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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...的常用工具，它致力于成为影响全球的力量。作为世界上人工智能领域的顶尖研究员，吴恩达先生能否助其成功挑战硅谷较大的互联网公司？百老汇音乐厅位于旧金山北海岸，是新古典主义建筑，已拥有95年历史，历经岁月磨蚀...
...的研究室。在办公桌边吃饭，谈话内容很自然地也涉及到人工智能。他是百度的首席科学家，同时也是斯坦福大学计算机系的教授。在其他搜索引擎仍在发展时，他就曾帮助谷歌启动了脑计划，现在他在百度从事相似的人工智能...
...度首席科学家吴恩达教授发表演讲：《利用深度学习开发人工智能应用的基本要点（Nuts and Bolts of Building Applications using Deep Learning）》。为了方便读者学习和收藏，雷锋网特地把吴恩达教授的PPT 做为中文版。此外，吴恩达教授曾...
...伦比亚大学和多伦多大学就读过。后来在 Elon Musk 旗下的人工智能研究机构 OpenAI 任研究员。2017 年 6 月，Karpathy 担任人工智能和 Autopilot Vision 部门的主管。Twitter： https://twitter.com/karpathyIan GoodfellowGoogle Brain 研究员Ian Goodfellow 是 Go...
在最近的 NIPS 2016 会议上，吴恩达分享了关于深度学习的一些看法。我们在此做一个整理。 深度学习较大的优势在于它的规模，从吴恩达总结的下图可以看出：当数据量增加时，深度学习模型性能更好。除此之外，神经网络越...
人工智能热潮，你家有AI大牛吗？ 人工智能的异常火热，有望成为未来10年乃至更长时间内科技产业发展焦点，但推动该技术的发展关键因素是人才和数据，下面就来看看科举巨头和初创企业都有哪些人工智能技术大牛。 百...
...机器问题」重现从最初的屡屡失败，到现在的朝气蓬勃，人工智能会导致大面积失业甚至让人类灭绝吗？或许历史会给我们一些有用的线索。有些人害怕机器会抢走所有人的工作，而只是有选择地让少数人受益，并最终彻底颠覆...
在原文作者Caleb Garling对话吴恩达时，他刚结束在旧金山的深度学习大会，这名斯坦福深度学习教授，前Google Brain负责人，Coursera的创始人和现任百度首席科学家在大会上受到了一大群仰慕他的计算机科学家的访问。吴恩达和我...
...力的时候达成心愿，更有尊严的过完最后的日子。近期，吴恩达团队用深度学习建立了一个项目，利用病人的电子病例，来检测未来3-12个月有高死亡风险的病人。这些病人将被自动转给临终关怀组。这能够让临终关怀组更早知...
...识，熟悉Python、对机器学习有基本了解），想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。课程的语言是 Python，使用的框架是 TensorFlow 和 Keras。 在这 5 堂课中，学生将可以学习到深度学习的基础，学会构建神经网络，包括 ...
...，也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础，入门人工智能领域，其实只需要掌握必要的基础知识就好。AI的数学基础最主要是高等数学、线性代数、概率论与数理统计三门课程，这三门课程是本科必修的。这里整理了一...
由吴恩达领导的斯坦福大学机器学习小组，研发出一种新的深度学习算法，可以诊断14种类型的心律失常。吴恩达表示，机器学习模型可以比专家更较精确的诊断心律失常。这项研究可能是机器学习彻底改变医疗行业的标志之一...
2015年12月 Andrew Ng在Import IO主办的ExtractConf的演讲，谈数据科学家需要知道的深度学习知识。当时还演示了机器看图说话，机器问答，Dulight，Faceyou的效果。其中Faceyou就是个APP，能实时对人脸做3D建模，替换其他的鬼脸，他开玩笑...
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...
