“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...
“你必须明白，这些人中的大部分还没有准备好去拔掉他们身上的控制物。他们中的很多人都如此习惯于、并且无望地依赖于这个控制系统，甚至会反过来维护它！”---《黑客帝国》
阿尔法狗与人类顶尖棋手的人机大战注定成为人工智能（Artifical Intelligence, AI）的里程碑事件，当AI变得越来越复杂，越来越聪明，以至于在多个领域全面超越人类的时候，那时的AI会是提高人类生产力和生活质量...
【提要】2016年 3月，AlphaGo 计算机程序轻取围棋九段棋手李世石，立刻引发全世 界的讨论。这一里程碑事件向世界证明，机器可以像人类一样思考，甚至比人类做得更好。乐观人士相信人工智能技术的突破将极大推动生产力的提高。但同时也激发了对人工智能或将取代人类工作的焦虑情绪，甚至有人担心人类最终会创造出连自己都无法控制的智能机器。在纷繁的观点背后，有一点毋庸置疑：人...
“现在的游戏叫数据，在知识经济与信息时代，每个人都面临如何有效地吸收、理解和利用信息的挑战。那些能够有效利用工具从数据中提炼信息、发现知识的人，最终往往成为各行各业的强者！”---《魔鬼经济学》蒂芬.列维特
多年前导师曾给我讲，慎谈智能，当时不是很理解，现在看来深以为然，不过在如今的大数据时代，机器智能好像有点谱了。这篇文章我就来谈谈商业智能（Business Intellig...
近日来自美国海军研究室人工智能应用研究中心的 Leslie N.Smith 总结了一份报告，本报告对希望在没有用过深度学习算法应用软件上进行深度神经网络尝试的人群提供了实用建议。为了使项目更易于管理，这些建议被分成了几个阶段，每个阶段都包含了帮助新手的大量建议和见解。
本报告针对的群体是应用程序的主题专家，但是在深度学习方面还是新手。它对希望在没有用过深度学习算法...
智能硬件市场逐渐壮大，市场规模几何、市场格局怎样、未来发展趋势如何…这些问题成为市场关注的重点，本次专题分析将从智能车载设备、智能医疗健康设备、智能服务机器人、智能家居、智能可穿戴设备和智能工业六个领域入手，涵盖规模预测、现状分析、发展趋势等维度，全方位立体化的解析智能硬件市场，用数据说话，给你一篇不一样的智能硬件产业综述。
来源：http://hardwave.datagu...
【新智元导读】移动互联红利正在消退，数据红利才刚刚开始。全球数据量爆发，基于海量数据深度学习的人工智能第三次浪潮可能走得更远。 “数据”+“人工智能”将成为未来5-10年的科技投资主线。前瞻研究首席分析师许英博带来当下中国人工智能行业发展态势的深度分析，涵盖数据、计算、应用各个视角。报告认为，“数据革命”终极方向是人工智能，金融/汽车最快落地。
作者：许英博，前瞻研...
编者按：麦肯锡研究发布了深度学习将影响的12个领域，每个领域又分为10个方面。换言之，这就是深度学习的120个商业机会。
有理由相信，深度学习将彻底改变以下提及的这12个领域。 这些行业的大多数领导者都在关注机器学习，不过他们却认为深度学习带来的改变在遥远的未来才会发生。他们错了。
自动化将在短期内接管的12个行业
颜色越深表示影响力越大。
机器学习在汽...
引子:有些朋友知道谷歌的Tensorflow是专业的深度学习库，有了它各种功能强大的深度神经网络得以快速构建实现，但估计很少朋友知道Tensorflow是可以在iOS, Android甚至树莓派(Raspberry Pi)上运行的，本文我们就来谈谈，深度学习进入移动端将意味着什么？并一窥谷歌的云端人工智能战略。设想未来你是一名警察，只需要手中android终端，摄像头照到的任何事物，包括人脸，车牌，身份证...
深度学习的核心技术是几十年前就提出的人工神经网络，如果将人工神经网络比为火箭发动机一代，那么深度学习就是火箭发动机二代，升级了训练方式（Hinton大神首创），加装了高性能计算配置（做游戏显卡起家的Nvidia居功至伟），最关键的是有了大数据燃料，这样一来，我们人类飞抵人工智能星球的能力就大大增强了。这也是为什么神经网络换马甲为深度学习之后，能获得突破性成功（图像...
这几年微服务成为研发设计热点，本文从应用角度谈下微服务化的大数据系统架构。Netflix公司的Adrian Cockcroft将微服务称为“细化SOA”，并认为这是一套具备开创意义的新型架构，诸如谷歌, 亚马逊, Facebook，百度，京东，携程等互联网公司都在采用微服务理念进行产品的设计、研发和部署。首先我们看看什么叫微服务，敏捷之父Martin Fowler在他的《Micro services》一文中给出了如下定...
O’Reilly 近日发布了数据科学从业者薪酬报告（2016 Data Science Salary Survey），分析了来自45个国家的近千份调查报告后，针对数据科学从业者使用的工具、薪酬待遇等问题进行了详细分析解读，并从调查结果中得到一些有趣的结论。
比如，Python和Spark成为了对从业者薪酬贡献最高的两大工具；在所有的编程从业者中，每周编程时间越久的人薪水越高；SQL,Excel,R和Python成为了调查...
为什么提出敏捷大数据，先来看看大数据应用的终极目标，我以前的文章有讲到，大数据分析的成功普及将是传统信息化的终点，换句话说信息化走向智能化之后，整个高科技相关的产业链（包括传统产业）会产生质的变化。大数据应用的终极目标是：面向过去，发现数据规律-通过描述性分析，归纳已知；面向未来，预测数据趋势-通过深度挖掘分析，预测未知；最终通过大数据分析提高对事物的理...
随着云计算、物联网和开源大数据技术生态的高速发展，企业获得大数据相关基础设施技术和服务越来越容易。虽然现阶段大数据成熟应用多在互联网公司，但我们需认识到，一方面，大数据应用是非常碎片化的，这个碎片化包括业务层面和技术层面，大数据不只是谷歌，亚马逊，BAT等互联网企业，每一个行业、企业里面都有它去关注数据的痕迹：一条生产线上的实时传感器数据，车辆身上的传感数...
