近日，金山云正式推出GPU云服务器实例P3I实例，目前已在金山云官网上线。P3I实例是业内首款采用英伟达高性能计算卡Tesla P4的云服务器产品，单实例负载能力是传统CPU的30倍以上，具有访存性能高、联网增强、配备新一代网卡三大特点，性价比更高，为包括语音识别、语义识别、语音合成、人脸识别、图像识别、场景识别、广告推荐、智能游戏和无人驾驶等在内的多种人工智能应用场景提供基础设施支撑，满足企业级客户对于计算的高标准需求。 P3I实例的推出，将加速人工智能技术应用的普及，通过优质的产品和体验，让人工智能的潜
过去，机器之心一直重点提供高质量的技术内容，我们认为在一项技术刚刚兴起的时候，首先应该严肃客观的帮助大家去理解技术本身、学习技术进展。我们有幸以自己的方式成为了此次人工智能技术变革的见证者、传播者和记录者。 在关注技术的同时，我们也基于自身经验和思考，通过与全球范围内众多人工智能公司、需求方以及专家的交流和调研，开始去探索另一个问题——人工智能技术的商业化及产业化： 如何探索技术的应用场景，如何用技术去解决一个具体问题？ 技术如何在各领域落地以产生真正的商业价值？ 如何解决人工智能技术供应方和需求方之间
亚马逊网络服务(AWS)、微软、谷歌、IBM等公司在过去一年中增加了数十种云计算人工智能工具，并且具有不同程度的复杂性。这些平台是否选用这些工作负载取决于人工智能和机器学习如何适应企业的业务战略。尽管
《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。
虽然人工智能的云计算管理工具目前还处于采用的早期阶段，但IT行业专家表示采用这样的工具可以减少与性能和根本原因分析相关的大量工作。 那些致力于深入了解云计算基础设施和应用程序性能的管理员将迎来一个新的
导语 IT专业人士表示，一些新兴和传统的IT供应商已经将人工智能技术融入到他们的云计算管理工具中。虽然他们的功能集(如分析主机性能，优化成本和设置警报的能力)看起来与传统的第三方管理工具类似，但这些基
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
本文来自NVIDIA GTC21的一次技术分享视频，演讲者是Gary Marcus，他是Robust.AI的创建者和CEO，演讲的主题是“The Next Decade in AI: Four Steps Toward Robust Artificial Intelligence”，即“人工智能的下一个十年：迈向强大人工智能的四个步骤”。
最近关于人工智能的三个关键业务方面开始逐渐明朗化。第一，人工智能是一个模糊的大概念，将数据与各种技术(例如模式识别和其他等技术)结合到一起，模拟人类的学习方式和智能性。“人工智能”这个词
人类对人工智能寄予厚望，赋予其无尽的遐想，更是许多科幻大片的主题。但人工智能的发展一直不如人意，直至一种名为深度学习的强大技术横空出世，这一情况才发生了根本性转变。 人工智能曾步入“寒冬” 人工智能的开发可以追溯到上世纪五十年代。随着计算机的出现，人工智能有了新的发展，并在跳棋上战胜了人类，同时在数学定理证明上展现出强大能力。许多科学家兴奋地认为，利用软硬件形成的人工智能可在任何领域内战胜人类。麻省理工学院著名科学家马文明斯基则公开宣称，人工智能只需要一代人的时间就可以战胜人类。这一愿望推动了一大批科研人
微软Project Brainwave是一个基于FPGA的低延迟深度学习云平台。微软创新地使用了英特尔提供的Stratix10 FPGA，创新的硬件赋予了这一深度学习云平台强大的计算性能。随着英特尔在人工智能领域的投入不断深化，越来越多的云服务提供商通过英特尔架构获取更高的性能，以及更可控的基础设施构建和运维成本。
OpenAI、牛津大学、剑桥大学等14家机构和高校联合发布《人工智能恶意使用：预测、预防和缓解》，调查了恶意应用人工智能技术会造成的潜在威胁，以及预测、预防和减少这些威胁的方法。 牛津大学召开了一次为期两天的研讨会。来自人工智能、无人机、网络安全、自主武器系统、反恐等领域的众多专家共同探究了伴随着人工智能的发展可能带来的安全问题。时过一年，OpenAI、牛津大学、剑桥大学等14家机构和高校于2018年2月底联合发布《人工智能恶意使用：预测、预防和缓解》，该报告指出人工智能和机器学习技术正以前所未有的速度
这是一个关于人工智能的科普讲座。人工智能经过六十几年的发展，取得了很大的成果，在很多领域得到了很好的应用。那么人工智能是如何实现的？本讲座将结合一些大家熟知的实例，介绍人工智能的实现方法，从而了解什么是人工智能以及它的实现原理。 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷
使用自然语言处理的人工智能聊天机器人几乎应用到了所有行业中。一个实际的应用是提供动态的客户支持，使用户能够提出问题并获得高度相关的响应。例如，在医疗保健方面，一位顾客可能会问“我今年体检费是多少？”，另一位顾客可能会问“医生看病要多少钱？”一个训练有素的聊天智能会明白这两个问题都有类似的含义并根据可用数据提供相关的答案。
美国国家标准与技术研究院 (NIST) 近日发布了有关对抗性机器学习 (AML) 攻击和缓解措施指南， 呼吁人们再度关注近年来人工智能 (AI) 系统部署增加所带来的隐私和安全挑战，并表示这类系统目前没有万无一失的方法进行保护。
有一天，你打开了电脑，心中充满期待地看着你刚刚创建的小企业。你一直梦想着能拥有一家属于自己的公司，但由于人手不足和经验不足，一直没有迈出这一步。然而，人工智能的出现彻底改变了你的命运。你通过人工智能，实现了自己的创业梦想，让你的小公司在没有员工的情况下顺利运行！
这些从事着数据科学工作的同事常常以为，基于GPU的硬件平台能够广泛地为深度学习训练工作负载提供非常高的吞吐量，进而加快人工智能模型的开发速度。
研究人员最近发现，训练单个AI模型所产生的碳排放量几乎是普通美国汽车碳排放量的五倍。由马萨诸塞大学的计算机科学家发表的这一研究结果强调了一个在人工智能的所有宣传中受到忽视的问题：训练新的深度学习模型的过程消耗了相当多的能量。
本书介绍了工业机器人的产生、发展和分类概况，工业机器人的组成、特点和技术性能等入门知识；全面系统地阐述了工业机器人本体的机械结构及安装维护要求；对谐波减速器、RV减速器等核心部件的结构原理和装配调整方法，进行了深入具体的介绍；对工业机器人的电气控制系统和各组成部件的安装连接技术，以及工业机器人的手动操作、示教编程、再现运行等操作编程技术，进行了完整详细的说明。
选自Medium 机器之心编译 参与：陈韵竹 近日，Medium上一篇题为《AI in 2018 for developers》的文章，针对机器学习应用于业界的机器学习开发人员，根据2017年的人工智能领域的最新和最重大进展，对2018年的进展做了展望。 大家好，又见面了！在上一篇文章中，我谈到了自己关于研究领域的看法，即哪些研究领域正在成熟且能在今年发展壮大。继续从事研究当然很棒，但是，必定还有一些人工智能领域在 2017 年已经成熟、现已准备投入大规模应用了。这就是本文的主题——我想分享的是那些已经发展
今年四月，新京报与山水创投联合发起了寻找中国创客第四季。在大赛评选中，近 3400 家创业公司报名参赛，涵盖教育、文娱、前沿科技、小程序、新消费、区块链、企业服务、医疗健康等全领域。
可解释性人工智能 PART.01 概述 1 可解释性人工智能（XAI）定义 随着机器学习和人工智能技术在各个领域中的迅速发展和应用，向用户解释算法输出的结果变得至关重要。人工智能的可解释性是指人能够理解人工智能模型在其决策过程中所做出的选择，包括做出决策的原因，方法，以及决策的内容[1]。简单的说，可解释性就是把人工智能从黑盒变成了白盒。 2 研究的作用 可解释性是现在人工智能在实际应用方面面临的最主要的障碍之一。人们无法理解或者解释为何人工智能算法能取得这么好的表现。可解释性人工智能模型的作用
如果正确的利用模式识别进行商业预测和决策，那么会为企业带来巨大的利益。机器学习（ML）研究这些模式，并将人类决策过程编码成算法。这些算法可以被应用到几个实例以得出有意义的结论。在这篇文章中，我们将了解一些机器学习的基础、工作原理及特点。
人工智能系统中存在着偏见，但是有偏见的算法系统并不是一个新现象。随着包括司法和健康等领域在内的各种组织都在采用人工智能技术，人们开始关注对基于人工智能的决策缺乏问责制和偏见。从人工智能研究人员和软件工程师到产品领导者和消费者，各种各样的利益相关者都参与到人工智能流水线中。在人工智能、数据集以及政策和权利领域的必要专业知识，可以共同揭示偏见，但是，这些利益相关者之间并不是统一可用的。因此，人工智能系统中的偏见会在不明显的情况下复合。
在 上次的送书活动 中，营长做了个调查问卷，结果显示大家更喜欢深度学习、Python以及TensorFlow方面的书，所以这期送书活动一并满足大家。本期图书选自人民邮电出版社图书，包括：近期AI圈儿比较流行的一本书《人工智能简史》，《TensorFlow机器学习项目实战》，高实战性的《Python机器学习经典实例》，深度学习领域的圣经“花书”，经典的《机器学习实战》，广受欢迎的《流畅的Python》，东京大学教授、机器学习专业专家杉山将执笔《图解机器学习》。另外，可在文末投票，选出下期你希望营长能够送的
智能的真正标志不是知识，而是想象力。 作者 | Gadi Singer 编译 | 王玥 编辑 | 陈彩娴 什么知识让我们变得聪明？我们用来理解世界、解释新体验和做出深思熟虑的选择的认知结构是什么？定义一个阐明给人类或人工智能更深入理解和更高认知的知识的框架，将有助于我们对此话题进行结构化的讨论。 近日，英特尔实验室副总裁兼紧急人工智能研究主任Gadi Singer介绍了这种赋予人工智能更高认知的知识构建（knowledge constructs）的数个维度，并指出一条通往更高智能机器的道路。 图为英特尔实
随着科技的飞速发展，云计算正逐渐成为我们生活的核心。从智能家居到无人驾驶，从虚拟现实到人工智能，云计算贯穿了我们的生活，为我们带来了更加智能、便捷和有趣的体验。在这个奇妙的时代，云计算如同一位无所不能的超级英雄，引领着我们穿越时空，探索未来的世界。
最近几年人工智能(AI)领域出现了许多令人惊叹的发展。尽管如此，AI仍然是一个容易被炒作和误解的术语。
机器之心报道 作者：蒋思源 近日 GitHub 用户 wu.zheng 开源了一个使用双向 LSTM 构建的中文处理工具包，该工具不仅可以实现分词、词性标注和命名实体识别，同时还能使用用户自定义字典加强分词的效果。机器之心简要介绍了这种双向 LSTM，并给出了我们在 Windows 上测试该工具的结果。 中文处理工具包 GitHub 地址：https://github.com/rockyzhengwu/FoolNLTK 根据该项目所述，这个中文工具包的特点有如下几点： 可能不是最快的开源中文分词，但很可能是
市场担心人工智能(AI)技术将导致许多人失业，但AI实际上也会带动不少新工作和服务。市场研究业者高德纳公司(Gartner)预测，到2020年，AI将会创造230万个工作，此数量远远超过可能因自动化技术而遭到淘汰的工作数量。 尽管人们普遍担心人工智能自动化会导致全球各行各业大规模裁员，但技术将带来大量的新工作和服务。与社交媒体、数字出版和电子商务创造的职位冲击相似，人工智能革命已经激发了新职业的诞生。 据Gartner报告，到2020年，人工智能将创造230万个工作岗位。这个数字远远超过了自动化将取代的劳动
挑战NP-hard级别难题，走向工程化基础科研。作者 | 莓酊 编辑 | 岑峰、青暮 承载东莞突破固有发展路径而生的松山湖，是我国城市经济高质量转型的一个生动缩影。 在东莞启动的“科技东莞”计划中，李国杰是最早参与合作的开拓者。如果细数中国IT界的商业大咖，他的名字似乎鲜为人知。但你一定听闻过我国本土高技术品牌：“曙光”和“龙芯”。而李国杰正是它们背后的布局者和缔造人。鸿儒硕学的李国杰似乎与人们津津乐道的商业传奇形象大相径庭，他更像一位深耕学术的大先生，试图在科研、技术和产业之间，搭起一座融会贯通的桥梁。
金融学理论和计算机技术的不断革新，带来了基于数据处理与数据分析的量化投资策略的蓬勃发展，量化模型成为了预测市场和指导投资的有力工具。然而证券市场是一个复杂的非线性动力系统,利用传统的时间序列预测技术存在很大的局限性。好在，近十几年发展起来的神经网络预测理论的发展，在对非线性系统的预测和建模中表现突出，那么神经网络的应用能带量化模型飞吗？利用人工智能进行投资到底靠不靠谱？ 本文为实例数据+解答，通过对Simplex Asset Management 的经理Yoshinori Nomura12大追问，带你
尽管人们对人工智能自动化将导致世界各地的大规模裁员感到担忧，但技术将带来大量新的就业岗位和服务。类似于社交媒体、数字出版和电子商务所带来的冲击，人工智能革命已经激发了新职业的诞生。 根据著名咨询公司高
AI潮流引起各行各业的革命，可以说自成熟而来，主宰了各个行业，手机要人工智能化，家居要人工智能化，语音助手也要人工智能化，当然有些领域人工智能头铁进去被各种吊打出来，比如教育行业被班主任压制，进军销售行业发现真不是销售小哥的对手，但不可否认的是，各个行业不论是新兴行业还是传统行业都在热烈的引进人工智能，历史很明显，谁不紧跟潮流，适应先进科技导致落后，不论你多厚实的家底，等待你的就是一个死字，而率先适应新科技的往往会借着科技东风扶摇而上，化鲲化鹏。不久前，人工智能的触角又伸向了分析师的position。 📷
在我国互联网的发展过程中，PC互联网已经日趋饱和，移动互联网却呈现着井喷式发展。现在国内移动用户已超15亿，全球移动用户已超过51亿，2019年IoT装置数量预计将超过全球人口总数！
前不久，一直活跃在美国加州大学伯克利分校的网红无人送餐车Kiwibot，被爆出是人工遥控的。据《旧金山纪事报》报道，Kiwi Campus公司承认，Kiwibot之前宣称可以利用人工智能避开行人，自动选择各个地点之间的最短距离等自动化操作，其实都离不开人工的辅助。
据麦肯锡2017年6月发布的报告称，人工智能即将开启下一波数字化颠覆的浪潮，现在公司应该为此做好准备。我们已经看到了一些早期成立的人工智能公司从这项技术获益的现实例子，这使得其他公司比以往任何时候都更迫切地需要加速数字化转变进程。我们的研究结果集中在五个人工智能技术系统：机器人技术和自主车辆、计算机视觉、语言、虚拟代理以及机器学习，这其中包含了深度学习，并指出了其他人工智能技术的多种最新进展。 人工智能投资增长迅速，其中谷歌和百度等数字巨头占据主要地位。在全球范围内，我们估计2016年科技巨头对人工
当将人工智能与工作联系在一起的时候，人们第一个想到的就是流水线机器人，然后就是最近报道中出现的各种跨界机器人，比如说会编辑杂志的谷歌机器人“沃森”、会当老师进行教学的软银机器人“Pepper”以及会主
天时 - NextAI 作为加拿大政府人工智能战略的重要支持者之一，也正在紧锣密鼓地孵化人工智能与实际产业落地的初创企业，加快实现人工智能商业化。NextAI 是由 Next Canada 的第三个项目，作为非营利性公益组织和孵化器，NextAI 不收取任何费用，只专注于从全球各地招募人工智能+实际产业场景应用的初创团队前来加拿大定居学习，招商引资实现方案落地商业化。Next Canada 由加拿大多伦多大学著名 Rotman 商学院教授 Ajay Agrawal，著名商界投资人 Reza Satchu 和资深经理人 Claudia Hepburn 与 Tim Hodgson 联合创办。
这份由 Salesforce 赞助的研究报告称，从 2017 年到 2021 年采用人工智能的 CRM 项目将推动业务收入增长 1.1 万亿美元，在全球创造 80 万个直接工作岗位和 200 万个间接工作岗位，超过了因为人工智能自动化所导致的岗位流式数量。
作为中国人工智能技术和产业领域规模最大、影响力最强的专业会议之一，2017全球人工智能技术大会汇聚了全球人工智能学术界和产业界著名学者、顶级专家和业界精英，在48小时的议程中，立体剖析了技术大牛与产业明星眼中的人工智能，硕果累累。 在首日精彩纷呈的主题报告与尖峰对话后，大会的第二天为主题分论坛专属，围绕人工智能技术、投资、创新和行业应用多个维度进行探讨，带来了大量超规格干货内容。多达12场的分论坛，涵盖了智能驾驶、机器人、深度学习、脑科学、智能金融和智能投资等领域，解读人工智能产业落地的正确姿势。堪称人工智
作为一个诞生了60多年的词汇，人工智能的发展已经历过多轮起伏，现今这个阶段可以说是人工智能的黄金时期，全球的科技巨头都在AI领域频频布局，不同于单纯的炒作，此轮“AI热”最大的特色就是落地。一系列“+AI”的场景真正走到行业中，解决痛点、提高效率。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 GMIC 2017 北京大会于4月27日在国家会议中心拉开帷幕。下午，卡内基美隆大学机器学习学院教授兼院长Tom Mitchell带来了《突破人类和机器的边界》主题演讲，探讨了智能从物理的材料当中实现突破的两个方式。 Mitchell教授认为科学界目前还在探索的两个主要方向就人脑智能和如何用机器打造人脑智能，在过去相当长一段时间内，脑科学和计算机科学是泾渭分明的两个领域。近些年基于对脑科学认识的不断加强，人工智能取得了新的发展。使得一些理论和假设在各个脑科学的方面都取得了
作为人类，我们认为时间是理所当然的。我们生来就有对事件的理解，因为这对我们的生存至关重要。但人工智能却没不这样，机器人不理解时间的概念。
人工智能获得洞察力和做出决策的方式通常是神秘的，这引发了人们对机器学习的可信度的担忧。现在，在一项新研究中，研究人员揭示了一种新方法，用于比较人工智能软件的推理与人类推理的匹配程度，以便快速分析其行为。
NVIDIA DGX云（提供的工具几乎可以将任何公司转变为AI公司）现已广泛推出，在Oracle云基础设施以及位于美国和英国的NVIDIA基础设施上在线提供数千个NVIDIA GPU。
本文为大家介绍了一项最新的研究进展，它有助于理解人工智能的可解释性实际上如何影响用户对人工智能的信任。
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