-
一文归纳深度学习中的正则化 含Python代码
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-06 热度：97
在这篇文章中，我们将详细讲述过拟合的概念和用几种用于解决过拟合问题的正则化方法，并辅以Python案例讲解，以进一步巩固这些知识。注意，本文假设读者具备一定的神经网络、Keras实现的经验。 目录 1. 什么是正则化 2. 正则化和过拟合 3. 深度学习中的正则[详细]
-
高校发展AI“三步走”
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-06 热度：105
教育部近日印发《高等学校人工智能创新行动计划》，提出中国高校要分三步走，到2030年成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和人才高地。当前，高校如何强化基础研究、学科发展和人才培养方面的优势，带动我国人工智能总体实力提升，成为社会关注的焦[详细]
-
为什么说AI是第四次工业革命？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-06 热度：51
近两年，全球IT巨头纷纷布局人工智能领域：谷歌相继收购DeepMind、Kaggle为代表的人工智能公司、IBM打造Watson平台、百度进军无人汽车、阿里联合杭州市政府打造城市数据大脑、腾讯成立AI实验室毋庸置疑，人工智能时代已经到来。之所以说它是一个时代，而不是[详细]
-
知识产权做“护身盔甲” 才能贏得人AI
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-06 热度：125
据外媒近日报道，Uber申请了一项很有意思的人工智能专利：通过机器学习技术来判断使用APP约车的乘客是否处于醉酒状态，然后为其定制乘车服务，比如让接受过醉酒乘客服务培训的司机前往接送。 产品未出，专利先行。在技术市场打拼，没有知识产权做护身盔甲万[详细]
-
深度研报：六大视角分析人工智能，AI岂止于技术
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-06 热度：51
这两年，人工智能热度太高了，高得大家都开始有些倦了。但你真的理解它吗？ 阅读过许多人工智能的文章和书籍，虽有收获感，但似乎都差那么点意思。定义和理解人工智能，不能仅从某一特定角度出发，比如将人工智能视为一项技术，都是狭隘并且不完整的。换句话[详细]
-
AI的五大发展趋势和带来了哪些影响
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-06 热度：131
人类一直对于与自己相仿的机器人、以及人工智能（AI）的概念饶有兴致。好莱坞电影和科幻小说也一直启发着科学家们向着此方向不断努力。虽然AI的泡沫曾经破灭了多次，但是近年来，一些重大的发展与突破又一次将该领域带回到了公众面前。在 2017年，Gartner将[详细]
-
使用拓扑数据分析理解卷积神经网络模型的工作步骤
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-06 热度：119
1.简介 神经网络在各种数据方面处理上已经取得了很大的成功，包括图像、文本、时间序列等。然而，学术界或工业界都面临的一个问题是，不能以任何细节来理解其工作的过程，只能通过实验来检测其效果，而无法做出合理的解释。相关问题是对特定数据集经常存在某[详细]
-
研究大于功效，仿生机器人如何落地实行？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-06 热度：118
在电影《机器人瓦力》中，可爱的WALL-E(Waste Allocation Load Lifter Earth Class，地球版垃圾配置承载起重机，中文名瓦力)，作为地球上最后一台垃圾处理机器人，地球上早已不适宜人类生存，瓦利将地球上的垃圾处理成一个个的方块叠加起来，然后通过电视中[详细]
-
​英特尔与百度深化AI合作
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-06 热度：56
在近日举行的百度AI开发者大会Baidu Create上，英特尔人工智能事业部副总裁Gadi Singer介绍了英特尔与百度在人工智能领域的一系列合作进展，包括英特尔Movidius视觉处理器(VPU)支持百度Xeye智能零售摄像头产品，英特尔FPGA助力百度计划推出的工作负载加速即[详细]
-
AI入门，怎么选择脚踏实地的工作岗位？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-06 热度：148
人工智能，已经跌入到两三年前大数据风口上，全民皆数据科学家的套路里了。 到底做什么，算是入行AI？ 这个话题其实在笔者之前的几个chat里面已经反复提到过了，在此再说一遍：工业界直接应用AI技术的人员，大致可以分为三个不同角色：算法、工程，和数据。[详细]
-
AI五大安全问题对策
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-06 热度：136
自谷歌，斯坦福，加州大学伯克利分校和OpenAI 的研究人员发表论文 人工智能安全中的具体问题 以来，已有将近两年的时间了，但该论文依然能是人工智能安全领域最重要的研究之一，涵盖了人工智能开发人员需要了解的各种安全问题。 在论文中，作者探讨了人工智[详细]
-
“AI+教育”假套路还是真功夫，本质还是对人工智能能力的拷问
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-06 热度：149
最近几年，大半个教育行业的钱都在追着AI+教育跑。 如今AI+教育赛道上，各类教育机构一边争先恐后地开发出自己的人工智能教育产品，从语言类口语考试、智能阅卷到自适应学习、虚拟学习助手再到专家系统等，如今已经覆盖学、练、改、测、评全产业链条。 一边[详细]
-
三个常见的机器学习错误要防止
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-06 热度：95
企业不断犯这三个错误：浪费资金，降低应用程序性能，还有成效不佳。 我非常喜欢基于云的机器学习和深度学习，以及一般意义上的人工智能。毕竟，如果你无法想象这样的场景与能回答问题且执行命令的具有人工智能的实体展开对话，你就不能成为一名极客! 话虽这[详细]
-
未来5到10年AI+区块链将会终结第三方支付
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-06 热度：60
互联网的出现颠覆了传统的交易方式，作为第三方担保交易的电子商务平台大大方便满足了买卖双方交易的意愿。但随着电子商务业务的不断发展，这一行业也出现了供应链管理、数据安全、市场透明度等方面的问题。为什么说未来5到10年人工智能+区块链将会终结第三[详细]
-
人工智能风口下的网络安全，机遇与危机并存
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-06 热度：104
互联网的快速发展让人们的工作生活乃至社会的经济发展都依赖于网络,而随着网络袭击事件的不断出现,网络安全已经从网络空间安全上升至国家安全等级。据负责人介绍,而随着AI技术的应用,传统的安全防御手段已经难以招架各种新生的网络攻击,而各个领域的智能化又[详细]
-
AI迎来新一轮发展高潮 文本智能处理助力企业数字化转型
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-06 热度：69
人工智能到现在已经经历了几十年的发展，在上世纪五十年代的达特茅斯会议上，人工智能一词被正式提出，这被看作是人工智能正式诞生的标志，同时，人工智能的发展潜力也被寄予厚望。但是它的发展并不是那么顺利，经历了几次高潮到低谷的跌宕起伏。 人工智能再[详细]
-
BATAI角力新格局
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-06 热度：97
BAT的AI竞争从概念落地到产品层面。7月4日，百度推出包括无人车、芯片、智能小程序等一系列AI产品，完成了从平台、技术、硬件到移动产品的AI落地。腾讯和阿里也在硬件、医疗等层面不断拓展AI应用场景，AI实现路径的比拼背后是AI商业化甚至下一场科技革命入场[详细]
-
AI是如何处理数据的？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-06 热度：173
人工智能如何处理数据？如果把重点放在数据的处理方式上，那么长期共存的方式大概有两种： 特征学习(feature learning)，又叫表示学习(representation learning)或者表征学习 。 特征工程(feature engineering)，主要指对于数据的人为处理提取，有时候也代指[详细]
-
全球人脸识别精度一年提高75.6%，促进全球安防市场超高提升
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-06 热度：146
误报率（False Negative）是指本来是负样例（两张不同人的人脸），但分类成了正样例（算法认为是同一个人），通俗地讲可以称之为「报警错误」。「报警错误」的次数／总次数，得出的数据即为误报率。在误报率相同的情况下，识别准确率越高，则表示技术的性能[详细]
-
研究 | AI可能带来的五个奇点
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-06 热度：128
【提 要】人工智能的兴起，引发了前所未有的科技革命和产业革命，既造就了空前的历史机遇，也带来了颠覆式的风险和挑战。未来几十年，世界将面临千年未有之变局。构成这个变局的是人工智能可能带来的五个奇点，即规范奇点、经典理论奇点、经济奇点、社会形态[详细]
-
智能数据时代，机器数据分析五大趋势展望
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-06 热度：125
据市场分析数据，2019年大数据市场规模将高达500亿美元，而机器数据分析(Machine Data Analytics将是增长最快的大数据技术)，年符合增长率高达1000%。 在大数据时代，软件不仅仅改变并驱动企业业务流程，同时还是企业整个业务模型的基础，而实时管理、监控和[详细]
-
人工智能的发展，主要有哪些成就，面临哪些问题？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-06 热度：159
这个强大的数据网络非同一般，与之前人类所发明的任何媒介如电报或电话时代的通信网络等都大不一样，它对我们的行为和行动都非常感兴趣。当我们在网络上浏览时，它也反过来看着我们，预测我们下一步的举动，猜测我们的意图。通常目的是为给我们提供更好的服[详细]
-
如何为人工智能建立正确的数据计划？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-05 热度：98
使用正确的数据策略实施人工智能(AI)，将确保数据无缝流入系统以生成准确的输出。 人工智能已经在几乎每个行业中找到了各种应用程序。这些AI应用通过数据来发挥作用并提供输出。人工智能系统的成功完全取决于所输入数据的相关性和准确性。因此，创建适当的数[详细]
-
什么是人工智能的数据标注？威胁是什么？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-05 热度：115
数据标注是大多数人工智能的基础，它决定了机器学习和深度学习模型的质量。今天的数据呈现指数级的爆发，比如仅在2018年，就产生了超过30 ZB的数据。而在在任何人工智能项目中，对于数据科学家而言，数据问题都是其中的症结所在。 什么是数据标注? 训练机器[详细]
-
人类如何面对AI风险
所属栏目：[大数据] 日期：2021-07-05 热度：190
经济学家关心的一个重大问题是：人工智能会对就业带来怎样的冲击?一个似乎取得了共识的观点是：人工智能暂时会给就业市场带来冲击，导致结构性失业剧增，但长期来看，由于新技术开辟了新经济领域，这种失业问题不一定会比现在更严重。而在人工智能领域极富洞[详细]
