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企業(yè)名片 UCNAM

企業(yè)名片服務(wù),以智能手機(jī)為載體,企業(yè)真實(shí)商業(yè)信息為依據(jù),面向各類終端展示統(tǒng)一認(rèn)證信息。助力企業(yè)建立品牌信任感,有效提升接通率和轉(zhuǎn)化機(jī)會(huì)。

弱人工智能問答精選

人工智能需要會(huì)什么編程?

回答:人工智能涉及到的知識(shí)結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜,是一個(gè)典型的多學(xué)科交叉領(lǐng)域,涉及到哲學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、神經(jīng)學(xué)和語言學(xué)等諸多內(nèi)容。正因如此,人工智能領(lǐng)域的研發(fā)需要克服諸多困難,每一次進(jìn)步都需要付出巨大的努力。雖然人工智能已經(jīng)經(jīng)過了60多年的發(fā)展,但是目前人工智能依然處在行業(yè)發(fā)展的初期。編程語言是實(shí)現(xiàn)人工智能產(chǎn)品的一個(gè)重要工具,不少編程語言都可以完成人工智能產(chǎn)品的開發(fā)任務(wù),比如C、Python、Java、C...

xuhong | 1052人閱讀

人工智能教育是什么?

回答:頂尖AI人才:10%在中國,50%在美國主導(dǎo)人工智能(AI)研究和開發(fā)的約半數(shù)頂尖人才集中于美國。AI是數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)的核心技術(shù)。如果負(fù)責(zé)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(chuàng)企業(yè)「Element AI」根據(jù)2018年內(nèi)在21個(gè)國際學(xué)會(huì)上發(fā)表的論文調(diào)查了作者人數(shù)和經(jīng)歷,統(tǒng)計(jì)了頂尖AI人才的分布。調(diào)查顯示,全球有2.24萬AI方面的頂尖人才。其中約半數(shù)在美國(1萬295人),其次是...

happyfish | 719人閱讀

如何學(xué)習(xí)編寫人工智能軟件?

回答:我是學(xué)軟件開發(fā)專業(yè)的,方向基本也就確定了,要么前端,要么后端,或者大數(shù)據(jù)。首先,編程這個(gè)問題問的領(lǐng)域比較大,為什么說大?如我上述,學(xué)軟件開發(fā),要么前端,要么后端,也是編程,大數(shù)據(jù),也是編程,人工智能一樣也是編程……所以,沒有明確一個(gè)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(chǔ)都來自它,所以,你不妨與它先認(rèn)識(shí)。但是,現(xiàn)在因?yàn)槿斯ぶ悄艿幕鹌饋淼膒ytho...

劉東 | 628人閱讀

人工智能和python是什么關(guān)系?

回答:人工智能是一個(gè)大的概念,具體落地人工智能項(xiàng)目會(huì)接觸機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架,這些框架大部分是基于Python開發(fā)的,所以要想深入人工智能項(xiàng)目開發(fā),python語言的學(xué)習(xí)也是必須的!

Bryan | 914人閱讀

人工智能學(xué)習(xí)用什么編程軟件好?

回答:人工智能目前主流還是用的python語言和C/C++。其實(shí)大家在網(wǎng)上搜索,都可以查得到,人工智能用的是python語言。實(shí)際呢。人工智能的底層邏輯都是用C/C++寫的。python只是負(fù)責(zé)來寫一些實(shí)現(xiàn)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?yàn)槭怯?jì)算密集型,還需要非常精細(xì)的優(yōu)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...

Corwien | 1878人閱讀

人工智能的本質(zhì)就是軟件編程嗎?

回答:謝樓主提問!人工智能與傳統(tǒng)編程并沒有太多差異,唯一的差異是需要大量數(shù)據(jù)和算力來進(jìn)行模型擬合!AI=大數(shù)據(jù)(算料數(shù)據(jù))+算法(深度學(xué)習(xí)、基于規(guī)則、基于知識(shí)、基于統(tǒng)計(jì)等等大多是遞歸循環(huán)結(jié)構(gòu))+算力(算力非常高,智能算法才能更好的運(yùn)作)傳統(tǒng)軟件編程=數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(相對于AI少量數(shù)據(jù))+算法(算法相對機(jī)器并不是太復(fù)雜遞歸運(yùn)算較少)+算力(不需要太多算力)三維模擬軟件=數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(相對于普通應(yīng)用軟件中等數(shù)據(jù))+算...

rickchen | 1322人閱讀

弱人工智能精品文章

  • Java對象引用四個(gè)級(jí)別(強(qiáng)、軟、、虛)

    ...術(shù)教程,微服務(wù)及分布式技術(shù),架構(gòu)設(shè)計(jì),區(qū)塊鏈技術(shù),人工智能,大數(shù)據(jù),Java面試題,以及前沿?zé)衢T資訊等。

    liuhh 評(píng)論0 收藏0
  • 人工智能革命:一個(gè)在ANI上運(yùn)行的世界

    如果你像我一樣,曾經(jīng)認(rèn)為人工智能是一個(gè)愚蠢的科幻概念,但最近你一直聽到有些嚴(yán)肅的人提到,你才明白你其實(shí)沒有真正的理解人工智能。 有很多人對AI這個(gè)術(shù)語感到困惑是因?yàn)橛腥齻€(gè)原因: 1)我們將AI與電影聯(lián)系起來...

    funnyZhang 評(píng)論0 收藏0
  • 大數(shù)據(jù)分析&人工智能:技術(shù)內(nèi)容價(jià)值觀辨析

    ...數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)體系中,最高價(jià)值技術(shù)到底是什么,以及在人工智能領(lǐng)域中反對派的聲音越來越大的時(shí)候,人工智能是否還能走下去,還能走多遠(yuǎn)? 大數(shù)據(jù)技術(shù):計(jì)算資源無限,世界將會(huì)是怎樣 大數(shù)據(jù)分析并不雞肋 在計(jì)算機(jī)誕生...

    ziwenxie 評(píng)論0 收藏0
  • 外行人都能看得懂的機(jī)器學(xué)習(xí),錯(cuò)過了血虧!

    ...這篇主要跟大家一起入門機(jī)器學(xué)習(xí)。作為一個(gè)開發(fā)者,人工智能肯定是聽過的。作為一個(gè)開發(fā)面試者,肯定也會(huì)見過機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)崗位(反正我校招的時(shí)候就遇到過)。 可能還會(huì)聽過或者見過深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...

    Tonny 評(píng)論0 收藏0
  • 深度學(xué)習(xí)在人臉識(shí)別中的應(yīng)用 —— 優(yōu)圖祖母模型的「進(jìn)化」

    ...析等領(lǐng)域開展技術(shù)研發(fā)和業(yè)務(wù)落地。序言——「弱弱」的人工智能說到人工智能(Artificial Intelligence, AI)人們總是很容易和全知、全能這樣的詞聯(lián)系起來。大量關(guān)于人工智能的科幻電影更給人工智能蒙上一層神秘的色彩。強(qiáng)如《...

    546669204 評(píng)論0 收藏0
  • 混合云-自建機(jī)房(烏蘭察布、青浦)

    ...控、控制臺(tái)接口、成熟的內(nèi)部運(yùn)營系統(tǒng)開放API對接能力;智能管理:支持RFID資源智能識(shí)別、機(jī)器人智能巡檢、VR遠(yuǎn)程參觀、AR遠(yuǎn)程指導(dǎo)等功能;優(yōu)質(zhì)底價(jià):烏蘭察布資源北京同類資源低50-60%;青浦成本較上海同類資源低8-10%競爭...

    社區(qū)管理員 評(píng)論0 收藏0
  • AIOps在攜程的踐行

    ...多個(gè)AIOps項(xiàng)目的設(shè)計(jì)與研發(fā)。信號(hào)處理專業(yè)碩士畢業(yè),對人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及數(shù)學(xué)有濃厚的興趣,對人工智能技術(shù)結(jié)合運(yùn)維場景的實(shí)踐有深入研究。隨著人工智能時(shí)代的到來,攜程生產(chǎn)環(huán)境運(yùn)維進(jìn)入了新的運(yùn)維時(shí)代...

    MingjunYang 評(píng)論0 收藏0
  • 人工智能期末筆記

    ...維多成,模擬人類智能活動(dòng)。 連接主義(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))認(rèn)為人工智能源于仿生學(xué),特別是對人腦模型的研究。 舉例,MP神經(jīng)元,感知機(jī),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 行為主義(智能機(jī)器人)認(rèn)為人工智能源于控制論。早期的研究工作重點(diǎn)是模擬人在控...

    CodeSheep 評(píng)論0 收藏0
  • RNN和LSTM!爆!了!注意力模型才是王道

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    YancyYe 評(píng)論0 收藏0

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