IT168首页 | 产品报价 | ChinaUnix社区 | ITPUB社区 | OA维修站 | 文库 | 博客 | 会议 | 自测 | 专题 | 订阅 | IT选型顾问 | ITPUB学院
热点推荐 加盟IT168选型顾问俱乐部 获享5大权益

人工智能

2015年,谷歌对外发布了其内部用于开发人工智能算法的工具——TensorFlow,这一举措在某种程度上改变了全球范围内AI研究和开发的运作方式。借谷歌CEO的话来说,建立这种能产生深远影响的技术,将是开放的、可访问的、可免费使用的。人工智能的准入门槛从博士学位降低到了区区一台笔记本电脑。

08日更新
谷歌把TensorFlow送给世界,世界用它制作A片

胶囊网络(CapsNets)是一个热门的新型神经网络体系结构,可能对深度学习,特别是计算机视觉,有深远的影响。等等,计算机视觉的基本问题已经解决了吗?我们不是所有人都能看到卷积神经网络(CNNs)在各种计算机视觉任务(如分类、定位、物体检测、语义分割或实例分割等复杂的神经网络(CNNs)达到超人类水平的

08日更新
标签:人工智能
实用帖:大白话给你唠Hiton的胶囊网络!

K. Daron Acemoglu是麻省理工学院的经济学教授,是人工智能,机器人,自动化和新技术对劳动力市场影响的领先思想者。他的创新工作使得人们思考这些技术如何与工作世界相交织的方式。 2005年,他获得了约翰·贝茨·克拉克奖章,这是诺贝尔经济学奖获得者和知名人士的荣誉。

08日更新
标签:人工智能
麻省理工教授畅谈AI技术和工作的未来!

人工智能早期的形式越来越受到企业数字化运营和降低成本的企业的青睐,但它仍然处于起步阶段,虽然大多数组织正在探索技术的好处,但实际上实施它的人通常还在执行方面苦苦挣扎。在全球人工智能市场前沿的基础上,德勤人工智能智能专业技术中心(AICE)为人工智能提供了十大经验教训。

08日更新
标签:人工智能
经验之谈:德勤如何成功拥抱人工智能?

聚类是一种涉及数据点分组的机器学习技术。给定一组数据点,我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到一个特定的组中。理论上,属于同一组的数据点应具有相似的属性和特征,而不同组中的数据点应具有高度不同的属性和特征。聚类是无监督学习的一种方法,是在许多领域使用统计数据分析的常用技术。

08日更新
深度剖析:数据科学家需懂的5种聚类算法

大家都很清楚,一个企业提出多么响亮的口号都不重要,重要的是,这个口号、战略,它落实的如何,对于广大的消费者来说,看得见摸得着的产品才是王道。在人工智能突然爆红的今天,不知道有大大小小的多少公司都打出了人工智能的条幅,想蹭点流量,那么,谁是真正的“智能”,谁又是伪智能呢?

05日更新
标签:人工智能
腾讯AI Lab18年三个目标 让AI无处不在

当前的情况,人工智能行业似乎炙手可热,消费者的需求量也很大,投资者也对此有很大的兴趣。可以看到,风险投资机构在AI创业公司的投资从2014年的32亿美元增加到2017年的前五个月就超过95亿美元。人工智能的发展前景无数,包括医疗、农业和等等其他领域的应用。

05日更新
标签:人工智能
面对6大障碍,AI创新能实现成功跨栏吗?

未来十年,哪些技术最有可能改变世界?很多人心里都有这个疑问。研究和咨询公司Lux Research应用其内部数据分析平台和其全球技术团队的专业知识,来对18个最具革新性的技术进行排名,试图找到答案。该公司最新发布的“2018年的18个技术”报告,涵盖了从“当红明星”到“潜力股”技术。

31日更新
哪个技术最可能改变世界?机器学习排首位

作为Google Brain深度学习项目的创始人和Coursera的联合创始人,吴恩达在2014年成为百度首席科学家时,成为了机器学习界最知名的人物之一。他于2017年初离开百度,迅速推出了推出了新的AI项目,包括Deeplearning.ai和Landing.ai,这是一个旨在将AI带入制造企业的项目。事实证明,他真正在做的是他的AI基

31日更新
标签:人工智能

在将科幻与现实接轨这件事上,作为星球大战最有科研实力的粉丝,IBM能做的显然比普通粉丝更多。产生这个想法,主要是因为一个视频栏目《科学与星球大战》。这个栏目是卢卡斯影业与IBM合作制作的,借助IBM对技术的探索和理解展示科技如何在现实中实现星球大战系列中的“神秘”元素。

31日更新
星战中起死回生的巴克塔箱,离我们有多远?

机器学习的爆炸性增长推动了许多开源工具的发展,使得开发人员更容易学习其技术。接下来,我们来看看开发者最喜欢的Java和Python机器学习框架都有哪些?

31日更新
Github推荐:五大顶尖热门机器学习框架!

数据科学已经被应用于现代工作场所的许多问题中。由于更快的计算和更便宜的存储,我们已经能够预测和计算之前可能要花费人工几个小时来处理的结果。保险索赔分析师现在可以利用算法来帮助检测欺诈行为,零售商可以更好地定制你的在线和店内体验,这一切都要归功于数据科学。我们结合了几个现实生活项目

31日更新
标签:人工智能

我们都知道,卷积神经网络(CNN)是令人着迷和强大的工具,也许这正是深度学习如此受欢迎的原因之一,因为Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton在2012年发表了“深度卷积网络的ImageNet分类” CNN的计算机视觉可以在许多任务中赢取胜利,但是CNN真的完美无瑕吗?那是我们能做的最好的?我

31日更新
标签:人工智能

“以神经元为模型的超导计算芯片可以比人脑更快、更高效地处理信息。”《科学进展》(Science Advances)于近日所描述的这一成就是开发用于模拟生物系统的高级计算设备的关键基准。它可以打开更自然的机器学习软件的大门,虽然许多障碍仍然可以在商业上使用。

31日更新
标签:人工智能

DeepMind近期开源了Psychlab。Psychlab通过一系列典型的任务证明其人工智能体(Artificial Agent)的行为的可靠性:包括视觉搜索、连续识别、多目标搜索等任务。同时也提供了简单实用的API,使其他研究者可以在其基础上轻松构建自己的任务。

31日更新
标签:人工智能

人工智能可以说是继电气化之后,另一波为产业带来变革的新动能,未来每一个产业都离不开AI化的趋势。没有人可以真正的看到新兴技术背后的发展前景,但可以确定的是,人工智能已经悄然来到我们的身边。   近日,阿里巴巴技术委员会主席王坚在《麻省理工科技评论》新兴科技峰会 EmTech China 上发表

30日更新
标签:人工智能

在运维发展的过程中,最早出现的是手工运维,在大量的自动化脚本产生后,就有了自动化的运维,后来又出现了 DevOps 和智能运维。

30日更新
标签:人工智能
人工智能给云时代的智能运维带来了哪些创新

根据谢建国介绍,近两年来Aruba的业务增长非常快,首先是得益于HPE更大的框架,其产品线更加丰富,覆盖的行业更为广泛。此外和HPE合并后,Aruba更专注于园区网络解决方案。Aruba利用了HPE更广泛的资源,促进其业务快速发展。

30日更新
深谙数字化改革 Aruba何以引领网络新时代?

谷歌Cloud AutoML系统基于监督学习,开发者只需要上传一组图片,然后导入标签或者通过App创建,随后谷歌的系统就会自动生成一个定制化的机器学习模型。

30日更新
标签:人工智能
不懂机器学习也想开发AI?试试谷歌AutoML吧

据相关调查显示,2017年CRM市场规模约为43.48亿元,到2020年这一数据将上涨成为95.52亿元。云计算、移动化和人工智能的发展,让CRM厂商从产品、营销和市场方面都发生了新的变化,大家都不约而同的在寻找新的技术创新点和业务增长点。

29日更新
白热化竞争加剧,2017年CRM领域市场盘点
金秋十月 与你饮酒论道
热门文章
it168文库会议频道上线

热门标签

热点推荐