一场Google AlphaGo与围棋世界冠军李世石的对弈吸引了全世界的目光，也让人工智能再度成为业界讨论的热点话题。人工智能自1943年诞生以来，在几十年的发展历程中经历了多次潮起潮落，人们却从未停止过对人工智能的研究与探索。当下，摩尔定律驱动计算力不断增长，云计算、大数据、移动互联网这些趋势在影响着人类社会的生活与生产方式，也成为人工智能的催化剂，促使着人工智能不断的演进。那么，在大数据时代到来的背景下，人工智能未来会朝着什么方向发展？人工智能在未来能够超越人类么？人工智能两大流派：联结主义和符号主义孰
选自Linkedin 作者：Fabio Ciucci 机器之心编译 参与：黄小天、路雪 人工智能的这一波热潮毫无疑问是由深度学习引发的，自吴恩达等人 2011 年发表「识别猫」研究后，深度学习及其引发
【新智元导读】微软人工智能首席科学家邓力博士在上海IEEE-ICASSP2016大会上的演讲报告。本报告分为深度学习的机器感知、机器认知和未来挑战三大部分，着重介绍了机器认知部分，总结了微软在深度学习方面的最新进展。 邓力率先提出将深度神经网络应用于语音识别，显著提高了机器对语音的识别率，由此获得2015年IEEE技术成就奖。根据微软亚洲研究院官网，在展望2016年深度学习领域会出现哪些关键性技术突破和进展时，邓力认为基于深度学习的自然语言处理技术会继续保持高速发展，而基于深度学习的注意力导向型序列学习技术
现在每一个人都在学习，或者正打算学习深度学习（DL），它是目前人工智能诸多流派中唯一兴起的一个。各个年龄阶段的数十万人学习着免费和收费的深度学习课程。太多的创业公司和产品的命名以「深度」开头，深度学习已然成了一个流行语，但其真正使用实际上很少。绝大多数人忽略了深度学习只占机器学习领域的 1%，而机器学习又只占到了人工智能领域的 1%。余下的 99% 则被用来处理实践中的绝大多数任务。一个深度学习专家无法与人工智能专家划上等号。
没有接触过机器学习的同学，往往对机器学习、深度学习、甚至是人工智能有着模糊的概念。
8月26至27日，由中国人工智能学会（CAAI）发起并主办、中科院自动化研究所与CSDN共同承办的第二届中国人工智能大会（CCAI 2016）将在北京盛大召开。本次大会将持续汇聚全球人工智能领域的顶级专家学者和产业界人士，围绕人机交互、机器学习、模式识别、产业实战人工智能前沿话题进行深入交流和探讨。 微软人工智能首席科学家邓力博士将受邀出席本次大会，并做题为《驱动大数据人工智能多种应用的三类深度学习模式》的主题报告。大会前夕，邓力博士接受CSDN记者的简短采访，针对大数据、深度学习以及人工智能的其他技术领域
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 人工智能的浪潮正在席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们耳边：人工智能（Artificial Intelligence）、机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）。不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系总是似懂非懂、一知半解。 为了帮助大家更好地理解人工智能，这篇文章用最简单的语言解释了这些词汇的含义，理清它们之间的关系，希望对刚入门的同行有所帮
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 -
近些年，人工智能的热度都维持在一定的高度。从Google AlphaGo到Chatbot聊天机器人、智能理专、精准医疗、机器翻译等，人工智能技术被应用于安防、医疗、家居、交通、智慧城市等各行各业，其前景是毋庸置疑的，未来绝对是一个万亿级市场。
现在科技行业的术语产生速度令人惊愕，几乎每天都有新名词被创造出来。最近一段时间人们讨论最多的莫过于人工智能、机器学习和深度学习了。 很多公司已经果断采取措施，开发人工智能、机器学习和深度学习方面的应用。这种商业氛围由来已久，驱动这些公司争先恐后开发新技术的既有担心落后于人的恐惧，也有对技术改变世界的憧憬和希望。 市场竞争的巨大压力，让每个公司都感受到了一股强烈的紧张感和急迫感，所有商业领袖都害怕一个不小心就错过了“风口”，落后于行业发展趋势。 人工智能和机器学习的概念并不是“新鲜玩意”，现在它们已经成为计
尽管深度学习前景光明也取得一些初步的成功，但它实际上可能会阻碍真正的人工智能的发展。 人工智能是一个包含许多概念和开发方法的强有力的保护伞。这些不同但不排他的方法能够让机器拥有接近人类的推理能力和智能
“人工智能”这个词每天被到处乱用。你听到开发者们说他们要学习人工智能。你也会听到管理者说他们要把人工智能技术应用他们的服务中。但他们往往并不了解人工智能。
据罗伯特·J·索耶在《计算中的上帝》描述，在我们创造的人工智能体眼中，我们就是上帝。那么，作为无所不能的上帝，我们又需要多么完美的计算机？ 答案可以脱口而出，速度无穷快，存储无穷大，接口无穷智能……
相信大部分人都会谈癌色变，正如我们所知的一样，晚期癌症患者的生存率低于 20%，而尽管早期患者可以被治愈，且治愈率高达 90% 以上，但因为大部分癌症早期起病隐匿，更重要的原因在于受限于现有医疗水平，医生诊断缺乏一致性，大量的信息难以做出准确的诊断，以至于早期癌症患者很难发现病情，从而错过了治疗的绝佳期。
1、人工智能浪潮又起 标志型事件，阿尔法围棋（AlphaGo）战胜李世石。 alphago是一款围棋人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴维·西尔弗、艾佳·黄和戴密斯·哈萨比斯与他们的团队开发，这个程序利用“价值网络”去计算局面，用“策略网络”去选择下子。2015年10月阿尔法围棋以5:0完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾；2016年3月对战世界围棋冠军、职业九段选手李世石，并以4:1的总比分获胜。这个让人工智能浪潮又起，热浪达到了一个高度。 alphago 核心用到了”深度卷积神
经典人工智能方法在未来会得到关注吗？经典方法和深度学习的关系将如何发展？新的突破点又在哪里？
人工智能包括了机器学习和深度学习，机器学习包括了深度学习，他们是父类和子类的关系，可参考下面的图：
回顾计算机行业发展史，新的计算模式往往催生新的专用计算芯片。人工智能时代对于新计算的强大需求，正在催生出新的专用计算芯片。在加州Hot Chips大会和2017百度云智峰会上，百度发布了AI云计算芯片的XPU，这是一款256核、基于FPGA的云计算加速芯片。过去几年，百度在深度学习领域，尤其是基于GPU的深度学习领域取得了不错的进展。同时，百度也在开发被称作XPU的新处理器。
人工智能从幕后走向实用离不开人工智能技术取得的突破和发展。在互联网时代背景下，大数据、新型高性能计算架构以及深度学习帮助人工智能技术实现了从量变到质变的转变。其中，计算机视觉、语音识别技术均已能够规模
“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，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、机器学习与深度学习，每天都有它们的新闻。包括新的技术、新的应用、新的挑战、新的机遇。 人人都在谈，人人都在看，那究竟什么是人工智能、机器学习与深度学习呢？ RapidMiner用下图解释了人
今年，市场研究&咨询公司GrandViewResearch发布了一份深度学习市场分析报告。报告表明，2016年全球深度学习市场估值为2.72亿美元，其在自动驾驶和医疗行业的应用越来越多，有望为行业增长
题图 | by@macrovector- www.freepik.com 在 21 世纪的第二个十年里，科技界最大的进展恐怕非人工智能莫属了。无论是战胜人类围棋高手的 AlphaGo，还是遍布各地车站的人脸识别系统，配备了深度学习技术的最新人工智能展现了它无限大的势能，并已经进入到我们的日常生活中。 人工智能（artificial intelligence，AI），顾名思义，就是通过计算的方式模拟、延伸和扩展人的智能。它作为计算机科学的一个分支，早在 1956 年就诞生了。然而，长久以来，人工智能的发展却
2017政府工作报告，指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，“人工智能”也首次被写入了全国政府工作报告。百度李彦宏，腾讯马化腾都在两会上就人工智能发表意见。科大讯飞刘庆峰在朋友圈分享了讯飞听见支持两会直播的消息。结合上月科技部新闻，“科技创新2030—重大项目”或将新增“人工智能2.0”，人工智能在中国的政治、经济、学术领域都成为重中之重。这是中国 AI人最好的时代——2017年，中国人工智能迎来真正的新纪元。
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。
深度学习和大量的计算机资源整合将推进人工智能在各行业的应用。 2017年7月9日，由镁客网、振威集团联合主办的“3E‘硬纪元’AI+产业应用创新峰会”在北京国家会议中心盛大开幕。现场200位来自全球AI行业的顶级专家、知名创投机构、创业公司团队和知名媒体齐聚一堂，共谋AI+行业的创新应用，探讨AI的当下与未来。 来自英伟达的中国销售区总监何犹卿先生，在峰会期间进行了主题为“AI深度学习正在改变世界”的演讲。他表示，善用好深度学习和现有的大量计算机资源，将会很好得助推整个AI产业的发展。 以下为演讲实录（为方
在过去的几年里，人工智能（AI）一直是媒体大肆炒作的热点话题。机器学习、深度学习和人工智能都出现在不计其数的文章新闻中。但是很多时候，大家对于这些概念并没有一个很清晰的认识，容易把这些概念弄混。
5月5日，由教育部、工业和信息化部指导，信息技术新工科产学研联盟人工智能协同育人工作委员会、教师培训工作委员会联合主办，百度、北京航空航天大学联合承办的“新工科产学研联盟深度学习师资培训班”正式开讲。
我们都熟悉“人工智能”这一概念。毕竟，这个词常常在热门电影中出现，如《终结者》、《黑客帝国》、《机械姬》。 但最近你也可能常常听到其他术语，如“机器学习”和“深度学习”，这些词有时与人工智能交替使用。 首先我将简单介绍一下人工智能（ Artificial Intelligence ），机器学习（ Machine Learning ）和深度学习（ Deep Learning ）三者的区别。 然后，我将分析人工智能和物联网为何是不可分割的，技术的不断进步和融合逐渐为为人工智能和物联网爆炸奠定了基础。 三者的区别
大数据文摘作品 作者：Fabio Ciucci 编译：happen，马卓群 刘晓莉，Aileen 现在，每一个人都在学习深度学习，就是在准备开始学习深度学习的路上。这个人工智能领域快速火了起来。大约有来自各年龄阶段的十万名学生在学习付费或者免费的深度学习课程。许多初创公司以及产品都打上了该领域的标签，就像流行用语一样，但是真正使用了深度学习的却很少。大多数人忽视了一个事实，深度学习只占了机器学习领域的1%，而机器学习又只是人工智能领域的1%。剩下的99%都是大多数任务已经在实际使用的。一个“
如果说，当前什么话题能够引起大众分歧，那无疑是人工智能了，各个领域专家褒贬不一，也双向证明了人工智能的复杂性。那么，当我们在谈论人工智能的时候，究竟在谈论什么呢？
主持人雷鸣：首先，我们现在人工智能到底在什么阶段？从科研来看，从商业化来看？比如自然语言对话，图像识别，推荐系统，机器人等。请几位都从自己的角度回答一下。 杨克：very early stage， far far from what you see in movies，but enough progress to make useful products and sometimes impressive ones。 余凯：推荐系统目前已经广泛商业化，在商品推荐，个性化广告等，但是推荐系统虽然在互联网公司广泛
【新智元导读】人工智能、机器学习、深度学习方面的文章铺天盖地，向人们传播人工智能是改变世界最具竞争力的技术，相关企业应该抓住机会作深入研究，但是人们对于这三个词的区别却有了很多困惑。 人工智能、机器学习、深度学习方面的文章铺天盖地，向人们传播人工智能是改变世界最具竞争力的技术，相关企业应该抓住机会作深入研究，使得人们对于这三个词的区别却有了很多困惑。 对于业内人士来说，人工智能、机器学习、深度学习不难区分，人工智能涵盖的范围最广，小到传统形式的人工智能（GOFAL），大到联结论轮架构，几乎无所不包。机器学习
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），是一门研究如何使计算机能够模拟人类智能的科学。我对人工智能产生兴趣是因为我对技术和创新的热爱，以及对人工智能的好奇心。在我看来，人工智能是当今世界最具前沿和潜力的领域之一，它的发展不仅可以改变我们的生活方式，还可以推动整个社会的进步。人工智能让我意识到它不仅仅是一种技术，更是一种思维方式和方法论。它涉及到机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域，这些技术的融合和应用可以帮助解决许多现实世界中的难题，包括医疗保健、交通运输、金融服务等各个领域。我希望能够了解它的基本概念和原理，掌握相关的技术和工具，从而为未来的学习和探索打下坚实的基础。
为了更好地引导和推动我国人工智能领域的发展，由中国人工智能学会发起主办，CSDN承办的2015中国人工智能大会（CCAI 2015）于7月26-27日在北京友谊宾馆召开。本次会议的主旨是创办国内人工智能领域规模最大、规格最高的高水平学术和技术盛会，汇聚国内外顶级的专家学者及产业界人士，围绕当前最新热点和发展趋势的话题进行交流与探讨，并针对“机器学习与模式识别”、“大数据的机遇与挑战”、“人工智能与认知科学”和“智能机器人的未来”四个主题进行专题研讨，努力打造国内人工智能前沿技术和学术交流的平台。 在7月27
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”。
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。
其中一本是关于人工智能深度学习的《深度学习导论与应用实践》，这本书由中国科学院大学深度学习领域的学者编著，清华大学出版社出版。
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
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。
编者按： 文章标题的人名顺序，根据大会现场五位嘉宾从左往右的座位顺序排列。 六十年前初识计算机的时候，人们就在想：是否有一天我们可以创造出一种人工智能，达到甚至超越我们人类的智能水平。 几十年过去了，AI 经过了几个寒冬。我们仍然没有了却几十年前的心愿。今天，人工智能再一次火爆全球，我们似乎看到了人类科学正在加速冲向那个奇点。产业界和学术界都在不遗余力地进行 AI 研究，甚至流行的美剧《西部世界》也在讨论人工智能。 站在今天的时点上，人工智能到底有什么突破，未来的人工智能会向什么方向前进呢？ 四位人工智能
2019年中国人工智能大会（Chinese Congress on Artificial Intelligence 2019，简称“CCAI 2019”）将于9月21日-22日在青岛胶州召开。
在前面的小节中，我们仅仅泛泛而谈了机器学习、深度学习等概念，在这一小节，我们将给出它的更加准确的形式化描述。
深度学习算法是人工智能的前沿，也是自主驾驶的主要组成部分之一。但尽管深度学习近年来推动了人工智能领域的发展，但它本身及其基础技术，如深神经网络，仍面临着一些根本性的问题，使它们无法复制人脑的一些最基本的功能。这些挑战是众所周知的，越来越多的科学家承认，这些问题可能会对人工智能的未来造成严重障碍。
11月18日，第五届世界声博会暨2022科大讯飞全球1024开发者节在合肥拉开序幕。开幕式上，中国科学院院士鄂维南发表了《下一代人工智能》的主题演讲，分享对未来的思考与展望。
本文介绍了人工智能、机器学习和深度学习之间的关系，以及它们在数据挖掘和数据分析方面的应用。同时，作者还探讨了这些技术在未来可能的发展趋势。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
