点金原创

浅谈机器学习

机器学习源起 人类的智能活动主要是获得并运用知识,可以说知识是智能的基础,为了使计算机具有智能,能模拟人类的智能行为,就必须使它具有知识。因此,早期的人工智能方法通常基于这样一个假设,即智能可以通过知识库和符号操作来实现。这种AI方法也叫符号式AI,其典型应用是专家系统,专家系统方法通过构建大量的判别规则来进行问题的推断,就像编程语言中的If...Else...处理...

智能时代的基础信息架构

当前,无处不在的互联网、物联网和移动互联网终端把物理世界联系得越来越紧密,我们每个人既是数据接收器也是数据发生器,遍布全球的数朵大云提供了超强的计算资源池,云中的深度神经网络通过大数据智能技术在加速感知我们的数字世界,而掌握上述资源的巨头无疑会拥有越来越智慧的洞察力。下一步的关键是,这些智慧服务能否像吴恩达口中的AI电力一样,通过云-端架构源源不断地输送出来...

智慧城市建设现状、问题及建议

一、引言 智慧城市是当前全球范围内出现的关于未来城市发展的新理念和新实践,通过城市大数据的逐步开放、利用推动城市治理转型升级并提升服务能力,已经成为大多数国家的共识。2017年,国务院发布了新一代人工智能发展规划,智慧城市是主要阵地,规划明确提出“建设城市大数据平台,构建多源异构数据融合的城市运行管理体系,实现对城市要素的全面感知及对城市复杂系统的深度认...

新基建背景下的智能交通产业升级之路

一、新基建简介 “新基建”是主要发力于科技端的基础设施建设,包括城际高速铁路和城际轨道交通、大数据中心、人工智能等七大领域。相较于传统的铁路、公路、桥梁等“老基建”,“新基建”是科技端与产业端的进一步拓展融合。新基建最为核心的是什么?京东副总裁郑宇讲得很到位:“ 新基建是将5G、大数据、AI这些数字科技基础设施与数字政府、数字经济进行连接,实现各产业数字化。以...

大数据驱动的企业运营管理之“道”

  大数据驱动的企业运营管理关键在于四方面的能力: 1)数据资产的“管理”能力:数据采集、集成、清洗、融合,解决数据孤岛;有效的数据管理和治理是数据驱动智能化应用的关键,关键环节的数据采集是否有缺失,数据质量是否能保证,数据链条是否打通,对支撑后续的应用落地起着至关重要的作用。 2)数据融合后的“加工”能力:可视化探索分析、BI多维分析、机器学习深度...

说说政务大数据

政务大数据广泛存在于税务、工商、教育、交通、卫生、公安、民政等承担公共服务管理的部门,除了管理部门内部数据之外,还有相关下属管理企事业单位的数据、社区和开放公共数据等。对拥有大数据处理能力的机构来讲,这些数据无疑是一种战略资源和生产要素,能通过数据的加工处理和挖掘,产生新的服务和创新;而无法有效利用就会成为一种负担,比如某些管理部门没有低成本的大数据...

大数据智能技术“3+3”学习路线

学习大数据智能技术不能像炒菜一样,等到把所有材料准备好了才下锅。这是因为大数据智能技术一是技术体系庞杂,二是应用目标广泛,三是实践性较强,就算学习多年也难说能全面掌握。建议初学者结合自己的兴趣或工作、项目需求,找一个点深钻进去,掌握这个点的相关技术和算法,深入理解其分析的流程、应用和评价等环节,搞透彻一个点之后,再以点带面,举一反三,逐步覆盖大数...

“新冠病毒”狙击战:疫情大数据联防联控二十一条

国家病原微生物资源库公布首株新型冠状病毒毒种信息 当前,从武汉蔓延至全国的新型冠状病毒疫情牵动着国人的心,本月23日10时起,武汉市公共交通停运,全城出汉通道封闭,新型冠状病毒肺炎疫情来势汹汹,这次疫情不像2003年的SARS,由于正值春节人群大迁徙,年前已经结束和年后再次面临的大规模跨区域人口流动,将使疫情防控面临严重挑战,疫情后续传播范围存在不确定性...

大数据智能核心技术入门:从大数据到人工智能

自序 我们所生活的世界,就像一片数据混沌(Data Chaos),大数据爆炸式增长并以惊人的速度进行传播,社交网络的实时性打破了数据发布的时空限制,信息流动的速度、广度和深度让传统管理决策模式面临挑战,还有科技高速发展所带来的冲击都在加大未来的不确定性。如何从数据混沌中发现规律,成为预测未来的“先知”,是历代人类的梦想。不管是古人的占卜,前几年的专家...

人工智能背景下的高等教育“新工科”建设探索

大数据[1]和人工智能[2]时代,AlphaGo每天自我对弈100万盘围棋[3];Tesla每天从上100万辆车实际行驶路线中学习驾驶经验;Watson等系统每天学习数十万张医疗影像大数据的深度特征[4]…大数据驱动的深度智能正在以惊人的效率解决特定领域的问题,更高级的机器智能和深度学习算法[5,6]层出不穷,在不断推动人工智能领域的发展。而智能时代的学习革命,也必将对未来的社会劳动形态造成...

比特币、区块链vs.郁金香泡沫

“郁金香泡沫,又称郁金香效应(经济学术语),源自17世纪荷兰的历史事件。作为人类历史上有记载的最早的投机活动,荷兰的“郁金香泡沫”昭示了此后人类社会的一切投机活动,尤其是金融投机活动中的各种要素和环节:对财富的狂热追求、羊群效应、理性的完全丧失、泡沫的最终破灭和千百万人的倾家荡产。”---百度百科   1 比特币的诞生 2008年,爆发了全球性的金融危机,面对缩水...

说说大数据智能

上周,南京大学开设了国内第一家人工智能学院,机器学习大牛周志华领衔院长,可谓实至名归。最近几年,以大数据和人工智能为代表的前沿信息技术,备受各界关注,相关领域的风投和创新、创业高烧不退,学术界大牛们纷纷下海,大数据深度学习研究和应用也在逐步落地,就连国务院的支持政策也是一个接一个。还有Facebook扎克伯格和Tesla埃隆马斯克为代表的大佬们就AI威胁站队互掐,Al...

深度智能的崛起(三):神经网络研究的三起三落

“世界的尽头,是雄狮落泪的地方,是月亮升起的地方,是美梦诞生的地方。”——大卫《人工智能》 接上文《深度智能的崛起(二)》 ♦神经元与神经网络    一直以来,我们的大脑如何从感知到的信息进行学习和判断,并形成记忆、情感和意识,这对于人工智能研究来讲仍然是一大谜题。深度学习的基础理论源于人工神经网络(Artifical Neural Network, ANN),深度学习通过逐层提取低层特征...

沃森(Watson)认知智能探秘:大象还能起舞吗?

  蓝色巨人IBM无疑是世界上最大的IT公司之一,从硬件到软件,从行业解决方案到大数据、人工智能产品,曾经头上光环无数。不过俗话说“花无百日红,人无千日好”,IBM这些年的路也是走得越来越艰难,去IOE蓝色巨人首当其冲(IBM,Oracle,EMC),还时刻面临着互联网巨头的挑战,以至于多年前就有不少专家在唱衰IBM,技术服务实力不够,产品性价比低,反正就是在加速没落。大象还能起舞吗?...

深度智能的崛起(二):知识驱动、数据驱动与大数据驱动

“世界的尽头,是雄狮落泪的地方,是月亮升起的地方,是美梦诞生的地方。”——大卫《人工智能》 接上文《深度智能的崛起(一)》 ♦知识驱动的人工智能1.0 智能的发生、物质的本质、宇宙的诞生、生命的起源被认为是世界四大奥秘。人类的智能活动主要是获得并运用知识,可以说知识是智能的基础,为了使计算机具有智能,能模拟人类的智能行为,就必须使它具有知识。因此,早期的人工智...

深度智能的崛起(一):“猫”“狗”AI们的野蛮生长

“世界的尽头,是雄狮落泪的地方,是月亮升起的地方,是美梦诞生的地方。”——大卫《人工智能》     引言:大数据时代,大数据驱动的深度智能生逢其时,就像哈勃望远镜一样,可以推进人类文明的进步,从战胜人类顶尖棋手、帮助发现引力波到治疗癌症、金融交易、安全防控、气候模拟等。可以预见的是,随着深度学习技术体系的高速发展和这一波“猫”“狗”AI工程的野蛮生长,人类正在大踏步...

从阿尔法狗元(AlphaGo Zero)的诞生看终极算法的可能性

“道生一,一生二,二生三,三生万物”---《道德经》 1923年,爱因斯坦在他的诺贝尔得奖感言中说到:“我欲探索一个统整理论的理智思维,是无法满足于存在有两个本质彼此完全独立的领域之假设”。这句话有点拗口,主要意思是,爱因斯坦认为自然科学中“统一”的概念或许是一个最基本的法则。后来直到去世,爱因斯坦都在致力于寻求一种能将引力场与电磁场,相对论与量子论统一起来的统一场理...

论人工智能的泡沫、价值与应用困境

“我准备考虑一个问题:‘机器能思维吗?’”---阿兰.图灵,1950,《Computing Machinery and Intelligence》 前段时间在忙着炼丹(Deep Learning),还有几场大数据培训,很久没有动笔了。今天想和大家谈谈人工智能(Artificial Intelligence, AI),2017可谓人工智能元年,AI领域风投和创新、创业风起云涌,深度学习研究和应用持续火爆,以Facebook小扎和Tesla钢铁侠为代表的大佬们站...