AI，即人工智能，是指计算机系统的发展，可以执行通常需要人类智能才能完成的任务，例如视觉感知、语音识别、决策制定和语言翻译。在金融领域，人工智能已成为重要的投资和研究领域，因为它有可能通过自动化流程、提高准确性和为决策提供有价值的见解来彻底改变行业。人工智能有可能简化运营、降低成本并增强金融领域的整体客户体验，使其成为公司和金融机构的宝贵工具。此外，人工智能可以帮助检测欺诈、管理风险并产生新的收入来源，使其成为金融业日益重要的一部分。
作者 | Anzhela Sychyk 译者 | 风车云马 责编 | 徐威龙 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 如今有关人工智能的炒作多得令人眼花缭乱。各个行业都极力采用这种技术，
经过前五章的阅读，让我脑海中从整体上建立了三个世界的基本底层架构，之后逐渐了解到数据的概念，包括定义、形式和度量等做进一步系统和深入的探讨，还讨论关于数据的几个基本科学法则并讨论这些法则在数据科学技术中的应用。而在之后的“信息纽带”“知识升华”以及“自然智能”的章节中，从各个方面对这些主题有了更深一步的认识，例如信息的结构、含义和效用，知识的概念、判断与平衡问题，再如自然智能的概念与模型问题，以及情绪智能的相关知识。在学习的过程中，我也收获了不少与每个主题相关的知识，例如数据的编码规律遵循香农信息论的基本定理，即压缩、纠错与加密；爱因斯坦和丹麦物理学家波尔围绕量子力学的解释所展开的关于物理世界本质的争论；基于生物科学的智能模型等等。基于上一章关于自然智能的学习与探讨，一个与之相关的主题便是“人工智能”。而本次“人工智能”的上半章，从人工智能的历史、概念、算法与技术四个方面进行阐述。同时本章讨论的课题如下：
人工智能几乎是近几年最火热的技术名词。仿佛一夜之间，不谈人工智能就是落伍，不搞人工智能产品就表示没能站在风口上。 但是当很多中小型团队冲入人工智能领域时，他们会发现，一开始以为是“拦路虎”的算法问题并不是最关键的痛点，而找到一个好的人工智能工程化落地场景，以及快速搭建人工智能工程化技术方案，变成了巨大的、难以跨越的鸿沟。 究其本质，取得人工智能核心算法的突破性进展是非常漫长且学术化的行为，尤其是在深度学习领域，有人调侃称，每年发表的论文堆起来比东方明珠塔还高。可以说，深度学习依然是不可解释的、依靠经验调参的
越艳丽的蝴蝶，越可能身藏剧毒；站在越强的风口上，越可能衰落的粉碎。人工智能在几十年的养精蓄锐之后，终于成为全球最热科技话题，在这个风口上，大型互联网公司、初创企业都希望分一杯羹，殊不知这个风口也是充满雷区、泡沫和挑战的风口。
专注于数据、技术与公共政策的美国科技智库数据创新中心的高级政策分析师Joshua New撰文表示，由于美国采取的一些错误建议，美国有可能在当前的全球人工智能竞赛中落后于他国。该文主要内容如下：
从计算上来讲，大数据分析这股潮流并不会像流星那样转瞬即逝。随着数据量的不断增加，对大数据分析的改进也不会停止。对于预测分析方面的应用，我们只看到了冰山一角。 一些机构正在使用数据挖掘、机器学习和人工智能技术来分析当前的数据以求更好地开展业务（例如预测销售情况、优化营销活动等）。所有这些不同类型的人工智能技术已紧密地结合在一起，改变了我们的日常生活，而且这种改变仍将持续。 以下是人工智能、大数据、预测分析和机器学习方面主要的统计数据： 到2018年，75％的开发人员将在一个或多个业务应用或服务中采用人工智能技
人工智能是国家战略部署重点发展的三大先导产业之一，而算法不仅是人工智能其中一大核心要素，也是未来人工智能产业发展的关键所在。上海作为国内前沿的人工智能产业发展聚集地，从政策福利扶持、组织场景建设和资金保障等方面着手，继续深化人工智能在数字化转型中的重要赋能和驱动作用，进一步构建算法产业化生态体系，为算法企业和机构提供更多的发展空间和有力支撑。
中国作为人工智能产业应用的中心，在政策方面一直不落俗套。2017年《新一代人工智能发展规划》的出台无疑奠定了将人工智能发展国家战略的地位。
本文探讨了人工智能的发展趋势，包括自主驾驶、虚拟个人助理、机器人、医疗和工业等领域的应用。作者认为，虽然人工智能已经存在了许多年，但它仍然处于起步阶段，未来几年将会有更广泛的应用。然而，人工智能的普及和广泛应用也面临着许多挑战，如安全和隐私问题、伦理和道德问题等。
机器之心发布 机器之心编辑部 腾讯优图实验室联合厦门大学人工智能研究院发布《2021 十大人工智能趋势》报告，对 3D 视觉技术、深度学习算法、人工智能内核芯片等众多领域的发展趋势进行了预测。 6 月 5 日，2021 全球人工智能技术大会（GAITC 2021）在杭州举办，汇集人工智能产学研各界领军者，以国际化、前瞻化、产业化视角，解析并洞察了新一代人工智能发展路径。 在大会上，腾讯优图实验室联合厦门大学人工智能研究院正式发布《2021 十大人工智能趋势》（以下简称“趋势报告”），基于双方长期对人工智能尤
随着信息技术的迅猛发展，人工智能（AI）已经逐渐渗透到我们生活的各个领域，从智能家居到自动驾驶，从医疗诊断到金融风控，AI的应用正在改变着我们的生活方式。而数据、算法和算力，正是构成人工智能技术的三大核心要素，它们之间相互关联、相互影响，共同推动着人工智能的发展。
以下是翻译Optaplanner创始人Geoffrey De Smet的一篇文章《Does A.I. include constraint solvers?》。 因为英语及中文表达习惯的差异，以该
首先，数学建模在字面上可以分解成数学+建模，即运用统计学、线性代数和积分学等数学知识，构建算法模型，通过模型来解决问题。数学建模往往是没有对与错，只有“更好”（better），就好像让你评价两个苹果哪个更好吃，只有好吃、不好吃或者更好吃，没有对与错。
这是一篇「人机协作」的文章， 初稿由darksee.ai「智能写手」生成， darksee.ai阅读了全网数据。 欢迎在MixLab讨论相关内容、技术实现， MixLab是一所面向未来的实验室 01 人工智能与知识产权 人工智能可以直接爬取各个品牌的数据，用图像识别比对明星照片，轻轻松松就能找到谁用了明星的照片。 这样一来，不仅举证的速度会提高，或许还能识别出很多人为难以发掘的相似点。 人类的话，即使看过这两张图片，也很难明显的感觉到两幅图片有什么相似，可当把两张图片重叠时，人工智能就能发现明显的
智能化需求体现在两个方面 随着移动互联网的发展进入新的方向，移动互联网中的智能化已经成为新的发展趋势和主要需求。智能化需求目前主要体现在两个方面： 一方面是促生新的智能化应用，如自动驾驶汽车、虚拟现实和增强现实应用等，拓宽移动应用领域为用户提供更多应用选择。 另一方面是基于目前已有的大量应用数据进行智能化分析，在现有移动应用的基础上分析用户需求、明晰用户目标、提供用户感受，让用户在固有移动应用领域体验提升。 在智能化引领发展的阶段中，人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域，越来越多的人工智
随着移动互联网的发展进入新的方向，移动互联网中的智能化已经成为新的发展趋势和主要需求。智能化需求目前主要体现在两个方面： ●一方面是促生新的智能化应用，如自动驾驶汽车、虚拟现实和增强现实应用等，拓宽移动应用领域为用户提供更多应用选择。 ●另一方面是基于目前已有的大量应用数据进行智能化分析，在现有移动应用的基础上分析用户需求、明晰用户目标、提供用户感受，让用户在固有移动应用领域体验提升。 在智能化引领发展的阶段中，人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域，越来越多的人工智能技术更多地参与到移动互联网发
逻辑思维是目前人工智能实现效果最好的思维方式，一般我们把此类也称为计算思维，人工智能在计算能力、精准程度、图像识别以及简单重复性劳动等方面已经超越人类水平。
随着第四次工业革命（人工智能）的到来，几乎所有的大公司都在AI领域布局自己的版块。在日常生活中，我们每天都能感受到人工智能带给我们的便利，比如智能手机、智能穿戴、智能机器人、互联网大数据搜索等等。
人工智能能够不断发展，人才的支撑是不可或缺的。现在，人工智能的发展水平已经今非昔比，在这样一个背景下，这个行业需要怎样的人才呢？
IBM公司与麻省理工学院（MIT）宣布联合创建沃森人工智能实验室（MIT-IBM Watson AI）。IBM将在未来10年斥资2.4亿美元，支持双方科学家开展研究。 该实验室将进行基础人工智能研究，力求推动能够释放人工智能潜能的科学突破。这项合作是以推进与深度学习相关的人工智能软硬件、算法为目标，进而提升人工智能对健康护理、网络安全等产业的影响力，同时还将探索人工智能在经济、道德层面对社会的影响。具体课题包括： （1）人工智能算法：开发先进的算法，发展机器学习和推理的能力。研究人员将创建的人工智能系统，超
人工智能，每一个字都散发着阳春白雪的未来气息。 然而，正如“苹果高高在上， Android 手机才推动智能手机普及”一样，真正改变人们生活的，往往是“下里巴人”。 最近，三家顶尖的人工智能硬件和算法公司联合成立了“OPEN AI LAB”开放人工智能实验室。当然，这个实验室的酷炫之处绝不仅仅在于所有的字母都大写。我们先来看看创建实验室的四家大咖： ARM 中国（顶级芯片 IP 设计厂商） 安创空间（ARM 在中国的生态系统加速器） 全志科技（为小米、富士康、惠普提供处理器 SoC 的芯片大咖） 地平线
《科学+遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科学家与投资人共同解读AI革命
本文转自网络，如涉侵权请及时联系我们 人工智能相关岗位中，涉及到的内容包含： 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、神经网络、视觉
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、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、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词，基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。
随着科技的飞速进步，人工智能(AI)已经渗透到我们生活的方方面面，从智能家居到自动驾驶汽车，再到医疗和金融等领域，AI算法的应用正日益广泛。本文将带你深入了解人工智能算法的魅力、种类以及未来趋势，探讨它们如何推动我们进入一个全新的时代。
8月3日，首届全球数字经济大会在京召开。在人工智能产业治理论坛上，来自我国人工智能领域的顶尖科学家，围绕主题“探索创新、共举担当”展开前沿对话。
在当今社会，每个人都知道并且使用过人工智能产品，那么大家习以为常的人工智能真的稳定吗？它的发展前景又会是如何呢？
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟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。
人工智能可谓是21世纪最有前景的新兴技术之一，其在自动驾驶、语音识别等方面已经取得了诸多重大突破，但在其商业化应用过程中也出现了不少意外的负面后果，其中浮现出的人工智能伦理风险，为技术健康持续发展和商业化落地带来了新的挑战。
2017年是人工智能迅猛发展的一年，技术在进步，不断取得突破，各行各业都在和人工智能技术相结合。2017年也是人工智能公共政策异常热闹的一年，各国的人工智能战略还在持续出台，自动驾驶、算法规制、人工智能伦理等细分领域的政策、立法、标准在政府、科研机构、行业公司等多层面逐步展开。 人工智能有望引领一场新技术革命，带来全新的或者更深层次的法律、伦理、经济等社会制度影响和问题，因此需要搭建起政策和技术之间交流沟通的桥梁和连接，及早让跨学科、多元化的参与者共同来推动普惠的人工智能发展，确保人工智能能够有益于人类
我们都曾经看过电影里机器人控制了世界，而人类被毁灭的场景。好在这些电影只是娱乐，现实生活中，这些牵强的场景是不会发生的。然而，一个更应该注意的实际问题是：算法的偏见(algorithmic bias)。 所谓的“算法偏见”是指在看似没有恶意的程序设计中，却带着设计者或开发人员的偏见，或者所采用的数据是带有偏见的。结果当然带来了各种问题，例如，Google搜寻被曲解、合格的考生无法进入医学院就学、聊天机器人在推特(Twitter)上散布种族主义和性别歧视信息等。 网力量太强大，微软聊天机器人Tay上线
作者：Rahul Sharma 来源：http://techgenix.com/author/rsharma/ 编译：FintechProbe 人工智能不再是科幻小说的东西。这是一个现实，而且你每天都在与AI技术驱动的应用程序互动并受到影响。如今，人工智能似乎成了所有人的口头禅，从自动驾驶卡车的制造商那里，可以行驶数千英里，而不需要对卡车司机进行人工干预，因为这些卡车司机担心，如果这些电动卡车能上路，他们就会失业。 2016年，谷歌的DeepMind AlphaGo计划与韩国棋手李世石Lee se -
本文展望了人工智能未来一年的发展趋势，希望能给相关从业者一点参考。以下是译文。 从计算上来讲，大数据分析这股潮流并不会像是流星那样转瞬即逝。随着数据量的不断增加，对大数据分析的改进也不会停止。 对于预测分析方面的应用，我们只看到了冰山一角。 一些机构正在使用数据挖掘、机器学习和人工智能技术来分析当前的数据以求更好地开展业务（例如预测销售情况、优化营销活动等）。 所有这些不同类型的人工智能技术已紧密地结合了在一起，改变了我们的日常生活，而且这种改变仍将持续。 以下是人工智能、大数据、预测分析和机器学习方面
人工智能逐渐开始消失于无形中，可以是由外到内，反过来由内到外也正经历这一过程。人工智能技术的影响和作用对于人类来说越来越难以理解，难以感知。即便是专家们也不能完全理解一套人工智能系统是如何运作的。 实
选自arXiv 作者：Zengkun Li 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 鉴于当前认知神经科学和人工智能工程所遇到的困难，华为 2012 实验室的研究人员提出了一种新的通用人工智能工程方法：使用学习算法的稳定性作为在特定场景中的适合度函数的启发式搜索方法。论文将其方法与人工设计方法、仿生学方法进行了对比，结果表明该方法更加有望实现通用人工智能，并且和认知神经科学有更好的交互作用。 作者指出虽然可以直接在这篇论文中提出其工程方法，但为了刚好地解释这个方法的必要性和可行性，以及使无相关背景的读者能更好地理
12月15日，美图将在香港敲钟，成为港交所在腾讯之后的第二大互联网IPO，目前，美图已明确定价为8.5港元，符合之前的市场预期。保守的定价原因在于市场上缺少美图公司的参照系，移动互联网公司分为工具、社区、电商、内容、游戏诸多类型，美图则属于另类：工具起家，但又涉足到社区和内容业务，甚至还涉足硬件做起了美图手机。 不过，业界或许没有注意到的是，美图还有一个机遇在于人工智能。 人工智能成风口但AI公司凤毛麟角 回望2016年的互联网不难发现，人工智能是一个高频词汇，在百度公布的2016年十大科技事件搜索榜中，
世界上很多发达国家在人工智能领域都出台了相关国家战略，并加快了人工智能的发展规划，都在争取在人工智能领域占有主导权。美国发布了多份关于人工智能的政府报告，第一个成为世界上把人工智能上升到国家战略层面的国家，在互联网的发展上美国就抢占了先机，估计在人工智能领域他们也不干落后。英国也确定了为了人工智能的发展目标，也发布了一系列政府工作报告，指出要加快人工智能技术的发展。日本政府早在2015年就制定了日本机器人战略，称要进行人工智能革命，这一系列的人工智能布局，从自动驾驶到智能医疗，到智慧城市，这些创新领域的大力
我国早在2017年就将人工智能发展上升到国家战略层面，把人工智能定为新的重要经济增长点让人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力立志打造智能制造、智慧城市、智慧金融、智慧农业等，使得智能社会建设取得积极进展。
马上要进入新的招聘季。对于有志投身技术领域的应聘者，面对当下正席卷全球的人工智能热潮，“数据科学家”和“算法工程师”绝对算得上热门职业。
本文探讨了人工智能3.0时代的到来，以及在这个时代，谁将是赢家。作者认为，在人工智能3.0时代，算力将成为首要因素，而目前华尔街投资者对于英伟达和AMD有着乐观的看法。然而，人工智能3.0时代的到来尚不确定，这给许多无法采集和拥有数据的企业带来了挑战。
今年AI大热，AIGC、大模型、AGI以及FLOPS等等让人半懂不懂的词不断在各种头条新闻中出现，想学这方面内容，该怎么入手呢？
斯坦福当地时间4月23日消息：AI先驱、A*搜索算法发明者、人工智能名人堂入选者、AAAI前任主席、多部人工智能教科书作者Nils John Nilsson博士去世，享年86岁。
如果你是商界英才（而不是数据科学家或者机器学习专家），你也许对主流媒体宣传的人工智能（artificial intelligence，AI）已经耳熟能详了。你在《经济学人》和《名利场》杂志上读过相关文章，你看到过特斯拉自动驾驶的煽情文章，听到过史蒂芬·霍金讲述人工智能威胁人类的耸人听闻，甚至迪尔伯特关于人工智能和人类智能的玩笑你都知道。 此时，胸怀大志要把自己的生意做大做强的你，面对媒体关于人工智能的碎碎念，可能萌生了两个疑问—— 第一，人工智能的商业潜力是真是假？ 第二，这玩意怎么用到我的生意上？ 对第一
选文|Aileen 翻译|李颖 姜范波 校对|chensirui 如果你是商界英才（而不是数据科学家或者机器学习专家），你也许对主流媒体宣传的人工智能（artificial intelligence，AI）已经耳熟能详了。你在《经济学人》和《名利场》杂志上读过相关文章，你看到过特斯拉自动驾驶的煽情文章，听到过史蒂芬•霍金讲述人工智能威胁人类的耸人听闻，甚至迪尔伯特关于人工智能和人类智能的玩笑你都知道。 此时，胸怀大志要把自己的生意做大做强的你，面对媒体关于人工智能的碎碎念，可能萌生了两个疑问—— 第一
通过前两章关于人工智能的阅读，让我对于人工智能的历史、人工智能的概念与分类、与人工智能的算法有了详细地了解与认知，在上节的学习中，通过对于人工智能在图像识别中的具体应用与问题解决，让我对于人工智能的算法之一——卷积神经网络算法有了进一步的学习。顺着不断解决图像识别中所存在的问题，不断发展与创新的思路给我展示了真实的技术进步过程，与提高的图像物体检测和事件区分的精度和效率的算法创新。在这个过程中，我也看到了与已经学习过的基础学科的联系，例如在评估物体检测算法的性能中引入的衡量物体识别的两个核心指标，即精确率和召回率，与概率论中的置信度概念息息相关。上一章的学习围绕着图像处理，即计算机视觉中的部分展开的。那人工智能在自然语言处理方面的作用是怎样的？本章就人工智能的在自然语言处理的应用技术进行了分析与讲解，也对人工智能的挑战与未来发展进行了讨论。同时本章讨论的课题如下：
NO.1 人工智能科普类：人工智能科普、人工智能哲学 《智能的本质》斯坦福、伯克利客座教授 30 年 AI 研究巅峰之作 《科学 + 遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等 20 余位科学家与投资人共
近日，2021全球人工智能技术大会在杭州成功举办，在计算机视觉论坛上，腾讯优图实验室副总经理黄飞跃正式宣布，腾讯优图联合厦门大学人工智能研究院正式发布《2021十大人工智能趋势》（以下简称趋势报告），该趋势报告基于腾讯优图和厦门大学人工智能研究院长期对人工智能尤其是计算机视觉的研究洞察，提出3D视觉技术、数字内容产业、AI深度学习算法、人工智能内核芯片等方向的前沿预测。
看过金庸先生《倚天屠龙记》的朋友们都知道，书中有两大神兵利器分别是：屠龙刀和倚天剑，相传能同时拥有这两件兵器的人在当时就可以称霸武林。同样在科技飞速发展的现在也存在着两把重量级的神兵，也是最近这几年备受关注的两大主要技术：人工智能和区块链。那么如何进一步驾驭和结合好这两大技术，并在行业中创造出新的产品模式。本篇要给大家展示的就是两者的结合点和方式。 刀剑合璧 要想结合这两大技术，必须要清楚地了解两者各自所具有的特点，然后找到共同点，并以此作为切入点将两者结合起来，这就像和陌生人交流沟通一样，需要先找到共同话
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