《自然》杂志在10月份刊登了谷歌DeepMind团队的新成果，名为AlphaGoZero（暂译阿尔法狗元）的一款人工智能程序，它在仅输入围棋规则、未输入任何人类棋谱的情况下，通过自学，以比100的比分打败了阿尔法狗（曾打败围棋世界冠军李世石），连围棋九段棋手柯洁也感叹阿尔法狗元的诞生显得人类太多余了。 而如果你想进一步了解阿尔法狗元的自学原理，可点开视频观看 在科技面前，人类总是显得那么渺小，会不会有一刻觉得人类就不需要学习？会不会认为这类智能产品就不需要人类知识？ 上观新闻记者采访了两位人工智能专家做
今天北京初雪，但没有挡住众多机器人产业界精英对图灵机器人新品发布会的强烈好奇与热情。俞志晨是国内人工智能创业团队里最受关注的新星之一，他对机器人事业的虔诚信仰，从发布会礼品袋里一本厚重的《图灵传》可见
【新智元导读】杨强教授认为，DeepMind把端到端的深度学习应用在强化学习上，使得强化学习能够应付大数据，因此能在围棋上把人类完全击倒，它做到这样是通过完全的自学习、自我修炼、自我改正，然后一个一个迭代。杨强还指出，搜索和学习的结合才是人工智能的发展方向。我们不能完全依靠机器去全部自动化自我学习，机器学习的弊端是自我偏差，目前仍需要人为干预。未来，迁移学习会是这个问题的解决途径。迁移学习还能让人工智能得以摆脱对大数据的严重依赖，从而让人工智能不再只是“富人的游戏”。 “2016全球人工智能技术大会（GA
在一线城市，年薪10万仅能饱腹，就算熬夜加班苦干10年达到100万，相信也所剩无几。
AlphaGo不需人生物数据还能自我学习, 未来会不会失控“反客为主” 打败了人类棋手的AlphaGo有了个弟弟——AlphaGo Zero。它自学成才，在不借助人类知识的情况下学会了下围棋，而且只花了40天时间，就达到了在大部分情况下打败AlphaGo的境地。新版阿尔法狗进化速度太厉害了。不过对于失控，这个我觉得有点太杞人忧天了。 新版阿尔法狗也是深度学习这类算法驱动的，在很早之前我们就已经说过，在数理逻辑计算方面，电脑这些数早就已超越了人类，深度学习算法更是如此。 但是你能据此就说，人工智能超越了人
编者按：数联寻英发布的首份《大数据人才报告》显示，目前全国大数据人才只有46万，未来3到5年人才缺口达150万之多。 今年3月份时，谷歌开发的人工智能AlphaGo打败了全球最顶尖的围棋高手，轰动全世界，AI时代正式拉开序幕。实际上，人工智能这一概念早在上世纪一大批科幻小说陆续发表时，就已被人们接受，而随着科技的发展，人工智能的发展前景更是日益清晰。一个人工智能的诞生需要无数个工程师挥洒汗水。其中，负责开发学习算法、使机器能像人类一样思考问题的数据挖掘工程师更是无比重要。什么人能完成人工智能的开发
去年人工智能火爆、今年区块链大热，科技的浪潮，让许多人感到焦虑，害怕跟不上时代的发展而被淘汰，“时代抛弃你，从不说再见”。再看我们的学校教育，教科书式教育方法，学生毕业后，从业几年，很可能就跟不上社会的发展，目前的教育方式，学生缺少了“自学能力”及“应用能力”的培养，社会上的培训机构，质量参差不齐。MixLab 也在探索一条“实践中学习知识”的教育模式。
如果你是一名刚毕业的社会新人，或是正在寻求事业突破的程序员，或是不满目前的工作想转行的上进青年，那么在做出改变之前一定要谨慎。
人工智能难学吗？ 其实不难。一个有大学学历和基本编程经验的开发，在正确的材料和方向引导下3个星期的时间就能实现自己的第一个人工智能，甚至不需要你有python基础，边学python边学AI都行。
前段时间刷屏的人工智能机器人AlphaGo zero能够摆脱人类的知识自学成才，这完全颠覆了我们对机器人的认知，现在有更多人对它们流露出担忧的情绪，认为自己在不久的将来会被机器人取代。而让我担忧的不仅仅是这些机器人们，而是这些机器人背后的创造者。 2017/12/18 MONDAY 史蒂芬·霍金表示，未来有一天，人工智能机器人将取代人类成为地球上的主导生命形式，近年来随着人工智能和机器人取得的令人瞩目的进步，他们对这个社会构成的最紧迫、最真切的威胁其实不在于此，由于机器人和人工智能设备到现在为止还没
作者丨钱磊 编辑丨陈彩娴 3月22日凌晨，万门大学开始解散VIP学员群，学员在睡梦中就被踢出群，醒来发现人去群空一头雾水。 而万门教育的员工不曾收到任何公司变动的通知，也未能按时收到应得的工资。 一切情况归纳到一起，都指向了如今网友十分熟悉的“跑路”二字。 1 “中国第一所网络大学” 其实在疑似跑路前135天，其创始人童哲还在知乎分享了自己的创业心境，他称“早在七年前（2014年）的万门大学商业计划书里面，我就大言不惭地写上了【降低中国教育门槛】的誓言，以及不管你信不信笑不笑都会去用一生实现的目标。”
沃特斯：人工智能打赢围棋的头条新闻，令人产生技术进步势不可挡的感觉。但随着问题性质的改变，我们将需要一些全新的方法。 收藏更新于2017年12月26日 07:15 英国《金融时报》 理查德•沃特斯 不，你的计算机不会很快抢走你的工作。但是，在挑战它玩棋盘游戏之前，你应该三思——即使是它以前没有玩过的。看到最顶级的人类玩家输给机器不是新鲜事。谷歌(Google)的DeepMind最近更进一步：它利用自己的通用游戏算法从零开始自学，在几个小时内就成为三种不同游戏的冠军，胜过最好的定制类人工智能系统。 乍看之
Python是一门应用面比较广的语言，称之为胶水语言一点不为过，其他功能强大，在大数据、人工智能领域都会大量应用，并且相对于其他编程语言，有着简单易学的特点，号称即使零基础也能轻松入门，然而，这样的说法真的属实吗？
来源|FT中文网 不，你的计算机不会很快抢走你的工作。但是，在挑战它玩棋盘游戏之前，你应该三思——即使是它以前没有玩过的。看到最顶级的人类玩家输给机器不是新鲜事。谷歌的DeepMind最近更进一步：它利用自己的通用游戏算法从零开始自学，在几个小时内就成为三种不同游戏的冠军，胜过最好的定制类人工智能系统。 乍看之下，这听起来像是机器与人类智能之间的鸿沟很快就会被跨过。自人工智能出现以来，人类就梦想着能够创造一个像人类头脑那样善于解决任何问题的广义智能。 许多专家为DeepMind的适应性游戏大脑欢呼，艾伦人工
2015 高性能计算用户大会 上个月颜水成加入奇虎360组建了一个研究院，把一些思想用到了360的产品线。在这次的高性能用户计算大会上，颜水成表示人工智能的研究可以分为三个层次，第一个层次是算法模拟人的神经元，把它转换成另外一个信号。第二个层次是模拟人的大脑，这个时候信号不是直接的转换，里面有抽象和层次的理解，最后才转换成信号。有了这两层还是不够，还有非常重要的一层，它不只是建立一种模型，机器是智能的，它会自己学习，在跟它周围的用户和环境接触过程中，智能水平会逐步提高。我看过一个电影《超能查派》，这个机
一周前发布的一份对人工智能产业的评估发现，研究人员提交的论文中只有15% 发表了他们的代码。
人工智能、机器学习、统计学和数据挖掘有什么区别？ 是否可以这样说，它们是利用不同方法解决相似问题的四个领域？它们之间到底有什么共同点和不同点？如果它们之间有层次等级的区分，应该是怎样一回事？ 我假定题主是想得到一个清晰的图，上面有各个领域清晰的分界线。因此，在这里我尝试用我最简单的方式来解释这个问题。 机器学习是一门涉及自学习算法发展的科学。这类算法本质上是通用的，可以应用到众多相关问题的领域。 数据挖掘是一类实用的应用算法（大多是机器学习算法），利用各个领域产出的数据来解决各个领域相关的问题。 统计学是一
深度学习：深度学习相比机器学习来说，在复杂问题上的效果更好，但是面对互相影响的问题或者连续问题时就无从下手了，智能处理一对一的映射问题；
无论是科研院所，商业巨头还是初创企业，各行各业都在大力开发或者引进人工智能，由于储备不足，导致人工智能人才现在出现缺口，而且非常巨大。
每吸一口母乳，都有定量记录。在人工智能技术的帮助下，只需要一个App，就可以很便捷的监测婴儿的母乳摄入量。
前段时间，作者在 stats.stackexchange.com（译注：国外的一个系列问答网站，其中Stack Overflow是其中一个子站）看到一个很有意思的问题，引起了他的注意。经过阅读和分析 StackExchange 上的所有答案后，他觉得有必将其想法写下来。 以下是 StackExchange 上的问题： 人工智能、机器学习、统计学和数据挖掘有什么区别？ 是否可以这样说，它们是利用不同方法解决相似问题的四个领域？它们之间到底有什么共同点和不同点？如果它们之间有层次等级的区分，应该是怎样一回事？
对于如何编程，每个人都有自己的理解，如何学习编程，每个人也都有自己的见解，今天我们就来看看那些计算机大神们对于如何学习编程是怎么说的。
深度学习（Deep Learning）当前的成功离不开与大数据的结合，但从业者也渴望摆脱对大量标注样本的依赖。颜水成（YAN Shuicheng），奇虎360首席科学家、360人工智能研究院院长，曾任新加坡国立大学电子与计算机工程系的Dean’s Chair Associate Professor，提出了模拟婴儿自学习逐步获取知识的Baby Learning方法，对于学习模型的自我增强与自我适应非常有价值。近日，CSDN记者采访了颜水成，从研究和应用两个角度对深度学习的进展、问题与未来发展进行剖析，并对深度
马云说：大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了。还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。如今，早已经从O2O时代进入了人工智能时代。作为互联网从业者，“终身学习”是万年不变的真理。
2016年AlphaGo以总比分4：1轻松战胜围棋世界冠军李世石，这是AI第一次震惊世界。
前段时间，作者在 stats.stackexchange.com（译注：国外的一个系列问答网站，其中Stack Overflow是其中一个子站）看到一个很有意思的问题，引起了他的注意。经过阅读和分析 StackExchange 上的所有答案后，他觉得有必将其想法写下来。 以下是 StackExchange 上的问题： 人工智能、机器学习、统计学和数据挖掘有什么区别？ 是否可以这样说，它们是利用不同方法解决相似问题的四个领域？它们之间到底有什么共同点和不同点？如果它们之间有层次等级的区分，
【2018新智元AI技术峰会倒计时 17天】 诺贝尔奖唯一计算机领域评委亲临，峰会首批嘉宾阵容公布 早鸟票已经售罄，现正式进入全额票阶段。 即将于北京举办的2018年中国AI开年盛典——2018新智元AI技术峰会上，我们邀请到了德国总理默克尔的科学顾问、诺贝尔奖唯一计算机领域评委、工业4.0教父、世界顶级自然语言处理专家Wolfgang Wahlste教授。Wahlster教授将亲临329峰会现场分享欧洲对人工智能科技发展和AI产业化的思考。想现场一睹诺奖评委的风采，点击文末阅读原文，马上参会！ 抢票链
机器人技术为推进人工智能提供了重要机会，因为教机器独立学习将有助于在其他场景中开发更有能力和更灵活的AI系统。与各种机器人合作，Facebook AI研究人员正在探索新技术，以突破人工智能的界限。
美国政府继在2016年发布了《美国国家人工智能战略》，又有议员在美国国会提出关于人工智能新议案，该议案认为所谓“人工智能”应该满足以下五个特征： A）所有可在多变且不可控的情况下作业，无需过多人工监管，或可自学以往经验、改善表现的人工系统。此类系统可以搭载在计算机软件、实体硬件、或以尚未考虑到的其他形式，能够从事需洞察、认知、计划、学习、交流或行动等类似人类行为的任务。 B）可像人类一样思考的系统，比如某种认知架构或者神经网络。 C）可像人类一般行动的系统，通过图灵测试或其他利用自然语言处理、知识表达、
【导读】 今天专知开始推出《专知AI日报系列》，精选AI业界发生的最新最具有影响力的动态事件，为你简文速读了解。 1. 【英特尔研发神经元芯片，模拟人脑自学习能效提升1000倍】，英特尔正在研发被称为
来源：专知本文为课程，建议阅读5分钟众多想学习人工智能前沿算法的同学，可不能错过！ 斯坦福大学Edward Chang副教授的CS372N课程《人工智能疾病诊断与信息推荐应用》课程开始了！众多想学习人工智能前沿算法的同学，可不能错过！ 地址： http://infolab.stanford.edu/~echang/cs372/cs372-syllabus.html 人工智能，特别是深度学习，是过去十年中最具变革性的技术之一。人工智能在一些计算机视觉和自然语言处理任务上已经超过了人类。然而，我们仍然面临
欧委会为新成立的人工智能高级小组（AI HLG）指派了52位专家，他们分别来自学术界、企业界和民间，将负责支持2018年4月公布的《欧盟人工智能》计划的实施。同一天，欧委会还启动了人工智能联盟及其在线平台。
“深度学习携手大数据引领的第三次AI热潮，最大特点是人工智能技术真正突破了人类的心理阈值，达到了大多数人心目中‘可用’的标准。以此为基础，人工智能技术在语音识别、机器视觉、数据挖掘等领域走进了业界的真实应用场景，与商业模式紧密结合”。
原作 Carlos E. Perez 李杉 编译自 Intuition Machine博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 2018年，一切可能都会发生戏剧性的变化。 深度学习在2017年取得
时间过的真快，本期为“数据挖掘”专题推送的最后一期了，520这天，就给大家介绍个特有意思的文章，技术男们有福了，超级干货！ 前段时间，作者在 stats.stackexchange.com（译注：国外的一个系列问答网站，其中Stack Overflow是其中一个子站）看到一个很有意思的问题。 以下是 StackExchange 上的问题： 人工智能、机器学习、统计学和数据挖掘有什么区别？ 是否可以这样说，它们是利用不同方法解决相似问题的四个领域？ 它们之间到底有什么共同点和不同点？ 如果它们之间有层次等级的
我并不想进军AI，但是！ 人工智能已从“概念炒作”真正进入“实际应用”阶段 2017年3月5日"人工智能"正式写入2017政府工作报告，崭新的时代来了！预计2030年人工智能将造就七万亿美元规模的大市
赫尔辛基大学希望芬兰人口中的百分之一，约54,000人可以参加今年的在线课程。迄今已有24,000人报名参加。
用手抓住东西是我们在婴儿时学习的第一件事，但这远非一项简单的任务，随着个体的成长也会越来越复杂和多变。正是这种复杂性使得机器难以自学，但是今日 OpenAI 的两位研究人员 Elon Musk 和 Sam Altman 发表最新的研究成果，他们创建了一个名为 Dactyl 的系统，让计算机尝试并在模拟中反复失败，慢慢学习如何移动其手指，不仅可以像人类一样操纵对象，还可以自行开发这些行为。这个系统的优点不仅在于其运动的自然性，更重要的是它们是通过反复试验独立提出的，与任何特定形状或类型的物体无关，就像人类一样灵活。（via.techcrunch）
前段时间在伦敦横空出世的“最强王者”AlphaGo Zero，自学三天横扫历届AlphaGo家族成员，凭借的是全新的神经网络和算法，而这些都属于人工智能的范畴。在生活中，人工智能的身影远不止这些。近日，一份2018届互联网校招高薪清单在网络流传，清单显示了众多知名互联网企业技术类岗位的年薪水平。 从拿到其中一些企业offer同学的反馈看，这份清单显示的年薪水平还是比较准确的。今年互联网企业中研究深度学习、机器学习、人工智能等岗位比较火热，在他们看来，校招年薪30万人民币只是起步价 。 以及之前
前段时间在伦敦横空出世的“最强王者”AlphaGo Zero，自学三天横扫历届AlphaGo家族成员，凭借的是全新的神经网络和算法，而这些都属于人工智能的范畴。在生活中，人工智能的身影远不止这些。近日，一份2018届互联网校招高薪清单在网络流传，清单显示了众多知名互联网企业技术类岗位的年薪水平。 从拿到其中一些企业offer同学的反馈看，这份清单显示的年薪水平还是比较准确的。今年互联网企业中研究深度学习、机器学习、人工智能等岗位比较火热，在他们看来，校招年薪30万人民币只是起步价 。 以及之前疯传的这份数
历年来，央视的春晚都是潮流的风向标，反应了当下最流行的趋势。而2019年春晚的主角，无疑就是人工智能：不仅首次采用AI主持人，幕后也用到了大量的人工智能技术。
谷歌DeepMind实验室的研究人员近期开发出的一种人工智能系统能够通过观看短视频剪辑教会自己多种视听概念。 举个例子，这个新系统可以理解修剪草坪的概念，即使它尚未学会描述自己正听到或者看到的事物的词，它也能理解这些概念。研究人员希望创造出能通过观察和倾听周遭世界进行自学的人工智能，而DeepMind的项目将人工智能领域向着这一目标推进了一步。 该系统不依赖于人类标记的数据集，而是通过将自己看到的东西与听到的东西进行匹配来学着认识图像和声音。结果表明，相似的算法可以通过分析YouTube视频网站上数百万在线
为何学人工智能首推Python？需要学习哪些知识？简单地讲，人工智能就是图像处理，数据处理，语言处理等多技术融合，在我们生活中经常可见。比如，人脸扫码付款，就是运用人工智能图像处理技术，机器人语言识别，常见的案例为第1个击败人类职业围棋选手的狗，包括在超市购物的扫码付款，都属于人工智能领域。
---- 新智元报道 编辑：桃子 好困 【新智元导读】4月4日，深圳AI第一股云天励飞正式上市，现总市值近370亿元。 继AlphaGo后，ChatGPT的横空出世再次掀起了人工智能的狂潮。 在此，中国的AI创业公司恰逢其时，助资本市场的力量，也正在一飞冲天。 4月4日，深圳人工智能第一股诞生——云天励飞正式登陆上交所科创板！ 云天励飞的发行价为43.92元/股，募资总额为39亿元，开盘股价升至121元/股，股价一度冲高127元/股。现在总市值近370亿元。 根据招股书，云天励飞成立于2014年
本文介绍了人工智能的起源、达特茅斯会议、人工智能的发展、以及人工智能所带来的影响。
机器之心报道 机器之心编辑部 在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上，肖嵘发表主题演讲《创「芯」时代 打造自进化城市智能体》，在演讲中，他主要介绍了自进化城市智能体，并介绍了云天励飞最新研究成果及成功案例。 以下为肖嵘在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理： 现在，人工智能快速应用的过程中会遇到大量的长尾应用算法，很多开发者忙着做调参，如今有许多新的调参方法，使调参这件事变得越来越简单、方便。另外还有标注问题，做新场景、新场景适应模型等都面临很多困
“人工智能”（AI）一词最初诞生于1955年，但是关于智能化机器的理念则要追溯到更远的时间，确切地说是古代希腊、古代中国和古代印度时期。可能这就是AI对我们的想象力的作用如此巨大的原因之一，也正因此，关于AI技术永远有这么多的热烈讨论。
在本周举办于法国尼斯的供应商国际媒体会议上，Fortinet的全球安全战略负责人Derek Manky表示，自学习网络（例如由Hivenet驱动的Swarmbot-一种智能集群网络）在2018年将会成
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