人工智能向“上”生长，可信AI渐行渐近
一位刚刚上路的新手驾驶员，如何成长为「老司机」？显然，Ta必须经过足够时间和里程的驾驶练习，才能够熟练、从容地应对各种可能出现的路况和紧急事件。所以尽管自动驾驶系统也会在投入使用之前历经大量的真实道路测试，但就算是科学文明相当普及的今天，仍有很多人依旧做不到将开车这件事「放心地交给AI」，毕竟摆在人们眼前的却是道不尽的争议和说不明的驾驶事故，而事故的发生可能是技术，算法，道路，数据，传输，天气，....
去英国访人工智能公司，与 AI 大牛同行［3 月 19 日出发］
人工智能不仅是美国在引领未来。过去十年，英国一直是欧洲AI的研发中心，AI创业公司屡获谷歌、亚马逊、苹果等巨头青睐，并购和投资消息频传。2017年3月19-26日，英途推出英国AI考察，深入伦敦与剑桥，探访深度学习、机器视觉、智能机器人和无人驾驶等领域领先公司。东方网力副总裁、物灵科技联合创始人顾嘉唯、搜狐新闻客户端总经理蔡明军、松禾资本合伙人伍经纬、掌众金融CEO张敬华等参加，邀您同行，限额2....
厉害了我的 AI：在看了上千部电影后，这个人工智能竟能帮你识别电影明星
目前 AI（人工智能）的前沿研究是关于大脑启发的人工神经网络，而这一技术已经被应用于无人驾驶的情况下让汽车减速，并且在几十种语言之间的即时翻译和医学诊断方面都有应用。但你可能想不到，现在它们还能用来通过截图识别成人电影明星。Pornstar.ID 这家初创公司做这个项目的目的并不难猜。就目前而言，这家人脸识别初创公司（别小看人家！）是不大可能进行神经网络技术的应用的，然而它们展示了 AI 在人们....
迈过AI算力鸿沟，人工智能计算中心的产业价值凸显
“十四五”规划纲要将“加快数字化发展 建设数字中国”单独成篇，并首次提出数字经济核心产业增加值占GDP比重这一新经济指标，将数字经济提升到了国家战略高度，AI作为数字经济的重要驱动力之一，即将迎来重大发展机遇。同时，“十四五”规划中明确提出，要瞄准人工智能等前沿领域，强化国家战略科技力量。顶层设计引导下，越来越多高校、科研院所及企业正加速入局，进行AI创新探索。繁荣景象下，原本就很紧张的算力供给....
人工智能技术迅猛发展，AI信任问题如何破解？
说到AI，首先你会想到的是什么?是九段天才棋手柯洁大战AlphaGo?是自动驾驶?还是跟朋友聊到某个话题时手机秒推送的同类广告? 抑或是让父母都认不出来的“易容神器”?从1950 年图灵之问到如今产业的蓬勃发展，人工智能技术早已渗透到人们生活的方方面面。但迅猛发展的背后，那些因“黑盒模式”引发的技术不可控、数据安全、隐私泄露等问题却时有发生。人们似乎对人工智能技术的“无所不能”，从最初的全面肯定....
数据库和人工智能的方向怎么样？数据库与 AI 技术结合有哪 些案例？哪些具体 AI 技术在数据库底层
数据库和人工智能的方向怎么样？数据库与 AI 技术结合有哪 些案例？哪些具体 AI 技术在数据库底层系统如何应用？
世界人工智能大会AI同传成标配，表现日渐成熟
8月29日开幕的2019世界人工智能大会上，国内AI同传领域的领军代表腾讯同传为大会提供同传服务，同时现场服务的还有讯飞听见。 请注意，这是世界人工智能大会连续第二年让两家参与大会的同传服务工作了。人工智能大会作为AI领域的权威会议，选择AI同传本身就是一种价值背书，从一个AI关切者的角度展示AI同传当下的技术水准，尽可能为大会创造价值。AI同传大跃升，但主基调并未变：与人协作在今天的世界人工智....
程序员学人工智能必须掌握的定义AI的4种方法
定义AI的4种方法 正如前一节所描述的，首先要理解的概念是AI与人类智能没有真正的关系。当然，一些AI被建模为模仿人类智能，但仅是模仿而已。想到AI时，需注意到目标探索、用于达成该目标的数据处理和为了更好地理解目标的数据获取之间的相互作用。AI根据算法得到一个结果，该结果可能与人类的目标或实现这些目标的方法无关。基于此，可以将AI分为4种。 行为类似人类： 计算机行为类似人类，这在图灵....
人工智能大规模应用遇阻，多家企业推出RPA，或成AI落地最佳方式
让每个企业具备AI应用场景，RPA已成企业实现人工智能最佳捷径人工智能大规模应用遇阻，多家AI企业推出RPA，或成AI落地最佳方式无视企业信息化场景差异，RPA或成人工智能落地最佳方式全文约3900字， 阅读时间约8分钟文/王吉伟AI换脸APP“ZAO”让全民谈“刷脸”色变，微软小冰已经能够作诗写歌画画，张学友演唱会上的人脸识别摄像头抓住了多名罪犯，你在家只需喊一声“睡觉”全屋电器就会瞬间停工。....
AI当自强：独家揭秘旷视自研人工智能算法平台Brain++
旷视自研人工智能算法平台示意图如果说算法模型是果实，那么开发它的环境和框架就是培育果树的土壤。尽管平时在开发中，框架和底层环境没有那么引人瞩目，但没有这些底层技术的支持，优秀的思路和创意也就无从实现。当前，深度学习社区基本上被 TensorFlow 和 PyTorch 两大框架垄断。开源框架固然具有很高的人气和易用性，但是在国际环境变幻莫测的大背景下，是否依赖这些框架就足够保险呢？同时，如果企业....
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