AI 科技评论按：继移动互联网之后，人工智能技术已经席卷全球。2017 年 3 月 3 日，中国人工智能学会（CAAI）将举办 AIDL2《机器学习前沿》会议，邀请了南京大学的周志华教授担任学术负责人，他届时也将在会议上发表致辞。而在今年 7 月份的 GAIR 大会上，AI 科技评论也将邀请周志华教授进行主题演讲的分享。 周志华教授是 ACM Fellow(美国计算机学会会士)，AAAS Fellow（美国科学促进会会士），AAAI Fellow（国际人工智能学会会士），IEEE Fellow（国际电气
人工智能、机器学习、统计学和数据挖掘有什么区别？ 是否可以这样说，它们是利用不同方法解决相似问题的四个领域？它们之间到底有什么共同点和不同点？如果它们之间有层次等级的区分，应该是怎样一回事？ 我假定题主是想得到一个清晰的图，上面有各个领域清晰的分界线。因此，在这里我尝试用我最简单的方式来解释这个问题。 机器学习是一门涉及自学习算法发展的科学。这类算法本质上是通用的，可以应用到众多相关问题的领域。 数据挖掘是一类实用的应用算法（大多是机器学习算法），利用各个领域产出的数据来解决各个领域相关的问题。 统计学是一
前段时间，作者在 stats.stackexchange.com（译注：国外的一个系列问答网站，其中Stack Overflow是其中一个子站）看到一个很有意思的问题，引起了他的注意。经过阅读和分析 StackExchange 上的所有答案后，他觉得有必将其想法写下来。 以下是 StackExchange 上的问题： 人工智能、机器学习、统计学和数据挖掘有什么区别？ 是否可以这样说，它们是利用不同方法解决相似问题的四个领域？它们之间到底有什么共同点和不同点？如果它们之间有层次等级的区分，应该是怎样一回事？
前段时间，作者在 stats.stackexchange.com（译注：国外的一个系列问答网站，其中Stack Overflow是其中一个子站）看到一个很有意思的问题，引起了他的注意。经过阅读和分析 StackExchange 上的所有答案后，他觉得有必将其想法写下来。 以下是 StackExchange 上的问题： 人工智能、机器学习、统计学和数据挖掘有什么区别？ 是否可以这样说，它们是利用不同方法解决相似问题的四个领域？它们之间到底有什么共同点和不同点？如果它们之间有层次等级的区分，
商务统计学是一门研究商务领域中的数据分析和决策科学的学科。它主要关注商业领域中的统计学原理和方法，并利用这些原理和方法来解决商业领域中的问题。商务统计学基础包括从不确定性到人工智能的各个方面，下面我们将逐一进行介绍。
这是2011年诺贝尔经济学奖获得者托马斯·萨金特（Thomas J. Sargent）近期在中国公开演讲时对AI的结论。
时间过的真快，本期为“数据挖掘”专题推送的最后一期了，520这天，就给大家介绍个特有意思的文章，技术男们有福了，超级干货！ 前段时间，作者在 stats.stackexchange.com（译注：国外的一个系列问答网站，其中Stack Overflow是其中一个子站）看到一个很有意思的问题。 以下是 StackExchange 上的问题： 人工智能、机器学习、统计学和数据挖掘有什么区别？ 是否可以这样说，它们是利用不同方法解决相似问题的四个领域？ 它们之间到底有什么共同点和不同点？ 如果它们之间有层次等级的
题图上这张在社交媒体上疯狂传播的恶搞漫画博得了不少转发，这似乎暗示着，对机器学习的炒作热度开始消退。然而，机器学习真的只是被美化的统计学吗？
随着深度学习的热度开始消退，这个梗最近开始在社交媒体上广为流传，引起了互联网上众人的讥笑。机器学习没什么好激动的，它只是对统计技术的一种补充——这种观点越来越普遍；但问题是这个观点并不正确。
谷歌首席决策科学家(Chief Decision Scientis)凯西柯兹科夫(Cassie Kozyrkov)在2018年非常高产，为大家写了非常多关于人工智能、大数据的文章。以下是他感觉她写过最优秀30篇文章，这些文章主要关注：数据科学和分析、人工智能、机器学习.... ...
本文内容选自加拿大约克大学数学统计系终身教授王晓刚于近期在清华大数据“技术·前沿”系列讲座所做的题为《统计学概论和医疗临床大数据分析》的演讲。
有关人工智能的话题吵吵嚷嚷了很长一段时间。虽然在资本的加持、巨头的拥趸之下，人工智能俨然已经成为后互联网时代的全新热门领域，但是，在一片热闹之后，人们似乎并未特别明显地感受到所谓的人工智能给人们的生活带来的些许改变。
在本文中，数据科学家与分析师 Vincent Granville 明晰了数据科学家所具有的不同角色，以及数据科学与机器学习、深度学习、人工智能、统计学、物联网、运筹学和应用数学等相关领域的比较和重叠。
在这篇文章中，数据科学家与分析师 Vincent Granville 明晰了数据科学家所具有的不同角色，以及数据科学与机器学习、深度学习、人工智能、统计学等领域的区别。这些概念的区别也一直是人工智能领域热烈讨论的一个话题，Quora、多个技术博客都曾有过解答。机器之心之前编译的一篇文章《人工智能、机器学习、深度学习，三者之间的同心圆关系》也对此问题进行了探讨，但似乎业内还未能给出一个权威的、令所有人信服的回答。如果对这篇文章中的观点不认同，欢迎大家留言讨论。
来源：机器之心 作者： Vincent Granville 编译： 机器之心 参与：吴攀 、李亚洲 校对：李君 编辑：胡蝶 原文链接：http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/difference-between-machine-learning-data-science-ai-deep-learning 本文共3967字，建议阅读14分钟 本文明晰了数据科学家所具有的不同角色，以及数据科学与机器学习
美国时间3月21日，NVIDIA GTC主题演讲的舞台上闪耀着一道光芒，那就是联合创始人兼总裁黄仁勋推出的一项划时代的创新：Blackwell GPU。这款GPU并不仅仅是一块硬件，它仿佛是一座通向未来的桥梁，一个连接人类智慧与科技奇迹的纽带。
这是我参加第二届中国（杭州）国际智能产品博览会，2020全球人工智能大会的直观感受。
AI 科技评论按：11 月 15 日，「全球 AI+智适应教育峰会」在北京嘉里中心大酒店盛大开幕，峰会由雷锋网联合乂学教育松鼠 AI，以及 IEEE（美国电气电子工程师学会）教育工程和自适应教育标准工作组共同举办，汇聚国内外顶尖阵容。
有的学者认为机器学习只是统计学披了一层光鲜的外衣。而另一些讨论则认为涉及使用逻辑回归或者广义线性模型（GLM）的可以称作机器学习；否则就不是。还有一些观点认为：是否执行元分析或许是区分两个领域的一个标准。
“关于作者：王宏琳，油气勘探计算机软件国家工程研究中心教授级高级工程师，中国石油天然气集团公司咨询中心专家委员会工程技术专家组专家，享受特殊津贴专家。
为了收集有关人工智能（AI）及其所有变体（包括机器学习（ML），深度学习（DL），自然语言处理（NLP），预测分析和多重神经网络）情况的见解，我们与22位熟悉人工智能领域的高管进行对话。
2018年8月9日（上周四），笔者和金融科技业务部的几位算法同事有幸参加了哥伦比亚大学全球中心举办的人工智能系列论坛。本次论坛邀请了哥伦比亚大学数据科学研究所副所长、哥伦比亚大学统计学郑甜教授（也是笔者在哥大Master期间的Advisor），分享哥大经典的统计思维研究及其对大数据分析、人工智能应用的启发。
来源：不止数据分析本文约5800字，建议阅读10+分钟没有统计学，机器学习根本没法存在，但由于当代信息爆炸，人类能接触到的大量数据，机器学习是非常有用的。 统计学和机器学习之间的界定一直很模糊。 无论是业界还是学界一直认为机器学习只是统计学披了一层光鲜的外衣。 而机器学习支撑的人工智能也被称为“统计学的外延”。 例如，诺奖得主托马斯·萨金特曾经说过人工智能其实就是统计学，只不过用了一个很华丽的辞藻。 萨金特在世界科技创新论坛上表示，人工智能其实就是统计学 当然也有一些不同的声音。但是这一观点的正反双方在争
例如，诺奖得主托马斯·萨金特曾经说过人工智能其实就是统计学，只不过用了一个很华丽的辞藻。
在给大家分享我的建议之前，皮皮鲁先介绍一下自己的背景。我本科考入北京邮电大学计算机学院的网络工程，硕士期间在北京大学继续攻读AI方向，并有半年澳洲国立大学出国交流经历，体验了发达国家的计算机教育。毕业后，四年一线大数据和人工智能从业经验让我对于AI行业形成了一些个人的思考和理解。可以说，笔者对于人工智能专业的所需知识和就业前景都比较了解。
来源：专知本文为课程，建议阅读10+分钟课程内容将从时间序列的发展历程、平稳性、经典分析模型等概念先后推进。 时间序列（time series）是一组按照时间发生先后顺序进行排列的离散序列，是日常生活中最常见的数据形式之一。对时间序列的分析是既是统计学中的重要问题，也是人工智能、数据挖掘的一个重要应用方向。 本课程面向人工智能学院的本科生和研究生，重点关注统计学中分析时间序列的基本思路、模型以及方法。同时强调使用人工智能技术对时序数据这一种特殊的数据类型进行分析，也关注使用“时间序列分析”中的思路看待和解决
本文目录： 一、人工智能（AI）的目标是增强智能（IA），而不是替代人类 二、应对软件架构分而治之带来集成的挑战，探索智能的连接 三、从智能连接入手探索在软件架构中应用人工智能 四、总结 因为 AlphaGo 的出现，过去的 2016 年可谓是人工智能元年。记得当时我们正在苏州封闭研发The Platform，工作之余讨论到人机对战的真正意义，并不在于技术上的突破，而在于对人们固有知识的影响，人工智能的应用会如雨后春笋般诞生，以后没有人工智能的软件你都不好意思开口了。 大家都在问，自己的工作与人工智能有什么
人工智能逐渐成为人们热议的话题，而关于人工智能的发展，本质，以及伦理问题被人们无数次进行讨论。而在这其中，人工智能的本质是学习能力。那么什么是机器学习？机器学习可以学习哪些方面的内容？下面就一起来看看吧。
【新智元导读】在上月召开的“复旦科技创新论坛”上，统计机器学习先驱迈克尔·乔丹发表演讲并接受澎湃记者专访。采访中，乔丹认为目前世人对人工智能、大数据学习期望过高，他也不太看好人工智能从脑科学研究中得到很大启发；他看好人机对话、家庭机器人及精准医疗等具体领域的突破。本文后附乔丹演讲全文《大数据世纪难题》，乔丹在演讲中再次重申结合统计与大数据的重要性，以及当前的问题和机遇。 此乔丹非飞人乔丹。他是研究统计学和计算机科学家，目前研究的领域正是普通人口中的人工智能（Artificial Intelligence，A
10月13日下午，“对外经济贸易大学信息学院人工智能+交叉学科建设研讨会”在对外经济贸易大学国际交流大厦报告厅举行。
浩瀚的宇宙，无垠的时空，短暂的人类史，虽然渺小但成就却是伟大的，我们从匍匐到直立，聚沙成塔，抵御凶禽猛兽，顺天改命，成就了一个人类登顶的地球生态，编织了一个宏伟的社会蓝图。
【新智元导读】医学影像AI企业推想科技今天宣布完成1.2亿元B轮融资，这也是国际医学影像人工智能行业内最大规模的单笔融资。据了解，此轮融资将主要用于人工智能技术在医疗行业的商业化落地、临床应用延伸以及国际市场拓展。 9月21日，国际领先的医学影像人工智能企业推想科技宣布完成1.2亿元B轮融资，由启明创投领投，元生资本、红杉中国联合投资，泰合资本担任独家财务顾问。这是国际医学影像人工智能行业内最大规模的单笔融资。据了解，此轮融资将主要用于人工智能技术在医疗行业的商业化落地、临床应用延伸以及国际市场拓展。 推想
在本文中，我阐述了数据科学家的各种角色，以及数据科学如何与机器学习，深度学习，人工智能，统计学，物联网，运筹学和应用数学等相关领域进行比较和重叠。 由于数据科学是一门广泛的学科，我首先描述在任何商业环境中可能遇到的不同类型的数据科学家：您甚至可能发现自己是一名数据科学家，而不知道它。 与任何科学学科一样，数据科学家可以借用相关学科的技术，尽管我们已经开发了自己的工具库，特别是技术和算法，以自动方式处理非常大的非结构化数据集，即使没有人工交互，也可以实时执行交易 或者做出预测。
2014年，“大数据” 成为国内年度热词，并首次出现在当年的《政府工作报告中》。同年，数据分析也同样成为朝阳行业，数据分析一度霸屏各招聘网站。
AI 科技评论：2019 年 5 月 6 日，清华大学人工智能研究院基础理论研究中心成立仪式暨学术前沿报告会在清华大学 FIT 楼举行。清华大学副校长、清华大学人工智能研究院管委会主任尤政院士，清华大学人工智能研究院院长张钹院士出席成立仪式并共同为中心揭牌。会上朱军教授被聘任为基础理论研究中心主任。
在大模型技术高速发展，各家公司激烈竞争的同时，有人站出来对于未来的人才表示了担忧，焦点在于数学。
【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？ （一） 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）
作为近几年的一大热词，人工智能一直是科技圈不可忽视的一大风口。随着智能硬件的迭代，智能家居产品逐步走进千家万户，语音识别、图像识别等AI相关技术也经历了阶梯式发展。如何看待人工智能的本质？人工智能的飞速发展又经历了哪些历程？本文就从技术角度为大家介绍人工智能领域经常提到的几大概念与AI发展简史。 一、人工智能相关概念 1、人工智能（Artifical Intelligence, AI)：就是让机器像人一样的智能、会思考, 是机器学习、深度学习在实践中的应用。人工智能更适合理解为一个产业，泛指生产更加智能的
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数据分析就是从数据中挖宝，小到成本统计，大到人工智能，数据量越大，对数据分析师的技能要求越高。很多人认为，会EXCEL就够了。我只能说，你对数据分析这个工作存在一定误解，看轻了数据分析师这个职位。
书不在多，而在于精。下面从数据分析招聘要求的必须技能：统计学，Excel，SQL，业务知识，Python这5个部分来详细聊聊每一步如何去学习和看哪些书
在很多人眼中，人工智能（AI）似乎是一个高高在上的领域，需要深厚的数学知识和高级学位才能涉足。然而，这种看法存在一定的误区。事实上，人工智能是一个非常广阔的领域，涵盖了从基础应用到前沿研究的多个层次。正如编程不仅包括开发编程语言，还包括熟练使用编程语言进行实际项目的开发，人工智能的入门也不需要高不可攀的门槛。本文将探讨如何从基础开始进入人工智能领域，并在这个过程中找到适合自己的定位。
今天的这篇文章想说的太多太多，那就让我们从Marcos Lopez de Prado说起吧！
2015年，Google Brain公布了其帮助机器学习研究者进阶的见习项目，研究内容灵活、薪资福利又高、发展机会应有尽有，瞬间吸引了大量的申请者，其中甚至还有Node.js之父Ryan Dahl，AI科技大本营此前报道过他见习一年后的心得——《他在Google Brain实习了一年，总结出这么些心得》。 在今年的NIPS大会上，Facebook也有样学样，开始大肆招揽那些潜在的AI高手。如果你有数学、统计学或是物理、计算机等领域的专业背景，且在编程、深度学习框架方面有着不错的经验，那么恭喜你，你在使用
现在全社会，恨不得每个犄角旮旯都在讨论一个高大上的名词：人工智能（Artificial Intelligence, AI）。如果你不随大流，瞎掰扯几句，人都会用看待手握保温杯的中年大叔的眼光，鄙视死你！ Hold on，这种感觉似曾相识啊！N年前的商业智能（Business Intelligence, BI），然后的机器学习，到最近的大数据。好像都是这个感觉啊。就在过去的一两年里，你要是不跟人瞎扯几句大（嘴巴长大）——数据，会被鄙视死！你要再加一句：我是统计学教授，顿时会把人笑得人仰马翻：“统计学，就是
【新智元导读】Facebook 日前开源了机器学习库 TorchCraft，方便研究人员使用控制器，编写能够玩星际争霸游戏的智能代理。此外，本周五 FAIR 主管 Yann LeCun 与同事撰文科普人工智能，针对学生、在职者等人如何在 AI 上更进一步提出许多实用建议，其重点是 Facebook 的一系列教学视频中。本文精选其中关于数学的三则 度学习技术最近使研究人员能够在监督式学习时代成功地解决低级别的知觉问题。在加强学习领域，这已经转化为开发能够学习在高维输入空间中行动的代理的能力。尤其是深度神经网络
AI 科技评论按：正如大家讨论人工智能时经常把它和机器学习甚至深度学习近似等价，工业界和学术界的许多研究、开发人员们也往往过于关注深度学习，忽略了实际上范围更广的机器学习和人工智能领域还有许多有价值的问题等待研究。
本文介绍了清华启迪大讲堂举办的大数据与人工智能发展趋势和应用创新专场活动，活动邀请了大数据与人工智能创新专家周卫天进行主讲。周卫天分享了大数据和人工智能的发展应用，并提出了在大数据应用创新方面的建议。
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