回答:人工智能涉及到的知識結構比較復雜,是一個典型的多學科交叉領域,涉及到哲學、數學、計算機、經濟學、神經學和語言學等諸多內容。正因如此,人工智能領域的研發需要克服諸多困難,每一次進步都需要付出巨大的努力。雖然人工智能已經經過了60多年的發展,但是目前人工智能依然處在行業發展的初期。編程語言是實現人工智能產品的一個重要工具,不少編程語言都可以完成人工智能產品的開發任務,比如C、Python、Java、C...
回答:頂尖AI人才:10%在中國,50%在美國主導人工智能(AI)研究和開發的約半數頂尖人才集中于美國。AI是數據經濟的核心技術。如果負責最尖端研究的群體薄弱,中國的競爭力有可能下降。加拿大的AI初創企業「Element AI」根據2018年內在21個國際學會上發表的論文調查了作者人數和經歷,統計了頂尖AI人才的分布。調查顯示,全球有2.24萬AI方面的頂尖人才。其中約半數在美國(1萬295人),其次是...
回答:我是學軟件開發專業的,方向基本也就確定了,要么前端,要么后端,或者大數據。首先,編程這個問題問的領域比較大,為什么說大?如我上述,學軟件開發,要么前端,要么后端,也是編程,大數據,也是編程,人工智能一樣也是編程……所以,沒有明確一個具體的方向。編程世界,有一門古老的語言叫做C語言,它是C++和JAVA的祖先,一切語言的基礎都來自它,所以,你不妨與它先認識。但是,現在因為人工智能的火起來的pytho...
回答:人工智能是一個大的概念,具體落地人工智能項目會接觸機器學習和深度學習框架,這些框架大部分是基于Python開發的,所以要想深入人工智能項目開發,python語言的學習也是必須的!
回答:人工智能目前主流還是用的python語言和C/C++。其實大家在網上搜索,都可以查得到,人工智能用的是python語言。實際呢。人工智能的底層邏輯都是用C/C++寫的。python只是負責來寫一些實現的邏輯。例如第一步是什么、第二部是什么等等。人工智能的核心算法都是用C/C++寫的,因為是計算密集型,還需要非常精細的優化,還需要GPU,還需要專用硬件的接口之類的。而這些,只有C/C++可以做到。而...
回答:謝樓主提問!人工智能與傳統編程并沒有太多差異,唯一的差異是需要大量數據和算力來進行模型擬合!AI=大數據(算料數據)+算法(深度學習、基于規則、基于知識、基于統計等等大多是遞歸循環結構)+算力(算力非常高,智能算法才能更好的運作)傳統軟件編程=數據結構(相對于AI少量數據)+算法(算法相對機器并不是太復雜遞歸運算較少)+算力(不需要太多算力)三維模擬軟件=數據結構(相對于普通應用軟件中等數據)+算...
人工智能已經成為越來越火的一個方向。普通程序員,如何轉向人工智能方向,是知乎上的一個問題。本文是對此問題的一個回答的歸檔版。相比原回答有所內容增加。 目的 本文的目的是給出一個簡單的,平滑的,易于實現...
...年的研究經驗做了一下分享,希望本文對于即將開始從事人工智能研究的朋友有所幫助。 人工智能研究這個領域是有一定門檻的。對于初學者來說,一般通常的做法是直接購買一些熱門的書籍,比如西瓜書、花書、xx...
... 作者:Nick StattCDA數據分析研究院原創作品, 轉載需授權 人工智能領域近年來飛速發展,關于教會計算機如何認識世界、理解世界,并最終能夠執行復雜的任務等方面一直是備受人們關注的話題。該行業的發展速度和目標一方面...
...立了聯系,后來我們所熟知的電腦,以及還沒有實現的人工智能,都基于這個設想,加之在戰后圖靈編寫的關于ACE的設計說明書,讓圖靈被稱為計算機科學之父。 1950年,圖靈發表《機器能思考嗎》,在這篇論文中,他...
...歷和我多么喜歡數據分析。他堅持認為我應該選吳恩達的人工智能入門課程。那時的我不知道關于人工智能的任何事物,除了用于視頻游戲的偽人工智能(在完成 Jerry Cain 的課程后,我曾經因興趣加入視頻游戲項目)。我非常懷...
...n Learning by Back Propagation》,提出了反向傳播這一深刻影響人工智能領域的方法。今天的他又一次呼吁研究者們對反向傳播保持懷疑態度,并準備在理論體系上推倒重來。Geoffrey Hinton 很是懷疑當前干著粗重活的人工智能1986 年,Geo...
...的論文。 MIT’s Artificial Intelligence Lab Publications ,MIT 和人工智能相關的論文。 MIT’s Distributed System’s Reading Group ,MIT 和分布式系統相關的論文。 arXiv Paper Repository ,arXiv 是一個收集物理學、數學、計算機科學與生物學的論文...
...00 個創業項目,這是一個非常讓人驚訝的數據。由此得出關于創業項目的質量和生存周期的一些簡單結論。第一,高質量鳳毛麟角,第二,因為基礎用戶的缺失會導致生存周期短。如何增加用戶基數,發展更多具有高實用性 DApp ...
在過去幾年中,深度學習改變了整個人工智能的發展。深度學習技術已經開始在醫療保健,金融,人力資源,零售,地震檢測和自動駕駛汽車等領域的應用程序中出現。至于現有的成果表現也一直在穩步提高。在學術層面,機...
深度學習的出現讓很多人工智能相關技術取得了大幅度的進展,比如語音識別已經逼近臨界點,即將達到Game Changer水平;機器視覺也已經在安防、機器人、自動駕駛等多個領域得到應用。 而自然語言處理(NLP)被視為深度學習...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...