Venture Scanner 追踪了 957 个人工智能公司，横跨 13 种类，总共融资额达到了 47 亿美元。以下的 15 张表格总结了人工智能当下的状况。 1、人工智能市场总览 我们把人工智能
金融学理论和计算机技术的不断革新，带来了基于数据处理与数据分析的量化投资策略的蓬勃发展，量化模型成为了预测市场和指导投资的有力工具。然而证券市场是一个复杂的非线性动力系统,利用传统的时间序列预测技术存在很大的局限性。好在，近十几年发展起来的神经网络预测理论的发展，在对非线性系统的预测和建模中表现突出，那么神经网络的应用能带量化模型飞吗？利用人工智能进行投资到底靠不靠谱？ 本文为实例数据+解答，通过对Simplex Asset Management 的经理Yoshinori Nomura12大追问，带你
说到人工智能，就不得不提一下AlphaGo（阿尔法围棋）了。去年AlphaGo战胜李世石，成为人工智能发展的标志性事件。 围棋高手不愧极具耐心和毅力，要是小编的话，一定早早的上去扣电池了。 那么什么是人工智能？人工智能又会对教育带来哪些影响呢？ “人工智能”就是研究、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研究者们发展了众多理论和原理。从那以后，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。 从早期的活字
现如今，人工智能已经被炒的非常火热，似乎不管是不是科技圈的人士，都要在嘴边聊上几句人工智能，以显示自己多么与时俱进。 当然一方面人工智能的确是未来的方向，而另一方面则是因为人工智能有可能是科技圈中的下
【新智元导读】这篇文章是一名 iOS 开发者总结他在硅谷和西雅图的所见所闻，对人工智能和机器学习的思考，以及人工智能给 iOS 开发者带来的机会和挑战。 前言 近几年来人工智能的话题那是炙手可热。在国内很多大佬言必谈机器学习和大数据；在美国刚毕业的人工智能 PHD 也是众人追捧，工资直逼 NFL 四分卫。人工智能甚至成为了互联网领域茶余饭后的话题 —— 仿佛不懂人工智能就是落伍了。 笔者作为一名 iOS 开发者，对于如火如荼的人工智能和机器学习，也保持了密切的追踪和了解。这篇文章就是总结我在硅谷和西雅图的所
最近观看了人工智能领域先驱思想领袖吴恩达 (Andrew Ng) 的视频，他讨论了人工智能的当前趋势和未来机遇。作为谷歌大脑创始人、百度前首席科学家，吴恩达对该领域有着独特的见解。他的演讲强调了塑造人工智能创新格局的两大重要力量。
最近AI的复苏(revival)和流行同时带来的消极面是 - 很多的供应商，企业专业服务和个人纷纷标榜其技术，产品，服务或项目是人工智能的技术，产品，服务或项目。
随着我国人工智能步入快速发展期，研究和应用人工智能技术的企业数量快速增长，AI人才需求也随即增加。但由于我国人工智能起步晚、发展历程短，人工智能人才储备不足，无法匹配产业的需求扩张速度，能够满足人工智能产业需求的有效人才密度不足。 众所周知，人工智能是一门包含多领域的交叉学科，短时间内进阶到扎实的算法工程师是一件极其困难的事情，基于此，很多人形成了人工智能行业高壁垒的固有观念，使得很多人望而却步。但实际上，随着开源框架层出不穷，人工智能产品化和商业化进程不断加速，使得人工智能入门门槛逐渐降低。所以如何降低A
【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
在过去几年中，人工智能和机器学习这两个术语已经开始在技术新闻和网站中频繁出现。通常这两者被用作同义词，但许多专家认为它们具有微妙但真正的差异。
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
阅读本篇大概需要 7 分钟。 大家好，我是小之，公众号已经开通快一个月了，很惭愧的是，我的更新频率并不高，上周承诺了至少每两天更新一篇文章，不过这周有很多工作和生活上的事，实在没分出精力。不过问题不大，这周我和某技术分享平台的主编好好聊了一下，最终决定作一个连载系列：人工智能。 说说我为什么要决定做这个事。 1. 人工智能确实大热，现在 GitHub 上 Star 数最高的项目就是 Google 的深度学习开源框架 TensorFlow 了，之前的阿尔法狗，身后支持的技术就是 TensorFlow，大家
关于 “AI 的定义” 这一问题，不同的人有不同的答案。 普通人可能会把 AI 和机器人联系起来，认为 AI 是能够独立行动和思考的人类终结者。但是对于 AI 研究人员来说，AI 就是一套无需明确指令就能够自动得出结果的算法。 虽然这两种回答完全不同，但并不冲突，它们都是正确的。关于 AI，本文的定义如下：
人工智能（AI）的发展是一个从学术研究、行业验证、商业落地、行业平台到智能生态的一层层深入过程，这也是人工智能理想的发展阶段。人工智能的重要性无需赘述，对AI学习对我们来说同样重要，但是如何学习人工智能呢？
人工智能（AI）驱动的自动化辅导产品已经被成千上万的学生使用，并将在未来10年内成为课堂的重要组成部分，永远改变学习的方式。
作者 | Matt Coatney 翻译 | 言午二二、Amanda沈 来源 | 可译网 “ 本文为美国著名数据分析网站DZone分析师Tom Smith与Exaptive的副总裁Matt Coatney的专访对话，对人工智能和机器学习的未来做了深度的探讨。Exaptive是一家美国俄克拉荷马州以提供大数据分析产品及服务为主的初创企业。 ” Exaptive的副总裁Matt Coatney Tom Smith：感谢Exaptive的副总裁Matt Coatney抽空与我谈人工智能和机器知识的现状，以
【新智元导读】华为诺亚方舟实验室主任李航博士18日在自动化学会与新智元携手举办的首届 世界人工智能大会 AI WORLD 2016 发表主旨演讲《对于AI，我们应该期待什么？》。作为华为 AI 带头人，李航在演讲中指出了当前机器学习的优势及局限，并表示推理和机器学习的结合是未来 AI 发展大方向。李航还披露了华为诺亚方舟实验室如何使用人工智能改革通信网络，同时详细介绍了华为的深度强化学习软件及其控制网络、帮助工程师排除网络故障的案例。演讲结束后，李航博士接受新智元专访，进一步阐述了他对强人工智能的理解，以及
随着我国人工智能步入快速发展期，研究和应用人工智能技术的企业数量快速增长，AI人才需求也随即增加。但由于我国人工智能起步晚、发展历程短，人工智能人才储备不足，无法匹配产业的需求扩张速度，能够满足人工智能产业需求的有效人才密度不足。
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 -
【新智元导读】《哈佛商业评论》刊文，为财富1000强提供咨询的公司 Early Infromation Science 创始人兼CEO认为，“轻”AI，也即使用监督学习等依照程序指令工作的人工智能系统，能带来很大的回报，而且部署起来所需的技术、时间、资金也更少。现在就开始使用“轻”人工智能技术的企业，未来将处于优势地位。 （文／Seth Earley，Earley Information Science 公司创始人兼CEO，为财富1000 强企业提供搜索、内容和知识上的战略咨询）人工智能技术现在十分火热，但
人工智能和机器学习正在取代大多数人类交互。目前，我们有聊天机器人和人工智能小助手的例子。但是，人工智能和机器学习的使用增加了人际互动的需求，而不是减少了它。大家在与机器打交道后，往往会感到不满足，渴望与人互动。人类互动的减少和机器人通信的增加也导致了许多社会和心理问题。
万维刚老师在其专栏里介绍一篇关于人工智能和婴儿的文章，非常有启发性，今天跟大家分享一下。
最近，这个话题又有更新了。人工智能寒冬论的作者Filip Piekniewski在博客上发文，给自己提出的观点增加了新的证据。
当有人问我，Dr.Wu 你的研究方向是什么？我回答：人工智能。 接着大约会得到以下五种问题回应：
AI 科技评论按：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
北京冬奥会期间，在央视持证上岗的虚拟播报员一直活跃在大众视野之中，“他”流畅的动作，细腻的表情和真假难辨的生动形象令人印象深刻。虚拟播报员的成功出镜，离不开人工智能技术的支持，而人工智能技术之所以能逐渐落地、开花结果，则得益于多方面因素的推动。 人工智能概念早已问世多年，早在上世纪50年代，便有科学玩家设想借助计算机构造出拥有人类相似智慧特性的复杂机器。如此超前甚至略带疯狂的技术概念没有被时间所遗忘，在之后几十年中，它始终在科学家的培育中逐渐孵化、茁壮成长。 小数据应运而生，照亮人工智能发展之路 作为研究
近年来，人工智能的飞速发展超出了人们的想象：2016年，AlphaGO击败世界围棋冠军李世石一举成名；2017年，AlphaGo Zero从零开始，自己参悟，并以100∶0的绝对优势“狂虐”AlphaGO，突破了人类经验的限制。不仅是棋坛，人工智能在图像识别、语音识别、机器翻译、人机交互、无人驾驶等领域也都取得了突破性进展。
导读：在过去几年，人工智能和机器学习频繁出现在技术新闻和各种网站上。两者常常被用作同义词，但许多专家认为它们存在微妙且重大的区别。第一，人工智能 (AI)这个术语的历史比 机器学习 (ML)更早;第二，大多数人认为机器学习是人工智能的一个子集。本文带你详细了解人工智能和机器学习之间的区别。 人工智能VS机器学习――首先，什么是人工智能 计算机科学家对人工智能有诸多不同的定义，但究其核心，人工智能包括像人类那样来思考的机器。当然，很难确定机器是不是在“思考”。因此实际上，建造人工智能需要建造擅长处理
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
去年4月发布的《人工智能》（李开复、王咏刚著），以科普视角、列举了大量案例，完整介绍了人工智能的前世今生，对深度学习等核心技术也有形象化阐述，只为每一个读者都能“在这里读懂人工智能”。
软件即服务、基础设施即服务、平台即服务等是科技界大家都听说过的常见服务，但是人工智能即服务呢？！
AI 科技评论按：12 月 3 日，深圳市龙岗区政府主办的 2017 国际众创周末活动在天安数码城开幕。活动以「在未来」为主题，邀请了国内外的知名科学家、学者、教授和企业家们一起畅谈未来，探索世界。
只要提到人工智能，就会让人联想到终结者机器毁灭世界的画面。值得庆幸的是，目前的情况要积极得多。所以，让我们来探索人工智能是如何帮助我们改造世界，并最终造福人类的。我们将讨论人工智能如何影响医疗、金融、农业等各个行业。
1 故事从三波人工智能热潮开始 2017年，无人不谈人工智能。 可哪怕早就经历两次人工智能热潮，李开复和所有人一样，都没有料想到今天。 即使，1980年，他已经在哥伦比亚大学，和同学们一起研制出了会模仿老师口头禅的“专家系统”型程序，那代表着第一波人工智能热潮； 即使，1993年，在卡内基梅隆大学，当他对专家系统再提出质疑，打算用机器学习取而代之做研究，成功说服了导师给予各方面的支持； 即使，最后他的作品成为了第二波人工智能的经典作品。他用4000句话的训练，研制出了的不指定语者的语音识别，以96%的识
雷锋网2016年9月1日消息，百度世界2016在京举行。大会上百度首席科学家吴恩达解读了百度大脑的四大能力和百度深度学习平台，并且宣布这个月会把百度深度学习平台对外开放。 主要演讲内容如下：1）目前人
本文共9876字，阅读约需14分钟，有兴趣的朋友请耐心阅读，谢谢！ 近期许良在公司内部做了一个关于人工智能/深度学习相关的主题分享讲座，为了准备这个演讲，花了100个小时左右，接下来就把精心准备的内容分享给大家。 有一个好消息是，考虑文章比较长和文字本身表达的局限性，同时为了解答大家的疑问，近期会完全免费开一个视频直播，具体内容如下。 1. 深度学习入门到晋级 2. 深度学习模型解析和代码实现展示 3. 答疑环节 具体直播时间和链接获取方法最后和大家说。 ---- 内容正式开始。 一提到人工智能和深度学
从计算上来讲，大数据分析这股潮流并不会像流星那样转瞬即逝。随着数据量的不断增加，对大数据分析的改进也不会停止。对于预测分析方面的应用，我们只看到了冰山一角。 一些机构正在使用数据挖掘、机器学习和人工智能技术来分析当前的数据以求更好地开展业务（例如预测销售情况、优化营销活动等）。所有这些不同类型的人工智能技术已紧密地结合在一起，改变了我们的日常生活，而且这种改变仍将持续。 以下是人工智能、大数据、预测分析和机器学习方面主要的统计数据： 到2018年，75％的开发人员将在一个或多个业务应用或服务中采用人工智能技
大数据和人工智能是当今最流行和最有用的两项技术。人工智能诞生于十多年前，大数据诞生于几年前。计算机可以用来存储数百万条记录和数据，但分析这些数据的能力是由大数据提供的。
“数据”，这个词对于大多数人来说已经不陌生了。数据的来源可能是互联网、各种数据库、各种软件、甚至是我们自己。似乎我们所有的生活都离不开它。
导读：人工智能始于思想实验，深入了解AI和深度学习的历史，并了解它们为什么现在取得快速的发展。 深度学习（DL）和人工智能（AI）已经不再是科幻小说中遥不可及的目标，目前已成为了互联网和大数据等领域的
在 AlphaGo征服围棋之后，《星际争霸》一直被人工智能研究者视为下一个目标，因为它相比国际象棋与围棋更接近「复杂的现实世界」，DeepMind 科学家 Oriol Vinyals 曾表示：「能玩《星际争霸》的人工智能必须能够有效利用记忆，能够进行长期战略规划，同时还得根据不断出现的新情况做出反应调整。以这种标准开发的机器学习系统，最终完全可以应用到现实世界中的任务中去」。
本文来自YouTube 上的一段 5 分钟的漫画版视频[2]，有趣且简单的介绍了什么是人工智能，包括它与机器学习和深度学习的区别、它的特点、类型和范围。最后介绍了人工智能的一些有趣的应用。
演讲嘉宾：金童软件，执行长和CTO 曾炼（John） 嘉宾简介：曾炼，金童软件执行长和CTO，北京大学数学系毕业，中国科学院软件所计算机网络专业硕士，毕业后在中科院软件所从事网络技术研究和软件开发工作
在过去几年，人工智能和机器学习频繁出现在技术新闻和各种网站上。两者常常被用作同义词，但许多专家认为它们存在微妙且重大的区别。 当然，专家们自己有时对于那些区别到底是什么也意见不一。 然而一般来说，有两
导读：面对人工智能的突飞猛进，从经济到产业，从政策到法律，从社会到伦理，我们真的已经做好准备了吗？ 12月6日，亚马逊即将开业的线下生鲜实体店AmazonGo，在朋友圈里刷了屏。 这个商店整合了亚马逊最新的智能技术，可以自动感知顾客有没有从货架上拿走商品，或者是把商品放回货架，用户不需要排除结账，拿着商品就可以直接回家，亚马逊会从你的账户里自动扣款，并生成账单。 很神奇。但亚马逊真的已经实现了。 事实上，很多以前我们想像得到，甚至想象不到的“黑科技”，都正在走入现实。比如猿题库，只需要拿出手机拍照
人类对人工智能寄予厚望，赋予其无尽的遐想，更是许多科幻大片的主题。但人工智能的发展一直不如人意，直至一种名为深度学习的强大技术横空出世，这一情况才发生了根本性转变。 人工智能曾步入“寒冬” 人工智能的开发可以追溯到上世纪五十年代。随着计算机的出现，人工智能有了新的发展，并在跳棋上战胜了人类，同时在数学定理证明上展现出强大能力。许多科学家兴奋地认为，利用软硬件形成的人工智能可在任何领域内战胜人类。麻省理工学院著名科学家马文明斯基则公开宣称，人工智能只需要一代人的时间就可以战胜人类。这一愿望推动了一大批科研人
随着我国人工智能步入快速发展期，研究和应用人工智能技术的企业数量快速增长，AI人才需求也随即增加。但由于我国人工智能起步晚、发展历程短，人工智能人才储备不足，无法匹配产业的需求扩张速度，能够满足人工智能产业需求的有效人才密度不足。 众所周知，人工智能是一门包含多领域的交叉学科，短时间内进阶到扎实的算法工程师是一件极其困难的事情，基于此，很多人形成了人工智能行业高壁垒的固有观念，使得很多人望而却步。但实际上，随着开源框架层出不穷，人工智能产品化和商业化进程不断加速，使得人工智能入门门槛逐渐降低。所以如何
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