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
|
575人阅读
回答:人工智能无疑是当今科技届的热点领域，各大公司也在大力的投入。深度学习作为其热门技术，期间也产生了各种各样的深度学习智能框架。比如TensorFlow,Caffe,CNTK,Theano等等，其中TensorFlow毋庸置疑的成为了最热的热点。那么对于非专业研究者的开发人员甚至非开发人员，我们如何入门呢？接下来小编为大家整理了一些深度学习TensorFlow的入门资源。（主要是一些长期教程）官网 h...
ephererid
|
1579人阅读
回答:作为一个多年的从业者，我想说的是Python和人工智能是两个完全不同的概念，Python只是一种编程语言，而人工智能是一种科学方法，主要研究如何通过计算机实现类似人类智能的装置或者程序。Python作为一种计算机编程语言，可以作为实现人工智能的编程工具，但是它并不是唯一的选择。先来简单介绍下人工智能的实现方法，目前主要有两种流派。一种是基于神经网络的机器学习，也就是近年来随着Google的阿尔法狗...
olle
|
670人阅读
回答:底层的算法很多都是C，C++实现的，效率高。上层调用很多是Python实现的，主要是Python表达更简洁，容易。
王笑朝
|
1065人阅读
回答:AI人工智能绝对会成为未来最大的变革之一，但是这能否成为一种趋势我持怀疑态度。因为AI技术需要的数据样本和硬件投入都是非常高规格的，只有那些渗透到生活场景中的大型科技公司才有能力去经营这一事业。放一组资料：2014年，Facebook的DeepFace人脸库包含了4030位样本人物的4400万张图，算法方面由多达8层网络、1.2亿训练参数的系统来支持。而谷歌的FaceNet数据库规模更大，容量为来...
chengtao1633
|
641人阅读
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
|
948人阅读
... SciPyCon 2018 sklearn 教程 十五、估计器流水线 数据科学和人工智能技术笔记 一、向量、矩阵和数组 Sklearn 学习指南 第一章：机器学习 - 温和的介绍 线性回归/逻辑回归/softmax 回归 AILearning 第5章_逻辑回归 AILearning 第8章_回归 CS229 ...
...这篇主要跟大家一起入门机器学习。作为一个开发者，人工智能肯定是听过的。作为一个开发面试者，肯定也会见过机器学习这个岗位(反正我校招的时候就遇到过)。 可能还会听过或者见过深度学习、神经网络...
...别应用中，因此他也被称为卷积网络之父，是公认的世界人工智能三巨头之一。 2018年11月08日，他来到加州大学圣巴巴拉分校，为在场师生作了一场关于自监督学习的前沿报告，近日他在twitter上公开了报告的全程录像以及Slides...
一、人工智能与机器学习 说到人工智能，就不得不提图灵测试。图灵测试是阿兰图灵在1950年提出的一个关于机器是否能够思考的著名实验，测试某机器是否能表现出与人等价或无法区分的智能。主要内容是：测试者与被测试...
...N、RNN 内部网络结构区别http://www.techweb.com.cn/net... TensorFlow人工智能引擎入门教程之九 RNN/LSTM循环神经网络长短期记忆网络使用https://my.oschina.net/yilian... Deep Learning源代码收集-持续更新…http://blog.csdn.net/zouxy09/... 一文看懂系列之深...
...N、RNN 内部网络结构区别http://www.techweb.com.cn/net... TensorFlow人工智能引擎入门教程之九 RNN/LSTM循环神经网络长短期记忆网络使用https://my.oschina.net/yilian... Deep Learning源代码收集-持续更新…http://blog.csdn.net/zouxy09/... 一文看懂系列之深...
...认为深度学习本身尽管很有用，但不太可能独自实现通用人工智能。我认为深度学习「并非一种通用的解决方案，而只是众多工具之一」。取代纯粹深度学习的将是混合模型，它不仅具有深度学习的监督形式，还包含其他技术，...
...，这就是机器学习。 通常来说, 机器学习的方法包括: 监督学习(supervised learning)：有数据和标签; 非监督学习(unsupervised learning)：只有数据没有标签; 半监督学习(semi-supervised learning)：结合了监督学习和非监督学习; 强化学习(rei...
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...
