在过去几年中，人工智能和机器学习这两个术语已经开始在技术新闻和网站中频繁出现。通常这两者被用作同义词，但许多专家认为它们具有微妙但真正的差异。
我们周围关于人工智能的炒作正在逐步降温，接下来我们要关注是将以人为中心的机器学习技术应用于重要问题的大丰收！
在近期结束的CVPR2016（2016年国际计算机视觉与模式识别会议）上，机器学习无疑是最大的主角，谷歌以及与其合作的斯坦福大学、爱丁堡大学、UCLA、牛津大学、约翰霍普金斯大学的论文都涉及到了深度学
导读：在过去几年，人工智能和机器学习频繁出现在技术新闻和各种网站上。两者常常被用作同义词，但许多专家认为它们存在微妙且重大的区别。第一，人工智能 (AI)这个术语的历史比 机器学习 (ML)更早;第二，大多数人认为机器学习是人工智能的一个子集。本文带你详细了解人工智能和机器学习之间的区别。 人工智能VS机器学习――首先，什么是人工智能 计算机科学家对人工智能有诸多不同的定义，但究其核心，人工智能包括像人类那样来思考的机器。当然，很难确定机器是不是在“思考”。因此实际上，建造人工智能需要建造擅长处理
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 -
作者 | Tobi Bamidele 编译 | 聂震坤 现如今，人工智能与机器学习受到了各行各业的广泛关注，大众对其态度不一。但是人工智能与机器学习对不同的人来说其代表的东西并不相同。通常人工智能与机器学习会引起人们的恐惧与不确定性，因此一些专家对这两个术语相关的风险表示担忧。 事实上，人工智能与机器学习已经成为了我们日常生活中不可分割的一部分，即使在有些方面并没有多少人察觉到。这些科技极大的影响了人与人之间的交流。多亏了 Siri 和 Cortana，现在人们只需要对设备说话便可以搜索网页。另外，Face
在过去几年，人工智能和机器学习频繁出现在技术新闻和各种网站上。两者常常被用作同义词，但许多专家认为它们存在微妙且重大的区别。 当然，专家们自己有时对于那些区别到底是什么也意见不一。 然而一般来说，有两
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。
2016年9月6日，斯坦福大学发布了一份名为《2030年的人工智能与生活》的研究报告，展望了人工智能的研究趋势以及2030年的人工智能与生活，主要内容如下： 1. 人工智能研究趋势 推动人工智能革命的研究工作正在快速发生变化，其中最重要的是机器学习技术的成熟，部分刺激来自于数字经济的崛起，因为它同时提供和利用了大量的数据。其他因素包括云计算资源的崛起和消费者对广泛接入服务的需求，如语音识别和导航支持。机器学习得到了来自人工神经网络的极大推动，而后者取得了令人印象深刻的成功经验，现在已经可以利用巨大的数据集和
随着机器学习，尤其是深度学习在许多复杂问题中大获成功，大量企业开始把机器学习技术用在自己的业务中，相关专业的学生和教授在用人市场上变得分外吃香。
一切技术的出现都是为了解决现实问题，而现实问题分为简单问题和复杂问题。简单问题，需要简单分析，我们使用数据分析。复杂问题，需要复杂分析，我们使用机器学习。
来源：ScienceAI本文约1800字，建议阅读5分钟潜在的研究领域可能是自动估计 AI 结果中的不确定性。 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。 随着机器学习越来越多地在现实世界中得到应用，了解它如何得出结论以及它是否正确变得至关重要。例如，人工智能程序可能似乎准确地预测了皮肤病变是癌性的，但它可能是通过关注临床图像背景中不相关的印迹来做
先把数据分析，机器学习，人工智能等这些概念搞清楚，就知道要学什么，以及从哪开始学起了。
【新智元导读】微软前副总裁S. Somasegar从智能应用开发的角度，总结了2016机器学习和人工智能的5大发展趋势：算法和数据结合的微智能，将能灵活地在应用中得到融合；让“每一个应用都变得智能”；人工智能的黑箱将被揭开；现阶段的机器学习和人工智能中，人类的作用不可替代；最后，他认为对于企业来说，不是从一开始就需要机器学习。 风险投资集团Madrona不久前在西雅图举办了一场机器学习与人工智能峰会，汇集了智能应用生态系统中不少大公司和初创企业。 本次峰会的一个重要的议题来自对与会者的问卷调查。在调查中，所
最近AI的复苏(revival)和流行同时带来的消极面是 - 很多的供应商，企业专业服务和个人纷纷标榜其技术，产品，服务或项目是人工智能的技术，产品，服务或项目。
在计算机科学领域中，人工智能是一种机器表现的行为，这种行为能以与人类智能相似的方式对环境做出反应并尽可能提高自己达成目的的概率。
作者 | 赛氪考研 整理 | AI科技大本营（rgznai100） 人工智能，作为计算机科学的一个分支，在过去的几年实现了爆炸式发展。2016年Google DeepMind的AlphaGo打败了韩国的围棋大师李世石九段，让人工智能赢得了前所未有的关注。 人工智能的发展，主要得意于三个方面： GPU的发展使并行计算变得速度更快、成本更低、性能更强大； 深度学习算法大大提升了人工智能在语音、图像处理等应用层面的准确度； 与此同时，存储设备的容量变得越来越大，而我们正获得海量数据（即大数据的发展），无论是图
“数据”，这个词对于大多数人来说已经不陌生了。数据的来源可能是互联网、各种数据库、各种软件、甚至是我们自己。似乎我们所有的生活都离不开它。
人工智能和机器学习正在取代大多数人类交互。目前，我们有聊天机器人和人工智能小助手的例子。但是，人工智能和机器学习的使用增加了人际互动的需求，而不是减少了它。大家在与机器打交道后，往往会感到不满足，渴望与人互动。人类互动的减少和机器人通信的增加也导致了许多社会和心理问题。
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。
但大家都同意的是，目前的人工智能系统与人类的智力相去甚远。直接表现是：AI只在特定任务中表现优异，无法将其能力扩展到其他领域。
大数据文摘作品 编译：Zoe Zuo、赖小娟、小鱼 对人工智能发展话题的讨论曾被几度推向高潮，为了更快抢占深度学习的市场，各个科技企业也在迅速布局。根据预测，2018年深度学习的市场呈现出以下趋势： 从2013年至2017年间，机器学习专利的年复合增长率（Compound Annual Growth Rate，CAGR）达到34%，在所有已授予的专利类别中增速排名第三。 国际数据公司（International Data Corporation, IDC）预测，人工智能（AI）和机器学习（ML）上的支出
人工智能 (AI) 是一个相对简单的概念，但具有非凡的意义。 该术语由美国计算机科学家约翰麦卡锡于 1956 年创造，他被公认为人工智能之父。 它用于描述机器展示的一种智能形式，与人类和其他动物展示的“自然”智能相比。
如今这个时代，不管是有意还是不经意，我们都在接触或使用人工智能。在我们的日常生活和商业实践中，各种在线的设备、云计算和边缘计算以及各种API 将人工智能带入了实践。
12月13日上午，在谷歌开发者大会上，Google Cloud人工智能和机器学习团队的首席科学家李飞飞宣布，谷歌AI中国中心在北京成立。 谷歌AI中国中心将由李飞飞和Google Cloud研发负责人李佳博士共同领导。其中，李飞飞将会负责中心的研究工作，负责统筹Google Cloud AI, Google Brain以及中国本土团队的工作。 此次重磅人物亲自领导，谷歌AI中国中心是铁了要在中国扎下深根，这是要充分利用中国的人才、中国的丰富的场景、中国强劲的市场潜力，充分挖掘中国的潜力。 根据Googl
深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来在多个领域取得了显著的进展。从自然语言处理、计算机视觉、语音识别到机器翻译，深度学习都在这些领域中取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进，计算能力的提升以及数据量的增长，深度学习的应用范围也在不断扩大，对各行各业产生了深远的影响
2019年中国人工智能大会（Chinese Congress on Artificial Intelligence 2019，简称“CCAI 2019”）将于在9月21日-22日在青岛胶州召开。字节跳动人工智能实验室（ByteDance AI Lab）总监李磊博士将出席大会，并担任人工智能创新应用论坛共同主席。
数据猿专访竹间智能创始人简仁贤：五分之一的岗位即将被人工智能取代
5月5日在京召开的全球移动互联网大会(GMIC 2014)现场，一位被誉为“最性感”的机器人“女神”赚足了眼球，即日本大阪大学的智能机器人研究所所长石黑浩在智能机器人研究领域的最新成果——Actro
本文来自YouTube 上的一段 5 分钟的漫画版视频[2]，有趣且简单的介绍了什么是人工智能，包括它与机器学习和深度学习的区别、它的特点、类型和范围。最后介绍了人工智能的一些有趣的应用。
提示：阅读本文预计需要10分钟，读完后希望能够帮助您对人工智能的六大领域有一个基本的全貌认识。 12月7月到12月9日，中国大数据峰会在北京召开，公司帮我弄到了票去参加，其实可以发现“大”数据行业现在一个热门话题就是他们和AI的关系，可见AI现在是多大的一个风口，而且也正如前面第一篇所说的一样，除去一些学术专家外，其实大部分的嘉宾会有意或无意地将AI和机器学习、深度学习划上了等号，这点毫不意外，因为对于媒体而言这个等号是对等的，我觉得基本这样理解也没有大的问题，因为现在大多数人说AI的时候，其实说的就是机器
目前的人工智能系统与人类的智力相去甚远。直接表现是：AI只在特定任务中表现优异，无法将其能力扩展到其他领域。 目前用的AI算法都是可以用数据公式表示出来，并且在很大程度上能够解决此公式。 哪些未被发现以及无法用可计算的数字方式来代表，仍然是无法触及的空白领域。 在人工智能发展的历程中，科学家们经常发明新的方法来利用计算机巧妙的方式解决问题，前几十年的人工智能侧重符号系统。 最流行的机器学习形式是监督学习，其中模型接受一组输入数据（例如湿度和温度）和预期结果（例如下雨概率）的训练。机器学习模型使用此信息来微调，形成从输入映射到输出的一组参数。即使遇到以前没有见过的数据输入时，训练有素的机器学习模型也可以非常准确地预测结果。并不需要去制定明确的规则。 机器学习涉及问题的表述时，它的解决方法是将其设置为三组数字。一组数字表示系统接收的输入，一组数字表示系统生成的输出，第三组数字表示机器学习模型。 机器学习另一个分支是深度学习，常常被比作人脑，其核心是深度神经网络。深度学习模型可以执行非常复杂的任务，如对图像进行分类或转录音频 深度学习的威力在很大程度上取决于架构和表现力。大多数深度学习模型需要标记的数据，而且没有一种通用的神经网络架构可以用以解决所有可能的问题。 在构建模型的过程中，机器学习研究员必须首先定义要解决的问题，然后“找”一个大型训练数据集，然后找出能够解决该问题的深度学习架构。 训练期间从输入到输出都需要数据工程师来指定输入和输出，调整输入参数，神经网络层数和类型、学习效率、优化功能、损失功能和其他不可学习的方面。 许多的神经网络的威力是源自其设计和数据叠加的结果，不是其自主的智能。只能说巧妙的网络结构和数据相结合才有好的模型。 机器学习的其他分支也遵循相同的规则。例如，无人监督的学习不需要标记示例。但是，它仍然需要一个明确的目标，如网络安全中的异常检测。 强化学习是机器学习的另一个流行分支，与人类和动物智力的某些方面非常相似。 强化学习环境通常非常复杂，智能体可以执行的可能操作的数量非常大。因此，强化学习代理需要人类智力的大量帮助来设计正确的奖励、简化问题和选择正确的架构。 总结：目前人工智能工作的方法，是在研究员已经想出了如何构建和简化问题的基础上开发的，以便现有的计算机和流程能够解决这些问题。要拥有真正的一般智能，计算机需要拥有能够定义和构建自己的问题的能力。 大型神经网络并不能解决一般智能的根本问题。人工智能的缺陷往往是其创造者的缺陷，而不是计算决策的内在属性。只是你我都深陷其中不能自拔。
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。
什么是人工智能？ 人类用各种方式让机器拥有与人类相仿的“智能”，就是人工智能。 什么是机器学习？ 机器学习就是实现人工智能的一种方式。
作为近年来在无论在科技领域还是投资领域都非常火爆的概念，人工智能大数据等名词被讨论很多遍。这些新技术会带来什么工作机会呢？
【新智元导读】白宫昨日发文，预计接下来２个月在全美举办４场知识讲座，讨论与人工智能相关的法律政策、社会福利、安全控制及经济应用问题，加深公众对人工智能和机器学习的理解。公告还指出，将于下周成立“人工智能和机器学习委员会”，用于协调全美各界在人工智能领域的行动，并将在奥巴马任期结束前多用人工智能提高政府办公效率。 眼看任期结束在即、大部分人的目光都被 Trump 和希拉里（尤其是 Trump）吸引过去的时候，奥巴马政府决定接下来的两个月里在华盛顿特区、纽约等全美４大城市举办４场免费公开讲座及讨论会，并将成果集
来自：oschina 链接：www.oschina.net/news/91955/2017-going-ai 如果说 2016 年是人工智能刚萌发新芽的一年，那么2017年就是它蓬勃发展的一年，因为很多组织将人工智能技术变成了现实。 今天，很多设备都可以自动作出回应，开发人员也可以通过自动化测试和自动化构建来监视，检测和修复错误，以此来加速软件软件开发的生命周期。随着互联网的发展，人们拥有多种设备的设备，是否能有人工智能管理这些数据，对业务作出明智的决策？ 在几年前这可能是一个想法，或者只有少些科技巨头
编者：T 客汇 杨丽 张苏月 关键词：人工智能，机器学习，深度学习 网址：www.tikehui.com 有人说，人工智能（Artificial Intelligence）是未来。人工智能是科幻小说。人工智能已经是我们日常生活的一部分。所有这些陈述都 ok，这主要取决于你所设想的人工智能是哪一类。 例如，今年早些时候，Google DeepMind 的 Alphago 程序击败了韩国围棋大师李世乭九段。人工智能、机器学习和深度学习这些词成为媒体热词，用来描述 DeepMind 是如何获得成功的。尽管三者
当人们提到“人工智能（AI）”时，很多人会想到机器人和未来世界的科幻场景，但AI的应用远远不止于此。现在，AI已经广泛应用于各种行业和生活领域，为我们带来了无限可能。
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