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    这个科技大会宝马、北汽、奥迪、腾讯都来了,讨论的却是AI

    对于不同行业大大小小的企业来说,是否拥抱AI已是一个无需讨论的问题,如何拥抱才是。如曾经的“互联网+”一样,今天“AI+”已然成了一个新趋势,人工智能与各行各业结合,汽车成了重点方向之一。汽车业本身也在掀起一场科技革命,一方面,新能源+互联网汽车正在改变汽车业。国外有特斯拉,国内有李斌的蔚来汽车,最近原UC联合创始人何小鹏离职阿里加入小鹏汽车任董事长……另一方面,百度等公司在无人车上大力投入,中国围绕自动驾驶的创业公司也已超过50家,而自动驾驶正是人工智能的典型应用。 保守的汽车行业对AI却十分积极 El

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    如何快速高效地学习互联网新技术

    我们生活在一个振奋人心的时代,区块链、人工智能、大数据,现在各种新技术层出不穷,那么如何快速高效地学习互联网新技术呢?我认为首先思想要主动求变,敢于跳出自己的舒适区,对任何技术都抱有开放的心态。贪图安稳是人的本性。而这种本性往往会阻碍你的发展。人所能了解的知识的多少,取决于自己的舒适区有多大,舒适区越大,与外界接壤的范围越大,就越感觉自己的无知。 互联网是一个知识更新很快的行业,只有真正有热情并掌握了好的学习方法的人,才能走的长久。我们平常用于学习的时间比较少,提高单位时间价值尤为重要,最简单易行且代价

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    从零编程基础小白到专业数据分析师,你需要走多远

    美国企业与高等教育论坛(BHEF)与普华永道(PWC)近期发布重要报告,数据科学与数据分析的人才需求每年都在增长,而每年的高校毕业生数量远远无法满足行业需求。 就连NBA在选拔球员时也离不开数据分析,比如76人队就拥有属于自己的数据分析部门。比如在选拔新队员恩比德和西蒙斯时,数据分析的作用功不可没。 近年来,几乎所有的企业都将数据提升到企业的战略发展中,期待其在企业中发挥关键性的作用,因此数据人才也开始被争抢:市场分析师、数据咨询师、金融分析师、数据产品经理、数据运营……数据岗位的薪资水涨船高,成为目前最有

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    火爆的机器学习和人工智能,为何在金融业四处碰壁?

    在2008年金融危机期间,银行业认识到,他们的机器学习算法是基于有缺陷的假设。 因此,金融体系监管机构决定需要额外的控制措施,并引入了对银行和保险公司进行“模式风险”管理的监管要求。 银行也必须证明他们理解他们所使用的模型,所以,令人遗憾但是可以理解的是,他们有意地限制了他们技术的复杂性,采用了简单和可解释性高于一切的广义线性模型。 如果你想建立对机器学习的信任,可以尝试像人一样对待它,问它同样的问题。 为了信任AI和机器学习提供的建议,来自所有行业的企业需要努力更好地理解它。 数据科学家和博士不应该是唯

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