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...
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...
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...
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!
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...
... 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 ...
...础、数据库、Java 高级、Java 分布式、微服务、大数据、人工智能、大前端、Python 等,非常丰富,这么多资料如果我分享成一个文件夹,那个链接很容易失效,反而不利于大家以后查看,因此我将资源细分了下,确保每一个分享...
... Mastery 博客文章翻译 PyTorch 0.2/0.3/0.4/1.0 中文文档和教程 人工智能/机器学习/数据科学比赛系列 Kaggle 项目实战教程:文档 + 代码 + 视频 数据科学比赛收集平台 LeetCode,HackRank,剑指 offer,经典算法实现 斯坦福 AI 系列笔记 斯...
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...https://www.analyticsvidhya.c... 介绍 深度学习目前已经成为了人工智能领域的突出话题。它在计算机视觉和游戏(AlphaGo)等领域的突出表现而闻名,甚至超越了人类的能力。近几年对深度学习的关注度也在不断上升,这里有一个...
...业的公司对技术的重视程度达到了前所未有的高度。随着人工智能技术和应用的发展和普及,人人懂一点编程会像英语一样普及。极客时间将为对技术感兴趣的互联网用户、编程爱好者、专业的技术人员和极客提供不同类型的知...
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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...