回答:人工智能涉及到的知识结构比较复杂，是一个典型的多学科交叉领域，涉及到哲学、数学、计算机、经济学、神经学和语言学等诸多内容。正因如此，人工智能领域的研发需要克服诸多困难，每一次进步都需要付出巨大的努力。虽然人工智能已经经过了60多年的发展，但是目前人工智能依然处在行业发展的初期。编程语言是实现人工智能产品的一个重要工具，不少编程语言都可以完成人工智能产品的开发任务，比如C、Python、Java、C...
xuhong
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回答:顶尖AI人才：10%在中国，50%在美国主导人工智能（AI）研究和开发的约半数顶尖人才集中于美国。AI是数据经济的核心技术。如果负责最尖端研究的群体薄弱，中国的竞争力有可能下降。加拿大的AI初创企业「Element AI」根据2018年内在21个国际学会上发表的论文调查了作者人数和经历，统计了顶尖AI人才的分布。调查显示，全球有2.24万AI方面的顶尖人才。其中约半数在美国（1万295人），其次是...
happyfish
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回答:我是学软件开发专业的，方向基本也就确定了，要么前端，要么后端，或者大数据。首先，编程这个问题问的领域比较大，为什么说大？如我上述，学软件开发，要么前端，要么后端，也是编程，大数据，也是编程，人工智能一样也是编程……所以，没有明确一个具体的方向。编程世界，有一门古老的语言叫做C语言，它是C++和JAVA的祖先，一切语言的基础都来自它，所以，你不妨与它先认识。但是，现在因为人工智能的火起来的pytho...
刘东
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回答:人工智能是一个大的概念，具体落地人工智能项目会接触机器学习和深度学习框架，这些框架大部分是基于Python开发的，所以要想深入人工智能项目开发，python语言的学习也是必须的！
Bryan
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回答:人工智能目前主流还是用的python语言和C/C++。其实大家在网上搜索，都可以查得到，人工智能用的是python语言。实际呢。人工智能的底层逻辑都是用C/C++写的。python只是负责来写一些实现的逻辑。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++写的，因为是计算密集型，还需要非常精细的优化，还需要GPU，还需要专用硬件的接口之类的。而这些，只有C/C++可以做到。而...
Corwien
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回答:谢楼主提问！人工智能与传统编程并没有太多差异，唯一的差异是需要大量数据和算力来进行模型拟合！AI＝大数据(算料数据)+算法(深度学习、基于规则、基于知识、基于统计等等大多是递归循环结构)+算力(算力非常高，智能算法才能更好的运作)传统软件编程＝数据结构(相对于AI少量数据)+算法(算法相对机器并不是太复杂递归运算较少)+算力(不需要太多算力)三维模拟软件＝数据结构(相对于普通应用软件中等数据)+算...
rickchen
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...法进行资源调度，实现计算控制。如果有一天，AGI（通用人工智能）生命体出现，通过技术还能不能有效控制？如果这种控制能够实现，再继续把这种控制的思路发展到极致，会不会物极必反，本来是为更好解决生活的智能...
...发力，通过合作伙伴生态大会，深入拓展渠道，并加强在人工智能领域的投入。随着BAT的深入布局和重点发力，其他小公司不论是技术、产品，还是渠道、生态等，在各个方面都表现出竞争乏力、难以抗衡的态势，生存境遇愈发...
简评：本文系译文，这是 Bill Gates 为美剧《硅谷》撰写的一篇文章，没想到 Bill Gates 也在追这部超魔幻现实主义科技喜剧。剧中对科技行业的描绘恰如其分，剧组曾拜访过 Bill Gates，并且还向 Gates 本人咨询过本行业的历史，...
... 模式层：实体-关系-实体，实体-属性-性值 数据层：比尔盖茨-妻子-梅琳达·盖茨，比尔盖茨-总裁-微软 3.2 技术架构 知识图谱的整体架构如图所示，其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，同时也是知识图谱更新的过程。 ...
...：你觉得对企业而言，如何才能做好 NLP？ 王仲远：NLP 是人工智能所有方向中一个还需要突破的领域。像语音识别和图像识别，通过深度学习已经可以得到非常好的结果。但人类和动物一个非常重要的区别就是，人类拥有非常完...
比尔·盖茨在上世纪80年代说的640K ought to be enough for anyone 也就是640K内存对哪个人来说都够用了 那个年代，微软开发的还是DOS操作系统，程序员们还在绞尽脑汁，想要用好这极为有限的640K内存 而现在，我手头的Mac Bo...
...一面。然而对于大多数人来说，关心的并不是棋法，而是人工智能的发展竟然如此迅速，未来人工智能究竟是会对人类有威胁？还是帮助人类生活得更好？ 北京时间 3. 9 日下午，在一场引起全世界关注的，号称堵上人类尊严...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
