本质的变化，更场景化、高频化和个性化。...未来人工智能不仅会改变金融，还将使得金融变得更加的场景化，高频交易。 人工智能技术发展越成熟，机器还能突破人的思维，发现一些按照人类传统思维难以发现的问题。...杨强说，现在没有实现的主要原因在于数据没有连通，以及人工智能技术的应用还不到位。 大数据是人工智能实现的基础，人工智能对于精确数据的需求会越来越强烈，驱动着开放平台的建立。
引言 人工智能是指使计算机系统表现出类似于人类智能的能力。其目标是实现机器具备感知、理解、学习、推理和决策等智能行为。...人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代，随着计算机技术和算法的不断进步，人工智能得以实现。 今天，人工智能（AI）已经成为科技领域最令人振奋的进步之一。...人工智能的定义与发展人工智能，简单来说，是使计算机系统能够模拟人类智能行为的科学和工程。它包括机器学习、深度学习、自然语言处理等多个子领域。...自1956年人工智能这一概念提出以来，这一领域经历了多次起伏，但近年来由于计算能力的大幅提升和数据量的爆炸性增长，人工智能技术取得了飞速发展。...训练模型 model.fit([X_train_images, X_train_text], y_train, epochs=num_epochs, batch_size=batch_size) 挑战 人工智能的未来挑战尽管人工智能技术带来了巨大的进步和便利
【导读】本文是工程师Narasimha Prasanna HN撰写的技术博文，主要介绍人工智能的概念，当前人工智能的水平，以及什么是强人工智能，当前实现强人工智能的方向。...作者指出现有的监督学习的局限性，讲解了当前实现“部分强人工智能”的方法：强化学习，与动态编程和控制论的结合，深度Q学习。...我们可以从中看到当前我们处于人工智能的什么阶段，我们推进人工智能的可能的方向。 ? What is Artificial General Intelligence? 什么是人工智能？...---- ---- 人工智能是计算机科学（或科学）的一个分支，它能创建智能系统。 智能系统就是像人类一样拥有智能的系统。 人工智能科学并不新鲜，人工智能术语在古希腊和埃及的手稿中已经提到。...那么，人工智能这个词已经在娱乐领域流行起来，我们可以看到很多基于超级智能概念的电影。但是我们今天看到的人工智能系统与所谓的“超级智能”系统并不匹配。
笔者看到网上流传一张人工智能体系图，为了方便入门人工智能的兄弟姐妹少走弯路，避免盲人摸象，笔者便针对技术入门的需要，制作了一张更加突出重点的体系架构图，希望可以对大家有帮助。 ?...人工智能的历史 从上图可看出，人工智能并不是最近几年才有的热潮，本次人工智能热潮是大数据和计算力提高的表现。 ?...人工智能技术体系 从上图，可以看出，当前流行的深度学习只是人工智能中一种算法的深度应用，各位入门时记得要打好其他算法和模型基础，扎实的基础会为今后学习提供很好的理论基础。 ? 人工智能应用领域
介绍人工智能（AI）是指通过计算机模拟人类的智力行为，以解决复杂的问题。近年来，AI技术取得了长足发展，应用于自动驾驶、智能语音、机器人等多个领域。AI技术的发展归功于大数据、机器学习等技术。
去年的AI 人工智能风起云涌的2017匆匆而过。在这一年里，大家共同经历了很多： AlphaGo，Alpha Zero等一些列棋牌程序狂虐人类高手； 自动驾驶商业企业全面开花，e.g....仅百度系自动驾驶初创企业，融资规模在千万美元量级以上的，就已经不下十家； 深度学习狂热席卷世界…… AI的伴生趋势 在过去的5-10年中，人工智能，AI，从一个冷僻的计算机研究领域成为吸纳世界热钱的黑洞
image 深度学习 image image image image image image image 深度学习框架下的神经网络 image image image image image 深度学习之外的人工智能...image image image image 应用场景 image image image image 总结自：人工智能基础课: https://time.geekbang.org/column/62
1.机器学习简单了解 刚开始接触人工智能的时候，大家肯定看到了一些名词：人工智能、深度学习、机器学习...what？？哈哈，先来简单的给大家解释一下这三者的区别，再来谈论其他的问题。...说的简单一点，机器学习是人工智能的一个实现途径，深度学习则是机器学习的一个方法发展而来。 人工智能是一个庞大的系统，它有很多的分支，比如计算机视觉、语音识别、文本挖掘、机器翻译、机器人这些。...它们都是不同的分支，但同属于人工智能。 人工智能必备三要素：数据、算法、计算力。这也就是为什么人工智能如此火爆，但是过了许久，人才缺口仍然如此巨大，数学能力是一道难以逾越的门槛。...那么我们先从机器学习入手，开始了解人工智能吧。机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测。它的工作流程是：获取数据、数据基本处理、特征工程、机器学习(模型训练)、模型评估。
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