近年来,人工智能技术在各行各业中的应用越来越普及,相关专业技术人才也是供不应求,各大公司或是创业公司不惜重金招募AI人才。最近一项统计显示,人工智能相关职位平均年薪达到30万元-60万元,从业时间长的甚至能达到年薪百万。
据BBC报道,人工智能(AI)几乎已经无所不在,我们生活的大多数方面都已经被它们渗透,从我们决定看什么书、预定哪个航班、在网上买什么、工作申请是否成功、是否收到银行贷
两会虽然闭幕,但人工智能在会议期间所掀起的热潮,仍在继续。
Google、Facebook和Udacity三家,几乎在同一时间各自举行与人工智能相关的大会,并且各自都有重要的消息宣布,例如Google推出可以对视频内容进行识别的全新API,Facebook发布全新GPU服务器Big Basin,而Udacity和滴滴举办无人车挑战赛。
编按:现在有两大热门,AI和无人驾驶,众多科技巨头都纷纷将“魔爪”伸向了这2个领域,其背后的原因就是传统产业增长乏力,发展趋于饱和,AI和无人驾驶在未来几年将成为新的增长点。本文介绍的是5大科技公司对AI的投资情况。
如今 AI 的强大已经让人赞叹,但 AI 会出错,也成为一个能被我们接受的事实。如果有一天能够读心的机器人出现,当我们发现它出错时,它会感应到且自动启动程序,然后觉察错
近日,两个人工智能程序成功证明了自己,机器也可以懂得什么时候跟牌什么时候弃牌。它们首次在十分普及的纸牌游戏——德州扑克——中战胜了人类的专业玩家。
昨日下午,全国人大代表、小米科技董事长雷军出席两会媒体沟通会,在回答媒体提问中,雷军表示:未来所有的技术公司都是AI公司,目前已经到了技术突破的节点,而小米也将在不久发布重磅级人工智能产品。
据外媒报道,一份最新的报告显示,Messenger聊天机器人的错误率高达70%,在没有人力干预的情况下,能够正确处理人类请求的概率不到30%。
20年前,“深蓝”电脑系统在万众瞩目中击败了国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov),而如今,谷歌开发了一种人工智能系统,打败了世界上最伟大
外语的习得,大概要有人和你一起练习口语,那才叫“so easy”。一群人想要让机器人继续学习 AI,并把这个过程交给了孩子。
世界顶级FPGA会议——FPGA2017在落幕之时传来消息:来自中国的初创公司深鉴科技的ESE语音识别引擎的论文获得了本次会议唯一的最佳论文(Best Paper Award)。
据Venturebeat报道,随着无人驾驶汽车崛起的态势变得越来越明显,现在该是将注意力转移至关注这场“交通运输革命”的影响方面了!具体而言,当汽车被电脑操控后,不再忙于驾驶的司机在旅程中该如何打发时间?直到现在,尽管在理想情况下,司机百分之百应该将注意力集中在驾驶上,但实际上这个数据只有50%,这也可以解释为何我们需要无人驾驶汽车的原因。
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支。它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。或许,未来的人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。
近日,各大TMT媒体的头条几乎都被阿里与百联的“婚礼”占据,而另一条重要的巨头新闻险被淹没其中:2月21日百度官方发文,国家发改委正式批复由百度牵头筹建深度学习技术及应用国家工程实验室。
时至今日,人工智能已经不再仅仅是科幻小说的模糊概念——而开始真正改变我们的生活、工作乃至存在的方式。作为数据科学、分析以及技术改进与创新所无法回避的终极产物之一,AI拥有极为可观的发展潜能,有些从业者甚至认为有理由跳过传统智能数据技术而直接投资AI方案。
车联网概念引申自物联网,根据行业背景不同,对车联网的定义也不尽相同。传统的车联网定义是指装载在车辆上的电子标签通过无线射频等识别技术,实现在信息网络平台上对所有车辆的属性信息和静、动态信息进行提取和有效利用,并根据不同的功能需求对所有车辆的运行状态进行有效的监管和提供综合服务的系统。随着车联网技术与产业的发展,上述定义已经不能涵盖车联网的全部内容。现在的车联网指的是以车内网、车际网和车载移动互联网为基础,按照约定通信协议和数据交互标准,在车与外界事物之间,进行无线通讯和信息交换的大系统网络。
人们对人工智能总是有很多顾虑:人工智能对我们的工作意味着什么?机器人会不会在工作中取代人类?会不会导致“人机”战争的最终爆发? 但目前的研究项目显示,人工智能可以很好地造福人类。在以下的五个领域中,机器学习能够很好地帮助人们解决难题。
AI(人工智能)成为去年最火的内容,不仅如此,在未来几年内人工智能的火焰将会持续燃烧,众多科技巨头也都发现了人工智能在未来蕴藏的无线潜能。先来看看什么是人工智能小编
比尔·盖茨说过,解决了机器学习的问题,抵得上十个微软。彼时,那要花掉4万亿,这对人类推进技术进步来说还算是划算的。我们如何让AI更能干?如果可以,我们如何能让结果对我们更有利?这是我经常会问自己的问题。