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人工智能在智能對話方面的長足進步，也反映了其飛速的營收增長。研究機構Tractica LLC的調查顯示，2016年，人工智能軟件市場規模為14億美元，到2025年將增至598億美元。...
Tensorflow 發布已經有三年，如今它已成為深度學習生態系統的基石。然而對于初學者來說它并不怎么簡單易懂，與 PyTorch 或 DyNet 這樣的運行即定義的神經網絡庫相比就更明顯了。...
人工智能的產生，具有堅實的科學理論基矗算法、數據和計算三大基礎要素，共同驅動人工智能發展。其中算法是機器實現人工智能的核心，計算能力和大數據是人工智能的基矗。...
神經網絡是一套特定的算法，是機器學習中的一類模型，神經網絡本身就是一般泛函數的逼近，它能夠理解大腦是如何工作，能夠了解受神經元和自適應連接啟發的并行計算風格，通過使用受大腦啟發的新穎學習算法來解決實際問題等。...
2月6日，據英國《金融時報》在線版近日消息稱，繼“阿法狗”之后，谷歌旗下人工智能子公司——“深度思維”（DeepMind）已成功訓練一種人工智能（AI）算法檢測疾病，比人類專家更迅速、更高效，這或是AI在醫療領域的首個重大應用。 ...
大數據人工智能技術，在應用層面包括機器學習、神經網絡、深度學習等，它們都是現代人工智能的核心技術。在大數據背景下，這些技術均得到了質的提升，人工智能、機器學習和深度學習的包含關系如下圖。...
Apache Spark是處理和使用大數據最廣泛的框架之一，Python是數據分析、機器學習等領域最廣泛使用的編程語言之一。如果想要獲得更棒的機器學習能力，為什么不將Spark和Python一起使用呢?...
中國已經公布了一個能夠在數秒內從20億面孔數據庫中識別出罪犯的智能監視系統。這個系統連接到數百萬臺閉路電視攝像機，而且借助人工智能篩選目標。...
“人工智能國際主流學界所持的目標是弱人工智能，也少有人致力于強人工智能。那么，這是不是因為強人工智能‘太難’，所以大家‘退而求其次’呢？不然。事實上，絕大多數人工智能研究者認為，不能做、不該做。”前段時間，南京大學教授、計算機軟件新技術國家重點實驗室常務副主任周志華發了篇文章，觀點很鮮明——嚴肅學者...
所以人工智能已經是有60多年歷史的一個領域。為什么最近幾年人工智能才逐漸進入大眾視野呢？其實，這幾年的人工智能浪潮已經是人工智能的第三次熱度高漲，并遠遠超過了之前的熱度。第一次和第二次浪潮都消失在歷史的長河里，他們在那個年代都遇到了自己的問題，比如第一次是因為在完美的完成了一些人工智能項目后，遇到更...
深度學習是當前最熱門的人工智能領域。傳統計算機盡管速度很快，但缺乏智能性。這些計算機無法從以往的錯誤中學習，在執行某項任務時必須獲得精確指令。 深度學習技術涉及到開發人工神經網絡，讓計算機模擬大腦分類和處理信息的方式。深度學習中的深度意指神經網絡采用分層結構。具備這種結構的數據處理配置被稱作深度神經...
人工智能的浪潮已經席卷世界范圍內諸多領域，推動了眾多科技成果問世，讓我們一起來領略一下人工智能在醫藥健康領域都有哪些應用吧。...
在大多數傳統的自動語音識別（automatic speech recognition，ASR）系統中，不同的語言（方言）是被獨立考慮的，一般會對每種語言從零開始訓練一個聲學模型（acoustic model，AM）。...
機器學習無疑是當前數據分析領域的一個熱點內容。很多人在平時的工作中都或多或少會用到機器學習的算法。這里小編為您總結一下常見的機器學習算法，以供您在工作和學習中參考。...
大多數人關注的是AI的一些成果性的東西，一些實際的用例。當然，還有霍金的“人工智能威脅論”。但透過外表去看這臺“機器”是如何“運轉”的，此處我們會談到需要去理解的四個基本要素：分類、分級、機器學習和協同過濾。 人工智能 (AI)正席卷全球，目前已有很多創新用例，而且幾乎應用于所有行業。...
美國《世界日報》日前刊文稱，當智能手機聽到你說很冷、聽到你打呼，會有什么舉動？目前智能手機上AI功能仍處萌芽階段，Gartner預測，2022年搭載AI功能的智能手機將大增到80％，并指出十大深遠影響力應用。...
我們可以對神經網絡架構進行優化，使之適配微控制器的內存和計算限制范圍，并且不會影響精度。我們將在本文中解釋和探討深度可分離卷積神經網絡在 Cortex-M 處理器上實現關鍵詞識別的潛力。...
我們將純粹用SQL實現含有一個隱藏層（以及帶 ReLU 和 softmax 激活函數）的神經網絡。這些神經網絡訓練的步驟包含前向傳播和反向傳播，將在 BigQuery 的單個SQL查詢語句中實現。當它在 BigQuery 中運行時，實際上我們正在成百上千臺服務器上進行分布式神經網絡訓練。聽上去很贊，...
微型控制器（或稱MCU）是包含一個可能只有幾千字節內存的小型CPU封裝，可以嵌入消費者、醫療、汽車和工業設備中。它們的設計目的是使用極少的能量，且非常便宜，可以嵌入所有出售產品中，預計今年的平均價格將低于50美分。...
首先，介紹一個新科技預測工具—技術成熟度曲線（The Hype Cycle）。技術成熟度曲線是美國高德納公司提出并使用的預測工具。從1995年開始，高德納公司就開始用技術成熟度曲 線對新科技的發展進行預測。其依據的原理是新技術在媒體上的曝光程度，并且隨著時間的變化，來預測新技術從曝光到成熟需要的時間...
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