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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BREW 分发系统（BDS）通常被理解成为一种内容分发技术，用来来降低服务器和带宽资源的无谓消耗，提高服务品质。从实现上看，有两种主流的内容分发技术:PUSH和PULL。 PUSH是一种主动...
... 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 ...
...gio和Geoffrey Hinton在深度学习领域的地位无人不知。为纪念人工智能提出60周年，的《Nature》杂志专门开辟了一个人工智能 + 机器人专题 ，发表多篇相关论文，其中包括了Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton首次合作的这篇综述...
...gio和Geoffrey Hinton在深度学习领域的地位无人不知。为纪念人工智能提出60周年，的《Nature》杂志专门开辟了一个人工智能 + 机器人专题 ，发表多篇相关论文，其中包括了Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton首次合作的这篇综述...
...ture Directions》，来自澳大利亚埃迪斯科文大学的研究人员综述了深度学习在医学图像分析领域应用的概念、最近出现的常用方法、数据集、面临挑战和可能的未来方向其参考了近几年三百多篇文献，值得医学影像处理领域的学者...
今日arXiv新上论文《Deep Learning for Image Super-resolution:A Survey》，详细回顾了近年来基于深度学习的图像超分辨率（Super-resolution，SR）的方方面面，对于想要进入该领域、在该领域进一步研究、涉足该领域研发的朋友，堪称必读论...
Deep learning for digital pathology image analysis: A comprehensive tutorial with selected use cases Deep learning for digital pathology image analysis: A comprehensive tutorial with selected use case...
...类专题研究报告（合集） 零售业专题研究报告（合集） 人工智能专题研究报告（合集） 家居专题研究报告（合集） 物流专题研究报告（合集） 餐饮专题研究报告（合集） 医疗专题研究报告（合集） 旅游专题研究报告（合集...
知识图谱构建的关键技术1 知识提取2 知识表示3 知识融合4 知识推理知识推理则是在已有的知识库基础上进一步挖掘隐含的知识，从而丰富、扩展知识库。在推理的过程中，往往需要关联规则的支持。由于实体、实体属性以及关...
...启发我们使用迁移学习来解决训练数据不足的问题。本篇综述的重点是回顾当前利用深度神经网络进行迁移学习的研究及其应用。我们根据深度迁移学习中使用的技术，给出了深度迁移学习的定义、类别并回顾了最近的研究工作...
... 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...
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...
