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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...应用程序。但是，企业总是需要集中式核心处理，即使是最先进的微型数据中心也无法专门处理边缘的所有任务。随着未来几年5G技术的进步，网络架构将变得更快、更强大，这最终会抑制对强大边缘计算的需求。5G的未来虽然...
...GPU，希望以此更多用户在Google云中运行他们的机器学习和人工智能工作负载。专用的云GPU（例如Nvidia开发的GPU）旨在加速机器学习训练和推理、地球物理数据处理、模拟、地震分析和分析建模等工作负载。Google Compute Engine产品经...
介绍 过去几年一直是人工智能爱好者和机器学习专业人士的梦想之旅。这些技术已经从一个概念发展成为将会席卷未来的潮流，并且正在影响着今天的数百万人的生活。各国现在都有专门的人工智能部门和预算，以确保他们...
...享网络特征，也拥有探索新特征的能力，综合了上面两个最先进网络的优点。在ImagNet-1k、Places365和PASCAL VOC数据集上的大量实验证明DPN的性能优于之前的最先进的网络，特别是在ImagNet-1k数据集上，一个浅层DPN（模型规模小26%、计...
...边的一句话。为什么说 AIOps 将颠覆传统运维?如何才能把人工智能和运维管理相结合并落地?2018年5月，OneAPM 推出了全新的 AIOps 平台 Intelligence Insight(简称 I2)并正式启用 aiops.com 域名作为企业级运维产品的官方网站。I2 是一个面向...
...种方式,使用代理ip.亿牛云代理专为爬虫而生的代理,使用最先进的隧道转发理技术,我们提供一个固定的ip服务器地址，客户只需要配置到程序了里，就可以使用，我们的后台自动秒换ip。传统API提取式代理，通过URL定时获取代理IP...
...（DL）。 过去几年时间里，我们有一个完整的团队致力于人工智能研究和实验。该团队专注于开发新的进化计算方法（EC），包括设计人工神经网络架构、构建商业应用程序，以及使用由自然进化激发的方法来解决具有挑战性的...
...对这些数据进行储存、分析和计算。 我们还可以引入AI人工智能，通过强大的算力和算法，对数据进行深度处理，挖掘出更多的价值。 同时，云端和AI，也可以通过5G网络，对终端下达指令，进行精准控制、协同管理。 5G，不...
...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...
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...
