• 数学之光照亮AI之路:探究数学背景在人工智能学习中的优势

    时间:2024-04-12 16:28:24

    在科技日新月异的今天,人工智能(AI)已成为引领未来发展的重要力量。然而,对于许多初涉此领域的学习者来说,AI的复杂性和深度常常让他们望而却步。有趣的是,那些数学基础扎实的人在学习AI时,往往能够游刃有余,轻松应对各种挑战。那么,为何数学好的人学习人工智能会轻松很多呢?本文将深入探讨数学在人工智能学...

  • 记山世光老师的讲座—以计算机视觉为例的人工智能初探

    时间:2024-04-12 08:45:32

    引子 :   今天去望江校区听了山世光老师的关于人工智能的讲座,觉得收获很大,我决定在博客上整理一下,也算是对讲座中内容的巩固。老师主要是针对人工智能小白开展的讲座,对于我这个对机器学习、深度学习怀有敬畏心的“小白”,可谓是很大的收获,而且在讲座结束后,老师和许多学长学姐之间的问答环节也让我知道了人...

  • 人工智能和人类智能的本质区别是什么(三)

    时间:2024-04-11 13:56:22

    在前面的文章中我们给大家介绍了人工智能和人类智能的本质区别中的两种,第一就是人工智能和人类智能的两者的进化途径以及本质属性不同,第二就是人工智能和人类智能的物质的承担者不同,这两个方面都是从结构角度来说的,从结构的角度我们发现这两种事物的不同。下面我们就从其他方面解答两者的本质区别。人工智能和人类智...

  • 关于人工智能写作的发展以及看法

    时间:2024-04-11 10:05:52

    人工智能技术的快速发展使其应用领域得以扩展。从金融服务到小说创作,人工智能技术都占有了一席之地。人工智能可以取代编辑吗?近日某公司开发了一个神码AI人工智能写作软件,据说现在人工智能可以理解超过85%的内容。现在也可以用来写小说和写网络文章,团队将准备小说的故事情节并为人工智能提供替代词,并且机器将...

  • 人工智能的主要处理流程

    时间:2024-04-10 12:08:18

    为了更好的理解人工智能的主要处理流程,我们首先要思考下面的三个问题。1、人工智能的本质逻辑什么?其实就是如何让机器,能够像人一样的思考和工作,也就是“让机器拟人”。2、人是如何思考和工作的?当然是基于以往积累的知识和经验,进行劳动生产。3、人工智能会如何思考和工作呢?则是先对某个领域的数据进行挖掘,...

  • 人工智能助力三维几何自动化建模

    时间:2024-04-10 12:05:04

    传统数字化建模软件的局限无论是工业、科研还是生活娱乐中,越来越多的场合都离不开数字化三维几何建模技术。传统的数字化建模方法需要工程师熟练掌握并使用非常专业的建模软件,如:3DMAX,AutoCAD等。这些软件基于几何算法,便于建立形状规则或变形规律的几何模型;但对于不规则的复杂几何形状(如:人体组织...

  • 地平线芯片及解决方案亮相世界人工智能大会(WAIC)

    时间:2024-04-10 11:54:14

    -Matrix自动驾驶计算平台登SAIL榜单上海2018年9月18日电 /美通社/ -- 9月17日上午,2018世界人工智能大会(WAIC)在上海拉开帷幕。大会以“人工智能赋能新时代”为主题,围绕产业趋势和AI热点问题进行高端对话,共同探讨新一代人工智能的发展愿景。作为在嵌入式人工智能领域有着核心...

  • 人工智能(AI)是如何处理数据的?

    时间:2024-04-10 07:31:59

    AI处理数据主要是通过数据挖掘和数据分析。 一、数据挖掘(Data mining),又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(Knowledge-Discovery in Databases,简称KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与...

  • Python人工智能之-三大数学难点 !

    时间:2024-04-09 17:56:11

    1. 微积分: 定积分与不定积分、全微分、最小二乘法、二重积分、微分方程与差分方程等...2. 线性代数: 行列式、矩阵、向量、线性方程组、矩阵的特性和特性向量、二次型等...3. 概率论和统计学: 期望、方差、协方差、条件概率的链式法则、全概率分布、贝叶斯公式等......

  • 人工智能冲击下的十大高危行业,你中了吗?

    时间:2024-04-08 20:58:27

    原文:10 Jobs Artificial Intelligence Will Replace (and 10 That Are Safe) 作者:Sophia Bernazzani 译者:聂震坤 审校:屠敏十大高危行业1)电话销售可能性:99%理由:你可能已经收到过各种推销产品的电话,然而电话营销...

  • 动用人工智能种“一棵树” 蚂蚁森林背后的高科技你想都想不到

    时间:2024-04-08 20:02:34

    阿里巴巴95公益周还没有结束,截至9月7日下午5点,蚂蚁森林明星公益林已经累计浇水8亿多克,种下了5782棵樟子松!这距离页面上线才3天多一点时间。期间支付宝公益挑战也顺利完成。一年多的时间里,蚂蚁森林的粉丝是蹭蹭地网上跑,目前,蚂蚁森林用户超过2.3亿。一个公益产品能达到这样的两级,可以说出乎所有...

  • 【六大重构】李彦宏挂帅人工智能,一张图看懂百度五年架构变迁

    时间:2024-04-08 17:43:25

    2016年4月13日,李彦宏通过内部信宣布百度的架构调整,即日起百度将成立“百度搜索公司”,由搜索业务群组(SSG)、移动服务事业群组(MSG)、糯米事业部组成,向海龙出任新公司总裁向李彦宏汇报。 此次调整之后,李彦宏将把更多时间和精力放在互联网金融、无人车、人工智能等创新业务上,同时更多地从战略层...

  • 互联网,大数据和人工智能对我们的生活带来的影响

    时间:2024-04-08 08:22:44

    现在是一个信息大爆炸的时代,不管是互联网+还是人工智能都是基于大数据,三者是有着紧密联系的,互相联系,互相依托。但互联网,大数据,人工智能,对我们的生活有什么影响?先说说互联网——办公智能化:以前的很多资料都需要人为的进行抄写和呈递,现在只需要将数据输入文档中,然后直接打印出来即可。很多公文资料也只...

  • 人工智能数学基础--概率论

    时间:2024-04-06 22:31:19

    概率论概率论与人工智能•概率论是研究不确定的学科。•概率论是现有许多人工智能算法的基础。现阶段的很多人工智能算法都是数据驱动的,且目的大多为了做预测或是作出更好的决策。如:o机器翻译中,如何检测你输入的语言种类。一种简单的方法就是把你输入的词或句子进行分解,计算各语言模型的概率,然后概率最高的是最后...

  • Python人工智能应用----文本情感分析

    时间:2024-04-06 20:59:37

    1.问题引入 接着前两节课的内容,今天我们要构建一个人工智能系统。 它的目的是像人类一样,区分评价的情感是正面还是负面的。 接下来,我们要对提取的文本进行感情色彩的分析,这个就是文本情感分析,我们要使用机器学习里面的--------监督学习 2.监督学习 监督学习是机器学习的一种,是指通过让机器去学...

  • 人工智能(regex)—— 正则表达式

    时间:2024-04-06 16:03:04

    一、正则表达式正则表达式产生原因:        1. 文本处理已经成为计算机常见工作之一        2. 对文本内容的搜索、定位、提取是一项比较复杂困难的工作        3. 为了快速方便处理上述问题,产生正则表达式技术定义:        即高级文本匹配模式,提供了搜索、替代、查找等功能...

  • 【机器学习入门】拥抱人工智能,从机器学习开始

    时间:2024-04-05 16:45:49

    拥抱人工智能,从机器学习开始 目录: 1. 机器学习:一种实现人工智能的方法2. 机器学习算法:是使计算机具有智能的关键3. Anaconda:初学Python、入门机器学习的首选4. 总结转载链接:文章-阿里云开发者社区-云计算社区-阿里云 背景: 自“阿尔法狗”(AlphaGo)完胜人类围棋顶...

  • 华宇法律人工智能平台:用新一代的科技推动新时代的法律服务达到完全互联、无所不在 |百万人学AI评选

    时间:2024-04-05 10:09:09

    2020 无疑是特殊的一年,而 AI 在开年的这场”战疫“中表现出了惊人的力量。站在“新十年”的起点上,CSDN【百万人学AI】评选活动正式启动。本届评选活动在前两届的基础上再度升级,设立了「AI优秀案例奖Top 30」、「AI新锐公司奖Top 10」、「AI开源贡献奖Top 5」三大奖项。我们相信...

  • [DeeplearningAI笔记]神经网络与深度学习人工智能行业大师访谈

    时间:2024-04-05 09:37:24

    觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me吴恩达采访Geoffrey HintonNG:前几十年,你就已经发明了这么多神经网络和深度学习相关的概念,我其实很好奇,在这么多你发明的东西中,哪些你到现在为止依然保持有热情的.Hinton:我认为我觉得最具学术之美的是受限Boltzmann机器...

  • deeplearning.ai 人工智能行业大师访谈 林元庆 听课笔记

    时间:2024-04-05 09:34:43

    1. 读博士之前,林元庆是学光学,他自认为数学基础非常好。在宾夕法尼亚大学上课认识了他的博士导师Dan Lee,转学机器学习。他从头开始学了很多算法,甚至PCA,之前他完全不知道这些,他觉得非常兴奋,每天都能学到好多新东西。博士毕业后去了NEC做研究员(2008年),在NEC后期才开始进入计算机视觉...