大数据智能核心技术入门

敏捷大数据方法论

大数据到底怎么学:数据科学概论与大数据学习误区

大数据独角兽Palantir之核心技术探秘

论大数据的泡沫、价值与应用陷阱

优于现有量子计算机性能 日本量子退火机真有这么牛?

日本国立情报学研究所等机构证实,其开发的、采用新计算方式的高速计算机,拥有超过现有量子计算机的性能。这台计算机名为“Coherent Ising Machine”,其设计目的是为快速解决组合优化问题。这台新计算机的性能真能超过现有量子计算机吗?为此,科技日报记者采访中国科学院量子信息重点实验室教授韩正甫得知,原来,这台计算机不是传统的量子计算机,而是一种专用量子计算机,又被称...

如何成为一名AI算法工程师

经常有朋友私信问,如何学 python 呀,如何敲代码呀,如何进入 AI 行业呀? 正好回头看看自己这一年走过的路,进行一次经验总结。 来看看你距离成为一名 AI 工程师还有多远吧~ ⭐具体内容:  我是因为什么开始接触敲代码人工智能/机器学习/深度学习自学如何寻找学习资料如何选择编程语言/框架校招/社招/实习/面试经验一碗鸡汤 ⭐声明:  本...

Facebook 数字货币的缘起、意义和后果

6月18日,Facebook 位于瑞士的子公司 Libra Network (天秤座网络)发布了加密数字货币项目白皮书。此前BBC报道说这个数字货币叫做 GlobalCoin ,翻译过来就是“全球币”。不过后来又传来消息说,GlobalCoin 只是其员工在内部的昵称而已,该数字货币正式的名称还是 Libra(天秤座)。虽然这个名字不如GlobalCoin 那么锋芒毕露,但天秤座本身就象征着平衡与公正,而且 Libra 音形俱似 LIB...

图灵奖得主Hinton:深度学习如何继续革命?

深度学习从何而来?又该向哪去? 近日,图灵奖得主、深度学习巨头Geoffrey Hinton和Yann LeCun在ACM FCRC 2019上发表了精彩演讲。 官网地址:https://fcrc.acm.org/about/about-fcrc 二人分别在大会上做了题为《深度学习革命》和《深度学习革命:续集》的精彩演讲。目前视频已经公开: https://www.youtube.com/watch?v=VsnQf7exv5I 新智元对演讲内容进行了整理。 Geoffrey Hi...

TensorFlow 等“开源陷阱”,会掐住中国 AI 企业的命门吗?

近来美国基于出口管制条例(EAR)规范,要求多个不同领域的企业、组织不得与特定的中国企业往来,这其中除了已为外界所知的原料、芯片、零部件、软件以外,也包括不同形式的技术标准与产业联盟组织。这些企业或组织与中国企业之间的往来,多半还是基于封闭式条件环境下的往来关系,通过商业协议或是申请加入组织的条件。但相较于此,对于部分开源(Open source) 的资源,未来是不是...

数学弱则芯片无:数学与芯片

01、半导体简介半导体工业是目前我国薄弱并且最重要的工业之一, 半导体也是现代人生活中不可或缺的工业产品, 电话、音响、计算机、汽车, 甚至玩具和电饭锅里面都会有半导体, 不过当大家在讲半导体时, 往往还不太清楚什么是半导体, 什么是半导体呢? 首先我们先来看1945年物理学诺贝尔奖得主包利(W. Pauli) 在1932年写给他同事的一段文字:On semiconductorsone should not do any wor...

DeepMind综述深度强化学习中的快与慢,智能体应该像人一样学习

近年来,深度强化学习方法给人工智能领域带来了很大的进展,在很多领域都超越了人类表现,比如雅达利游戏、围棋和无限制德扑。不过虽然它们很强大,但学习效率的低下让它们很难推广到更普遍的任务,也许结合「快」与「慢」的学习才是强化学习应该走的路。 DeepMind 研究者近期在 Trends In Cognitive Sciences 期刊上发表文章,概览了深度强化学习中的一些新技术,这些技术旨在弥补...

AI死亡启示录

公司业务引入AI一定能成功吗?Reddit机器学习今天最火的话题,讨论了一个真实的故事:公司在引入AI之后起到了相反的作用,导致内斗不断、人员流失,成为行业惨痛教训。这是一个真实的故事。在A公司有一支传统的X团队 ... 公司业务引入AI一定能成功吗?Reddit机器学习今天最火的话题,讨论了一个真实的故事:公司在引入AI之后起到了相反的作用,导致内斗不断、人员流失,成为...

OpenAI训练“4.5万年”,打DOTA 2:0战胜世界冠军团队

今天凌晨,OpenAI Five在Dota 2中以2:0击败了世界冠军团队OG,再次显示出了AI的强大威力,也正式宣告人类在Dota这种高难度游戏中成为AI的手下败将。 这次比赛,OpenAI Five的表现出是迄今为止展示出的较高水平:人类对手去年赢得了世界上最令人垂涎的电子竞技赛事TI8的冠军;OpenAI Five在去年输掉比赛后进行了优化,训练时间相当于人类玩了4.5万年,赢得比赛也并不出乎意料。 ...

人类首张黑洞照片幕后英雄:29岁女算法工程师

我们有幸见证了这一历史时刻。为什么这么说呢?因为要给黑洞“拍照”非常非常难,由于黑洞的性质,几十年来,黑洞引发了公众无数遐想,但就是没有人知道黑洞的真面目。正是这个原因,人类首张黑洞照片才受到公众的高度关注。 其实给黑洞拍照,是非常困难的事情,上一代人曾认为不可能做到。因为黑洞本身就是一个宇宙的陷阱,光和物质都无法从中逃脱,因此它是不可见的。但科学家可以追...

贾扬清:我对人工智能方向的一点浅见

有的同学可能会问为什么 AlphaGo 和 Starcraft 这样的算法可以成功, 一方面,深度学习解决了感知的问题,另一方面,我们也要看到还有很多传统的非深度学习算法,比如说 Q-learning 和其他增强学习的算法,一起支撑起了整个系统。而且,在数据量非常小的时候,深度学习的复杂网络往往无法取得很好的效果,但是很多领域,特别是类似医疗这样的领域,数据是非常难获得的,这可能是接下...

除了Kaggle,这里还有一些高质量的数据科学竞赛平台

除了大名鼎鼎的 kaggle,数据科学家可以参加的数据竞赛平台其实还蛮多的。有些比赛平台不仅提供比赛,还让你有机会自己创办比赛。有些比赛由公司赞助,有些由政府机构赞助。参加这些比赛不仅能让你的能力获得认可,还可以获得一些不菲的奖金呢~     在听了上百节慕课(MOOC)、看了上千本书和笔记、聆听了上百万人对数据科学的看法后,你会做什么呢?你要开始应用这些概念啦。...

刚刚,图灵奖授予“深度学习三巨头”!

信息来源 美国计算机协会(ACM) 资料整理 刘悦晨 魏潇 编辑 魏潇 今天,计算机领域最高奖项“图灵奖”迎来了新一届得主——加拿大蒙特利尔大学教授约书亚·本希奥(Yoshua Bengio)、谷歌副总裁兼多伦多大学名誉教授杰弗里·欣顿(Geoffrey Hinton),以及纽约大学教授兼 Facebook 首席 AI 科学家杨立昆(Yann LeCun)。 这三位被业内人士称为“当代人工智能教父”的科学家...

机器学习:这是一条GitHub高赞的学习路径

通过互联网学习意味着可以在无垠的知识海洋中遨游,但也可能因为广阔而迷失。在这个项目中,作者为机器学习提供了一个完整的学习路径。从 ML 到 DL、Scikit-Learn 到 TensorFlow,你需要这份学海指南。曾有多少次,当你试图接近某一个新主题或领域时,会感到困惑、迷失方向并且无「路」可循。要如何确保你能够深刻理解并且获得运用它的能力呢?当然是借鉴其他人的成熟路径,然后跟着...

知识图谱的技术与应用

导读:从开始的Google搜索,到现在的聊天机器人、大数据风控、证券投资、智能医疗、自适应教育、推荐系统,无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。 本文以通俗易懂的方式来讲解知识图谱相关的知识、尤其对从零开始搭建知识图谱过程当中需要经历的步骤以及每个阶段需要考虑的问题都给予了比较详细的解释。 对于读者,我们不要求有任何AI相关的背景知识。 目录...

大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例

摘要: 对于企业来说,100条理论确实不如一个成功的标杆有实践意义,本文的主旨就是寻找“正在做”大数据的49个样本。 本文力图从企业运营和管理的角度,梳理出发掘大数据价值的一般规律:一是以数据驱动的决策,主要通过提高预测概率,来提高决策成功率;二是以数据驱动的流程,主要是形成营销闭环战略,提高销售漏斗的转化率;三是以数据驱动的产品,在产品设计阶段,强调个性化;在产...

人工智能公司的场景跃迁理论

人工智能公司和互联网公司是不一样的,不一样的,不一样的。重复三遍。互联网公司大概只要做一次PMF(Product-Market Fit,市场-产品结合点),但AI公司通常要做多次才行。 传统的互联网创业核心是抓紧用户需求,只要不断尝试,找到了市场-产品结合点,技术不会是太大的障碍。人工智能创业则不仅要找这个点,而且找到了你也不一定做的出来。甚至明知道那个点在在哪,也不能去直接做...