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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...案总经理刘澍泉在主题为《云转型之路》的演讲中讲到，人工智能已经进入到产业化的阶段，我们可以看到，人工智能和更多垂直化行业、和细节产业的结合。人工智能和视频云的技术结晶——视网膜视频云智能视频解决方...
...方案等。谷歌也不例外，在大会 keynote 中 Jeff Dean 介绍了人工智能近期的发展及其对计算机系统设计的影响，同时他也对 TPU、TensorFlow 进行了详细介绍。文末提供了该演讲资料的下载地址。在演讲中，Jeff Dean 首先介绍了深度学习...
...制造业作为国民经济的根基，如何借助云计算、物联网、人工智能等新技术度过转型爬坡期，让制造业成为托举中国经济的支柱，是云服务商需要肩负的责任。金山云希望成为一股改变制造业的重要力量，与各个生态伙伴一起，...
...仅仅是计算机视觉和模式识别，主办方连科研性别平等和人工智能发展趋势都考虑了进去。CVPR2016 活动日程表。短短三天，承载这么多的内容。深度学习一统计算机视觉江湖 根据 Twiiter 上的消息，主要展台都各有看点。例如 Twi...
...该项目的软硬件集成技术，可以首次在区块链上实现诸如人工智能这样的计算密集型应用。这支「最强学术部队」联合创始人之一的 Noah Johnson在中美创投峰会区块链论坛上分享了他对区块链技术前沿发展趋势的见解。 应用为王...
风起云涌的2017年，云计算、大数据、人工智能和物联网等领域的快速发展，带动了数据存储、计算和网络流量需求的增加。技术创新驱动了IDC和云计算市场规模快速增长，产业前景极为看好。 中国IDC产业年度大典，作...
...讲为这一疑问提供了一个可能的回答，这场演讲的视频在人工智能研究人员间广为分享。演讲中，希伯来大学的计算机科学家和神经学家Naftali Tishby，提出了一种解释深度学习工作原理的新理论，并给出了证据支撑。Tishby认为，...
...的：什么是AI产品化 常见AI产品化的误区，AI产品商业化 人工智能应用开发过程中的的理想vs现实 AI产品体系发展路径 AI产品需求管理 AI产品三要素（以构建计算机视觉3D深度人脸识别产品为例） AI产品需求管理：定义宏观需求，...
...始的第二次巨大的技术革命，那就是IOT的革命，就是所谓人工智能、智慧机器，未来的机器吃的不是电，未来的机器用的是数据，所以希望大家高度重视，所有的制造行业，由于零售行业发生变化，原来的B2C的制造模式将会彻底...
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...
