定义问题(Problem Definition) -> 数据收集(Data Collection) -> 数据分割(Dataset Spit up) -> 模型训练(Model Training) -> 模型评估(Model Evaluation) -> 应用部署(System Deployment) -> 改变世界(Impact the world)!
导读:数据科学界经常开玩笑说,专家系统好比是过时的恐龙,它们很有意思,但是就现代应用而言不切实际。我完全不同意,人工智能领域没有哪一项进步完全取代得了专家系统的功能和效用。此外,由于专家系统已存在相当一段长的时间,你可以运用久经考验的最佳实践。下面是使用专家系统、让你开始入手的六个最佳实践。 我经常遇到着迷于深度学习、压缩分类和自动驾驶汽车的数据科学团队,它们渴望运用当下流行的算法。比如说,我最近在与一家大型金融机构合作,共同加强其网络安全;我们甚至还没有开始基本的监控,我团队中的一名数据科学家就在谈论K-
人工智能并非专家系统,但是却或多或少的与专家系统有关系,可以说专家系统是人工智能很早期的存在形式。专家系统(ES, Expert System)是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。 专家系统具有如下的一些特点: 1)知识的汇聚 2)启发性推理 3)推理和解释的透明性 4)知识的更新 典型的专家系统模型如图:
AI(Artificial Intelligence)是对人类智能的模拟、延伸和扩展。这种智能包含如下方面:思维、感知、行为等方面的智能。AI研究的目的是如何通过模拟人的智能来提高现有机器的智能水平以及如何设计和制造出更高级、更智能化的机器。 知识工程是AI技术的应用工程,是以知识表示、知识推理、知识获取、知识存储、知识管理、知识利用等技术为基础的各种AI应用工程。 专家系统ES(Expert System)是典型的知识工程系统,是AI技术领域中发展最迅速、应用最广泛,当前最活跃的一个分支,并在实际应用中取
从广义上讲,人工智能涉及机器做一些只有人才能做到的事情。也就是说,计算机科学家不同意几年前的某些计算能力是否可以构成人工智能。如今,许多这些功能可能仅仅只被称为软件。
人类智能的本质是知识的发现与应用。 知识工程是人工智能学科中让机器具备人类的知识,特别是专家的知识及推理能力,来解决现实问题的重要分支。以专家系统为代表的传统知识工程实践在封闭应用场景下取得了显著效果。 但是,伴随着大规模开放应用的兴起,传统的专家系统面临着日益严峻的挑战。以 知识图谱 技术为代表的大数据知识工程有逐渐取代传统知识工程的趋势。 当前,数据驱动的大数据知识工程方兴未艾,并呈现出从互联网开放应用场景向特定领域应用场景转变的鲜明趋势。 知识图谱自2012年提出至今,发展迅速,如今已经成为人工智
自从网络出现以来,网络故障就没有停止过。如何快速、准确地定位故障和保持网络的稳定运行一直是人们追求的目标。为了分析网络故障的原因,一类专业的网络分析软件便产生了。网络分析软件充当了网络程序错误的检修工具,开发人员使用它发现协议开发中的BUG,很多人使用它监听网络数据,同时也是检查安全类软件的辅助工具。
智能技术与Istio文档巧妙结合,可极大地便利开发者解析这一热门开源Service Mesh的技术架构与实现机制。
文章来自思迈特,CDA获授权转载 专家系统是典型的大数据和人工智能结合的计算机程序系统,其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说,
量子位已获马少平教授授权转载 原发新浪微博:@马少平THU,点击左下角“阅读原文”可直达原文 马少平,清华大学计算机科学与技术系教授 研究领域:智能信息处理, 信息检索 讲授课程:人工智能导论、人工智能等 马少平还是中国人工智能学会常务理事 最近,有不同人问了我同一个问题:是什么渊源,走上了人工智能这条路。说实话,别说是人工智能,就连进入计算机行业,都完全是阴差阳错的结果,并不是我的主动选择。 1977年,文革结束后,突然传来消息,要回复高考了,当时我还在读高中,对于怎么填报志愿,一概不知。班主任老师的意见
文 | 传感器技术(WW_CGQJS) 12月15日,工信部正式印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》,为2018年到2020年人工智能发展指明了前进的方向。计划中的重点内容是培育八项智能产品和四项核心基础,而智能传感器正排在核心基础的第一位,处于最基础最重要的地位。 万物相连技术链 传感器、大数据、机器学习、人工智能和机器人是怎样拧在一起了呢?在人工智能时代硬件和软件是共生演化的,彼此影响的呢? “物联网”、“大数据”和“机器人”等,其实这些趋势是相互联系在一起的,拧成一个大趋势, 在这个链条里
1.2人工智能的发展史 人工智能的研究不仅与对人的思维研究直接相关,而且和许多其它学科领域关系密切。因此说到人工智能的历史,应当上溯到历史上一些伟大的科学家和思想家所作的贡献,他们为人工智能研究积累了充分的条件和基础理论。这里仅列举几位重要的代表人物。 ◆古希腊伟大的哲学家、思想家Aristotle(亚里士多德)(公元前384-322),他的主要贡献是为形式逻辑奠定了基础。形式逻辑是一切推理活动的最基本的出发点。 在他的代表作《工具论》中,就给出了形式逻辑的一些基本规律,如矛盾律、排中律,并且实际上已经提到
知识图谱属于人工智能的重要分支——知识工程的研究范畴,是利用知识工程理论建立大规模知识资源的一个杀手级应用。知识图谱给互联网语义搜索带来新的活力,在智能问答中也大显神威,已经成为知识驱动的智能应用的基础设施。知识图谱与大数据和深度学习一起,已经成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
🙋♂️声明:本人目前大学就读于大二,研究兴趣方向人工智能&硬件(虽然硬件还没开始玩,但一直很感兴趣!希望大佬带带)
摘要: 探索人工智能系统类别:专家系统、机器学习、神经网络、进化算法与混合智能的多重视角,解读人工智能认知观:符号主义、连接主义与行为主义的理论与实践。文章内容都是博主用心学习收集所写,欢迎大家三联支持!本系列会一直更新,核心概念系列会一直更新!欢迎大家订阅
统一编程环境,使我们的软件在一个环境上运行成功之后,迁移到另外一个环境下面也是可以正常运行的,从而降低我们学习的成本,再者就是智能的编程工具,能够在开发阶段帮助我们检查我们最常见的语法,等逻辑错误。
人工智能发展至今,已经由最初的专注推理转为数据驱动的统计学习与深度学习,并取得了巨大的进步,未来发展潜力巨大。
机器人学,特别是智能机器人,与人工智能有十分密切的关系。人工智能的近期目标在于研究智能计算机及其系统,以模仿和执行人类的某些智力功能,如判断、推理、理解、识别、规划、学习和其他问题求解。这一研究抓住了
MindStudio 提供一站式AI开发环境,依靠工具与性能调优,采用插件化扩展机制,打造高效、便捷的全流程开发工具链。目前最新版本是5.0.RC3,发布于2022年20月,对应的昇腾社区版本:6.0.RC1。新增众多特性,这里主要介绍两个我非常感兴趣的分析迁移和。
场景一:一个骑自行车的人手中拿着一个Stop Sign标识牌。我们不知道它何时会举起标识牌。无人车必须理解这种场景,即使他举起了Stop Sign标识牌,自动驾驶汽车也不应该停下来。
作为中国IT业的第一批程序员,雷军入行要比其他互联网大佬都早。据悉,他在大学期间就已展现出在计算机方面的天赋,并且每天都会花费大量时间在实验室专注于编程和软件开发的实践。
在人工智能的早期,自上而下的创建智能系统的方法(在上一课中讨论过)很流行。其想法是将人们的知识提取成某种机器可读的形式,然后用它来自动解决问题。这种方法基于两个大的想法:
为了更好地引导和推动我国人工智能领域的发展,由中国人工智能学会发起主办,CSDN承办的2015中国人工智能大会(CCAI 2015)于7月26-27日在北京友谊宾馆召开。本次会议的主旨是创办国内人工智
作者:枫叶松木木 本人年轻时爱下围棋,记得上中学、大学时常跟好朋友们手谈。后来,越来越忙了,一是没有时间了,二是手谈的朋友们也很少相聚了,就很少下围棋了。于是,有点空闲就找来一款围棋软件对上一局。说实
解读 | Antonio 编辑丨陈彩娴 近期,一家以色列NLP研究机构AI21 Labs开发了一个名叫Jurassic-X的算法系统,它基于该实验室提出来的MRKL(它与miracle谐音)系统。Jurassic-X的前身是对标GPT-3的Jurassic-1,然而却克服了它们不擅于推理、更新昂贵、不能有效处理时序数据等缺点。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2204.10019.pdf 1 MRKL系统 MRKL的全称是模块化推理、知识和语言系统(Modular Reasoning
智能化需求体现在两个方面 随着移动互联网的发展进入新的方向,移动互联网中的智能化已经成为新的发展趋势和主要需求。智能化需求目前主要体现在两个方面: 一方面是促生新的智能化应用,如自动驾驶汽车、虚拟现实和增强现实应用等,拓宽移动应用领域为用户提供更多应用选择。 另一方面是基于目前已有的大量应用数据进行智能化分析,在现有移动应用的基础上分析用户需求、明晰用户目标、提供用户感受,让用户在固有移动应用领域体验提升。 在智能化引领发展的阶段中,人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域,越来越多的人工智
原文刊载于 明略数据(Minglamp_BigData) 量子位 | QbitAI 已获授权编辑转载 这是7月下旬,马少平老师在明略数据内部做的一个分享,基于此前马老师随笔《人工智能能做什么?》中的一些思考进行了扩展。 📷 AlphaGo的出现,让很多人对人工智能产生了不切合实际的幻想,究竟人工智能能做什么?1个半小时的分享,整理成如下内容,包含以下几个部分: ● 人工智能发展历史 ● 人工智能典型应用 ● 当前行业中人工智能的应用情况 ● 如何指导科研工作 📷 作者:
随着移动互联网的发展进入新的方向,移动互联网中的智能化已经成为新的发展趋势和主要需求。智能化需求目前主要体现在两个方面: ●一方面是促生新的智能化应用,如自动驾驶汽车、虚拟现实和增强现实应用等,拓宽移动应用领域为用户提供更多应用选择。 ●另一方面是基于目前已有的大量应用数据进行智能化分析,在现有移动应用的基础上分析用户需求、明晰用户目标、提供用户感受,让用户在固有移动应用领域体验提升。 在智能化引领发展的阶段中,人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域,越来越多的人工智能技术更多地参与到移动互联网发
<数据猿导读> 51猎头CEO刘维在2016年中国信息通信大数据大会上分享了以“大数据认知时代下如何让人力资源产业更聪明”为主题的演讲。他讲到,传统招聘虽然非常土,但为现在的互联网招聘提供了一个业务基
1950 年,艾伦.图灵 (Alan Turing) 在他的论文《计算机器与智能》 ( Compu- tmg Machinery and Intelligence) 中提出了著名的图灵测试 (Turing test)
在本文中,我们提出了LLaMA-Adapter V2,一种参数高效的视觉指令模型。具体而言,我们首先通过解锁更多可学习参数(例如,norm、偏置和比例),增强LLaMA Adapter,这些参数在整个LLaMA模型中分布指令跟踪能力。其次,我们提出了一种早期融合策略,只将视觉token输入到早期的LLM层,有助于更好地融合视觉知识。第三,通过优化可学习参数的不相交组,引入了图像-文本对和指令跟踪数据的联合训练范式。这种策略有效地缓解了图像-文本对齐和指令跟踪这两个任务之间的干扰,并通过小规模的图像-文本和指令数据集实现了强大的多模态推理。在推理过程中,我们将额外的专家模型(例如,字幕,OCR系统)集成到LLaMA-Adapter中,以在不增加训练成本的情况下进一步提高其图像理解能力。与原始的LLaMA-Adapter相比,LLaMA-Adapter V2只需在LLaMA上引入14M参数,就可以执行开放式多模态指令。新设计的框架还展示出更强的基于语言的指令跟踪能力,甚至在聊天互动中表现出色。
近年来,人工智能(AI)开始起步,并在科技行业取得重大进展。从挑选人们想去的餐厅开始,Siri、谷歌Assistant、微软Cortana、亚马逊Alexa等人工智能助手帮助我们日常生活。我们每天都在不知不觉中习惯了使用人工智能。例如,智能手机键盘上的自动更正功能和Facebook上的自动标签功能都是由人工智能控制的。简而言之,人工智能产业正试图让电脑模仿人类的智能,而通过神经网络,他们已经成功了一半。在神经网络中,他们试图让晶体管表现得像人类大脑的神经元。机器学习是利用人工神经网络(ANNs)来促进多层次的学习。深度学习是另一种学习模型(机器学习的一部分),它基于数据表示而不是基于任务的算法。虽然人工智能的未来可能会让机器像人类一样做出决策,但现在已经在影响着人类的决策,尤其是商业决策。在本文中,我们将讨论一些关于人工智能如何(以及将如何)改变企业决策的有趣方法。
SQL on Hadoop,顾名思义它是基于Hadoop生态的一个SQL引擎架构,我们其实常常听到Hive、SparkSQL、Presto、Impala架构,接下来,我会简单的描述一下常用的架构情况。
提到智能管理,可能大家首先想到的就是智能质检,这类应用与客服机器人有着本质的区别。前者是 AI 帮助人做数据挖掘、人机协同,后者是机器完全替代人来完成封闭场景的对话交互。
近年来,人工智能(AI)在科技领域取得了长足的进步。从挑选人们想去的餐厅开始,他们让Siri、谷歌助理、微软Cortana、AmazonAlexa等人工智能来控制局面。我们甚至没有意识到,我们已经习惯于人工智能。例如,智能手机键盘上的自动校正功能和Facebook上的自动标记功能都是由人工智能控制的。
测试者与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下,通过一些装置(如键盘)向被测试者随意提问。
人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”,就问题多多了。这涉及到其它诸如意识(consciousness)、自我(self)、思维(mind)(包括无意识的思维(unconscious_mind)等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用--机器视觉:指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统等。 人工智能(Artificial Intelligence)是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。其主要任务是建立智能信息处理理论,进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。AI作为计算机科学的一个重要分支和计算机应用的一个广阔的新领域,它同原子能技术,空间技术一起被称为20世纪三大尖端科技。 人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 知识表示是人工智能的基本问题之一,推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有:逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。 常识,自然为人们所关注,已提出多种方法,如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。 问题求解中的自动推理是知识的使用过程,由于有多种知识表示方法,相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要,近几年来提出了多种非演泽的推理方法,如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。 搜索是人工智能的一种问题求解方法,搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示,启发式知识利用得越充分,求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。 机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程,按照学习机制的不同,主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。 知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识,当知识量较大而又有多种表示方法时,知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时,规定使用知识的基本方法和策略,推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识,则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要,单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展,这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析。 需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法,比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。 需要掌握至少一门编程语言,毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话,一些电类基础课必不可少。
自从2016 年,开启了人工智能时代元年后,云计算、大数据、积层神经网络、深度学习带来的人工智能展现在大众面前。随着技术的突破,成本的下降和应用的普及,巨头们纷纷重金研发人工智能,人工智能开始从实验室走进我们的生活。人工智能要能取代人脑还有很长的路要走,但对于那些基础与重复的任务,已经足以胜任。那么人工智能又是如何影响到企业培训的呢? 人工智能在企业培训中的运用 随着计算机演算能力的提升以及相关技术的推进,人工智能在经历数十年的发展后,已经从需要外力监督的机器学习(Machine Learning),跨入不
专家系统(Mindstudio Advisor) 是用于聚焦模型和算子的性能调优Top问题,识别性能瓶颈,重点构建瓶颈分析、优化推荐模型,支撑开发效率提升的工具。专家系统当前已经支持针对推理、训练、算子场景的瓶颈分析模型,包括内部团队开发的模型&算子瓶颈分析和优化推荐知识库、针对onnx模型的自动调优知识库,以及基于生态开发者开发的生态知识库。
编译 | 王 念 编辑 | 丛 末 人工智能和深度学习技术风靡全球,盲目追风之下我们需要一场深刻的反思,到底什么是人工智能?深度学习能为我们带来什么AI 领域专家Filip Piekniewski 非常尖锐地指出了当下 AI 发展的问题: 一方面,深度学习给 AI 领域带来了巨大的成功,然而尚且无法实现像人一样拥有常识的 AI ,而对于这一点,多数 AI 研究者颇有些心照不宣地视而不见,沉浸在刷榜和发Paper 中。 另一方面,AI 似乎也被自身的成功所绑架,甚而成为自身成功的牺牲品。 对此, Piek
小明是一个兢兢业业的服务端程序员,有一天产品经理找到他说,我们要给用户发一条消息,消息的内容按照用户的积分分为三档,1000 以下的用户发:
很高兴和大家一起分享关于人工智能的基础常识性内容,今天我们来聊聊人工智能的过去,从历史的角度看看人工智能的来龙去脉。
【导读】 UC Berkeley 大学计算机科学系教授,人工智能著名教材《Artificial Intelligence: A Modern Approach 》第一作者日前接受了Edge的专访。目前全世界有1300多所学校,包括一些知名大学,都在使用他的书作为人工智能标准教材。这位人工智能界赫赫有名的大师分享了他对人工智能的独特观点。他认为,大多数人对智能的定义都是不清晰的。结合自己多年来的研究心得,他在访谈中尝试对“智能”一词进行定义:(bounded optimality)。他认为:我仍然不认为我们应
导读 10月10日上午,2018腾讯安全国际技术峰会(TenSec)在深圳举行。腾讯云高级研究员陈炳文在峰会上带来了题为《The Application of Anti-fraud in Marketing Risk Control》的议题分享。他指出,在网络营销中“羊马牛”党等黑产逐渐演变壮大,给商家带来巨额损失。针对营销黑产,腾讯云天御反欺诈系统搭建的多层级安全体系能够从数据安全、AI 组件、AI 安全模型和风控服务四个层面实施有效防护。 (陈炳文在2018腾讯安全国际技术峰会) “羊马牛”党猖獗
【新智元导读】 UC Berkeley 大学计算机科学系教授,人工智能著名教材《Artificial Intelligence: A Modern Approach 》第一作者日前接受了Edge的专访。目前全世界有1300多所学校,包括一些知名大学,都在使用他的书作为人工智能标准教材。这位人工智能界赫赫有名的大师分享了他对人工智能的独特观点。他认为,大多数人对智能的定义都是不清晰的。结合自己多年来的研究心得,他在访谈中尝试对“智能”一词进行定义:有限最优性(bounded optimality)。他认为:我
Python数据挖掘、Python机器学习、Python深度学习的书籍买了不少本了,但真正读下来的却很少,为何?涉及高等数学,图论、离散数学等等,对我来说和天文差不多了,其实我只想做一个懂数据挖掘的人,不想研究那些深奥的理论知识。
导语:ABC时代(AI+BigData+Cloud),作为腾讯云大数据及人工智能产品中心的一员,也算是站在了toB+ABC的“腾讯风口“。分享一些在AI领域作为一名商业产品经理的心得,希望尽可能系统化。适合对AI感兴趣的人群,无需产品和算法/研发背景知识。 前言 明镜所以照形,古事所以知今。无论做哪个行业属于哪个领域,我们回顾历史,总是可以发现一些规律,一些似曾相识。回顾历史,我们可以总结历史经验、把握历史规律,增强开拓前进的勇气和力量。 AI发展的三大浪潮 事物发展总是有周期的,大到一个国家/朝代的
网络和AI的交叉融合发展是一个全球热点问题,近日,光明实验室于非院士团队同紫金山实验室未来网络研究中心和北京邮电大学未来网络理论与应用实验室合作,在IEEE Communications Surveys & Tutorials(IF:33.84)上发表一篇关于“互联智能(Internet of Intelligence)”的文章,从动机、层级式架构、使能技术、应用场景、挑战及发展前景等几个方面对这一交叉学科展开了系统性的介绍,旨在为新一轮网络革命提供技术支持。 毋庸置疑,互联网已成为当今世界促进经济发展和社
大家好,今天开始就进入了专栏《AI不惑境》的更新了,这是第一篇文章,讲述数据如何驱动深度学习。
明镜所以照形,古事所以知今。无论做哪个行业属于哪个领域,我们回顾历史,总是可以发现一些规律,一些似曾相识。回顾历史,我们可以总结历史经验、把握历史规律,增强开拓前进的勇气和力量。
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