隨著AI研究的越發(fā)深入，AI所產生的倫理性、哲學性的問題也隨之加重。這不但是企業(yè)所遭遇的問題，更是全球需要面對的問題。
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AI 機器學習
自發(fā)布AI First戰(zhàn)略后，谷歌在人工智能道路上越走越堅定。不僅有Google Assistant智能助手，還在秋季發(fā)布會上發(fā)布了包括手機、耳機和智能音箱等多款AI硬件，構建AI生態(tài)。在特斯拉CEO馬斯克等不斷發(fā)出AI威脅論下，谷歌則表示，專注AI的前沿研究和解決實際問題。
近幾年，Google每年都會舉行 APAC(亞太區(qū)年度媒體會議)。作為從Mobile First戰(zhàn)略轉移到AI First的科技巨頭，此次媒體會議的焦點自然是人工智能，“Made with AI”。
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谷歌 機器學習
開發(fā)者到底應該學習哪種編程語言才能獲得機器學習或數據科學這類工作呢?這是一個非常重要的問題。我們在許多論壇上都有討論過?，F在，我可以提供我自己的答案并解釋原因，但我們先看一些數據。畢竟，這是機器學習者和數據科學家應該做的事情：看數據，而不是看觀點。 讓我們看一些數據。我將在Indeed.com上使用趨勢搜索。它可以根據時間搜尋實際工作機會中特定的條款。這表明了雇主們正在尋找擁有該技能的人才。然而，請注意，這并不是一項有效使用技能的民意調查。這種指標更能體現技能的受歡迎程度?！ ≡挷欢嗾f，上數據。我搜
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機器學習 Python
1. 背景 自從google發(fā)表著名的GFS、MR、BigTable三篇paper以后，互聯網正式迎來了大數據時代。大數據的顯著特點是大，哪里都大的大。本篇主要針對volume大的數據時，使用機器學習來進行數據處理過程中遇到的架構方面的問題做一個系統(tǒng)的梳理?！ ∮辛薌FS我們有能力積累海量的數據樣本，比如在線廣告的曝光和點擊數據，天然具有正負樣本的特性，累積一兩個月往往就能輕松獲得百億、千億級的訓練樣本。這樣海量的樣本如何存儲?用什么樣的模型可以學習海量樣本中有用的pattern?這些問題
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機器學習
在過去的幾個月中，我與很多的決策者交流了有關人工智能特別是機器學習方面的問題。其中有幾名高管已經被投資者詢問了有關他們在機器學習(Machine Learning)方面的戰(zhàn)略，以及在哪些方面運用了機器學習。那么這個技術課題為什么突然會成為公司董事會討論的話題呢? 計算機應該為人類解決問題。傳統(tǒng)的方法是“編寫”所需的程序，換句話說，就是我們教電腦問題解決的算法。該算法詳細描述了解決問題的過程，就像食譜一樣。很多任務都可以用算法來描述。例如，在小學里，我們學習了數字加法算法。當涉及到要快速、完
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機器學習
談AI的歷史，需要談談很有名的AI寒冬。
第一次AI寒冬是在1975年左右。1956年，在達特茅斯會議之后，包括很多國家政府，美國國家科學基金會、軍方，大家滿懷希望投了很多錢。但是到1975年以后發(fā)生了幾件事情，讓AI進入了寒冬。
第一件事是，因為AI只能解決Toy domain(擺弄玩具一樣的簡單任務)。那個時候做語音，只有10個詞匯;下象棋，大概是20個詞匯;做視覺的人，都不能辨認出一個椅子。第二件事情，1956年美國打越戰(zhàn)，還有石油危機，所以經濟也不是那么好;還有一個很有名的英國學者
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人工智能 機器學習
Google、英特爾(Intel)、NVIDIA針對人工智能應用推出的最新芯片，都號稱能提供極高的運算速度及準確度。除此之外，有鑒于一般客戶很難快速掌握市面上各種不同的軟硬件選項，ARM、超微(AMD)、亞馬遜(Amazon)、Facebook的新產品于是以此為訴求，希望能使模組與各個芯片的結合達到最佳化。
根據TheRegister報導，GooglePixel2搭載的協(xié)同處理器PixelVisualCore，是Google第一款智能手機芯片，并且是專為執(zhí)行Pixel2的影像處理機器學習軟件所設
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隨著機器學習技術的更新迭代，機器人與人類的共同協(xié)作將使得人工智能的應用領域逐步擴大。
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機器學習 人工智能
一文匯總大數據四大方面十五大關鍵技術-本文針對大數據的關鍵技術：大數據采集、大數據預處理、大數據存儲、大數據分析挖掘四大方面的15大關鍵技術進行梳理和匯總。
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大數據 MPP架構 機器學習
干貨：深度學習 vs 機器學習 vs 模式識別三種技術對比-本文來自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的聯合創(chuàng)始人Tomasz Malisiewicz的個人博客文章，閱讀本文，你可以更好的理解計算機視覺是怎么一回事，同時對機器學習是如何隨著時間緩慢發(fā)展的也有個直觀的認識。
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深度學習 機器學習 人工智能
了解基于FastCV視覺庫的SVM機器學習算法-SVM是一種常用的機器學習算法，在人工智能、模式識別、圖像識別等領域有著非常廣泛的應用，本節(jié)將結合FastCV庫提供的fcvSVMPredict2Classf32機器學習函數API，對SVM原理及用法進行介紹，為后續(xù)大家在使用FastCV進行圖像識別類的應用開發(fā)提供參考。
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FastCV SVM 機器學習
北京時間10月18日晚間消息，美國知名研究機構“布魯金斯研究院”(The Brookings institute)今日發(fā)布報告稱，全球汽車廠商和科技公司已在自動駕駛領域投入了約800億美元，但到目前為止仍沒有一家明顯的領先廠商。
自動駕駛汽車是目前的一大熱點，福特汽車、通用汽車、蘋果公司、特斯拉、黑莓、谷歌(Waymo)和百度等汽車廠商和科技公司都在研發(fā)相關技術。布魯金斯研究院對2014年8月至2017年6月全球自動駕駛汽車研發(fā)領域的投資進行了統(tǒng)計，發(fā)現這三年的投資額就達
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自動駕駛 機器學習
本篇 文章 是 原文 的譯文，然后自己對其中做了一些修改和添加內容(隨機森林和降維算法)。文章簡潔地介紹了機器學習的主要算法和一些偽 代碼 ，對于 初學者 有很大幫助，是一篇不錯的 總結 文章，后期可以通過文中提到的算法展開去做一些實際問題?！ ∫浴 oogle 的自駕車和機器人得到了很多新聞，但公司的真正未來是機器學習，這種技術使計算機變得更 智能 ，更個性化。-Er
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相比GPU和GPP，FPGA是深度學習的未來？-相比GPU和GPP，FPGA在滿足深度學習的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計算的能力和高效的能耗，FPGA將在一般的深度學習應用中展現GPU和GPP所沒有的獨特優(yōu)勢。同時，算法設計工具日漸成熟，如今將FPGA集成到常用的深度學習框架已成為可能。未來，FPGA將有效地適應深度學習的發(fā)展趨勢，從架構上確保相關應用和研究能夠自由實現。
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機器學習 FPGA GPU GPP
基于FPGA加速機器學習算法-AI因為其CNN（卷積神經網絡）算法出色的表現在圖像識別領域占有舉足輕重的地位?；镜腃NN算法需要大量的計算和數據重用，非常適合使用FPGA來實現。上個月，Ralph Wittig（Xilinx CTO Office的卓越工程師） 在2016年OpenPower峰會上發(fā)表了約20分鐘時長的演講并討論了包括清華大學在內的中國各大學研究CNN的一些成果。
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