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2017AI回顧：“狂野西部”般的人工智能更智能
“人工智能就像現(xiàn)在的‘狂野西部’，”高通的圖形主管TIm Leland在本月早些時候告訴我，該公司推出了最新的高端移動芯片。Snapdragon
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未來AI可能會更替180萬個崗位，你該如何應對？
根據(jù)科研公司Gartner的一項新研究，到2020年，人工智能（AI）和機器學習可能會淘汰180萬個工作崗位，但同時創(chuàng)造230萬個新崗位。在這種情況下，消失和創(chuàng)造這兩大不同結果在很大程度上取決于
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TensorFlow的框架結構解析
TensorFlow是谷歌的第二代開源的人工智能學習系統(tǒng)，是用來實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡的內(nèi)置框架學習軟件庫。目前，TensorFlow機器學習已經(jīng)成為了一個研究熱點。由基本的機器學習算法入手，簡析機器學習
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數(shù)據(jù)科學、機器學習和AI的區(qū)別？如何一起使用？
當我進行以數(shù)據(jù)科學家進行自我介紹時，經(jīng)常會被問道：“數(shù)據(jù)科學和機器學習有什么區(qū)別？”或者“這是不是意味著你在研究人工智能？”所以我將通過本文進行回
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人工智能之機器學習與深度學習介紹
我們周圍的事物正變得越來越智能。 從汽車到智能手機，到數(shù)字助理，甚至包括機器人。我們不只是在講每天層出不窮的、突破性的新功能。更重要的是，設備、計算機和機器都在聰明地執(zhí)行任務。它們是如何
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機器學習將改變商業(yè)智能分析應用
隨著人工智能(AI)與機器學習(machine learning)技術取得進展后，將會讓數(shù)據(jù)預備、發(fā)現(xiàn)、分析、預測與以數(shù)據(jù)為主的決策更加簡易，進而幫助業(yè)者使其營運流程更加智能化。 據(jù)報導
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IoT并不安全？IoT的五大困惑
近幾年物聯(lián)網(wǎng)（IoT）無論在消費者或是企業(yè)領域的成長皆快速，但許多人也對IoT能帶來的益處產(chǎn)生迷思，一旦有著錯誤認知，則有可能將企業(yè)的IoT方針帶往錯誤方向，錯過IoT帶來的真正變革力量，或
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機器學習中算法與模型的區(qū)別
機器學習中的“算法”是什么？ 機器學習中的“算法”是在數(shù)據(jù)上運行以創(chuàng)建機器學習“模型”的過程。 機器學習算法執(zhí)行“模式識別”。算法從數(shù)據(jù)中“學習”，或者對數(shù)據(jù)集進行“擬合”。 機器學習算法有很多。比如
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機器學習的突飛猛進，這些進步很可疑
站在2018年，圖像分類準確率在95%以上的模型，已經(jīng)遍地都是。 回想2012年，Hinton帶著學生們以ImageNet上16.4%的錯誤率震驚計算機視覺研究界，似乎已經(jīng)是遠古時期的歷
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用高德納曲線探討人工智能的發(fā)展情況
首先，介紹一個新科技預測工具—技術成熟度曲線（The Hype Cycle）。技術成熟度曲線是美國高德納公司提出并使用的預測工具。從1995年開始，高德納公司就開始用技術成熟度曲 線
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PyTorch如何加速數(shù)據(jù)并行訓練？分布式秘籍大揭秘
在芯片性能提升有限的今天，分布式訓練成為了應對超大規(guī)模數(shù)據(jù)集和模型的主要方法。本文將向你介紹流行深度學習框架 PyTorch 最新版本（ v1.5）的分布式數(shù)據(jù)并行包的設計、實現(xiàn)和評估。 論文地
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微型控制器會成為機器學習的關鍵命門
Azeem請我在CogX上做一次演講，并且希望我集中討論我希望觀眾領悟的一個點。幾年前我的工作的重點就是讓人們相信深度學習是一次真正的革命，而不是一時的熱潮，但是不斷涌現(xiàn)的諸多產(chǎn)品足以回答這個問
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腦機接口的“校準”新成果，可以幫助殘疾人在幾秒鐘內(nèi)學會使用
腦機接口（BCI）能實現(xiàn)重度殘疾人對輪椅、機器人手臂以及電腦等設備的控制。雖然在提高這些設備的準確度與精密度方面已經(jīng)取得了很大的進步，但是為了使用戶熟悉這些技術，需要長時間的繁瑣訓練。必須讓計算
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芬安全利用機器學習和行為分析技術于端點安全
企業(yè)基礎設備越來越多，控制每個端點變得越來越困難，以及員工頻繁使用網(wǎng)絡來完成工作，使得網(wǎng)絡安全充斥太多不確定因素。芬安全(F-Secure)將極為復雜的端點保護變得很簡單。 導致不同類型
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是誰賦予了人工智能強大的力量？
一、人工智能與深度學習 2016年，AlphaGo與李世石九段的圍棋對決無疑掀起了全世界對人工智能領域的新一輪關注。在與李世石對戰(zhàn)的5個月之前，AlphaGo因擊敗歐洲圍棋冠軍樊麾二段，
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保險業(yè)者用機器學習提高業(yè)務效率
保險業(yè)者將機器學習運用到業(yè)務的實際案例越來越多元，據(jù)DataRobot研究指出，包括索賠預測、動態(tài)價格調(diào)整、詐欺偵測、產(chǎn)品推薦、風險評級、安全與隱私等，都是保險業(yè)者利用機器學習優(yōu)勢的類別。
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Goanna Solutions將AWS re / Start培訓計劃帶到澳大利亞
澳大利亞本土企業(yè)Goanna Solutions將在澳大利亞啟動名為AWS re / Start的培訓計劃。 通過與Amazon Web Services合作，AWS re / Start是一項全日制
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遍覽200多個機器學習工具后，我學到了啥
大數(shù)據(jù)文摘出品 來源：huyenchip 編譯：Fisher、Andy 因為機器學習研究的放緩，以及大家對產(chǎn)業(yè)化的需求。近來大家對MLOps的關注越來越高，特別是其中涉及到的各種各樣的工具。 在這篇
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意法半導體發(fā)布STM32狀態(tài)監(jiān)測功能包，通過Cartesiam工具簡化機器學習過程
中國，2020年7月29日——意法半導體發(fā)布一款免費的STM32軟件功能包，讓用戶可以用微控制器探索套件快速創(chuàng)建、訓練、部署工業(yè)狀態(tài)監(jiān)測智能邊緣設備。
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辨別“偽人工智能”這三招最有效，AI有真假教你一招制敵！
好像突然之間，每一個應用程序都云服務都被人工智能或機器學習強化了，新增的各種各樣的特性功能，都像魔法一樣神奇。 好像突然之間，每一個應用程序都云服務都被人工智能或機器學習強化了，新增的各
