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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...tas加入了由Reddit管理的AMA（Ask Me Anything）平台。报告导读人工智能进展的关键要素：基础科学理论、数据、计算力、算法软件深度学为什么成功的另一视角： 深度神经网络从数据中学习神经编程编译器人工智能前沿7大热点：强...
我们正处在变化的边缘，就像地球上人类生命的崛起一样。——弗诺·文奇 站在这里感觉如何? 这似乎是一个非常陡峭的站立场所 - 但是你必须明白这是站在时间图表上的感觉：你并不能看到你的右边是什么。 所以站在那里...
...看待中国 AI学术界论文数量多，但大师级人物少的现状？人工智能被首次写入中国政府工作报告，但中国的AI开源生态还刚刚萌芽，在全球尚处边缘化地位，如何打造中国AI的主流生态等议题进行讨论。关于GAN 与平行智能的关系...
企业安全、人工智能、云计算和区块链都有望在今年取得重大进展。如果说2018年是数据泄露事件频发的一年，那么对于IT专业人士来说，今年则将是企业采取具体措施来防止数据泄露的一年。下面是最近参加了＠IDGTechTalk 在Twitte...
...吴恩达等为首的四大深度学(tiao)习(can)天王。深度学习和人工智能的春天离人工智能最近的IT互联网公司敏锐嗅到了这一机遇。从2011年开始，深度学习算法的成熟令人工智能技术实现飞跃，包括微软、苹果、谷歌、Facebook、国内BA...
...新的对话模式的最后阶段：用户可能不再需要下载APP； 人工智能的 bot 利用语音和自然语言能力，能智能监控并通过消息UI做出响应，自动将必要的服务资源（很可能储存在云端）提供给用户。 由于最近机器学习和AI有了巨大进...
...高，本文对深度学习在机器阅读理解领域的技术应用及其进展进行了归纳梳理。什么是机器阅读理解机器阅读理解其实和人阅读理解面临的问题是类似的，不过为了降低任务难度，很多目前研究的机器阅读理解都将世界知识排除...
人工智能的应用中，语音识别在今年来取得显著进步，不管是英文、中文或者其他语种，机器的语音识别准确率在不断上升。其中，语音听写技术的发展更为迅速，目前已广泛在语音输入、语音搜索、语音助手等产品中得到应...
...模型的）将会是更普遍的概念，即我们应该如何构建新的人工智能。在2018年，人工直觉的概念将不再是一个边缘概念，而是一个普遍接受的概念。 6、解释能力（Explainability）是无法实现的，我们只能假装 解释能力存在两个问题...
...模型的）将会是更普遍的概念，即我们应该如何构建新的人工智能。在2018年，人工直觉的概念将不再是一个边缘概念，而是一个普遍接受的概念。 6、解释能力（Explainability）是无法实现的，我们只能假装 解释能力存在两个问题...
...模型的）将会是更普遍的概念，即我们应该如何构建新的人工智能。在2018年，人工直觉的概念将不再是一个边缘概念，而是一个普遍接受的概念。 6、解释能力（Explainability）是无法实现的，我们只能假装 解释能力存在两个问题...
...来越多的计算量有效地投入到单个模型的训练中，并且是人工智能训练计算快速增长的重要推动者。但是，batch如果太大，则梯度消失。并且不清楚为什么这些限制对于某些任务影响更大而对其他任务影响较小。我们已经发现，...
...元的，所以说它们其实是一些多层反卷积网络进化出来的人工智能生命吗？开完脑洞，我们回过头看，不得不承认这个实验的setup实在过于简化了，能否扩展到更加实际的复杂场景，也会是一个问题。但是不管怎样，生成出来的...
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...
