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    归纳推理问题怎么解决

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  • 怎样让机器学会推理?伯克利AI研究所一文详解神经模块网络

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 最近,加州大学伯克利分校人工智能研究所(BAIR)的博士生Jacob Andreas在博客上发文,介绍了如何用神经模块网络(NMN)模型来完成推理任务。 这个博客是BAIR刚刚建立的,他们打算分享、讨论计算机视觉、深度学习、机器人、NLP等领域的研究成...

    文章 行者武松 2018-01-09 855浏览量

  • 郑南宁院士:如何利用脑认知和神经科学启发,构造一个健壮的人工智能

    本文讲的是郑南宁院士:如何利用脑认知和神经科学启发,构造一个健壮的人工智能, 在科技互联网行业一直鲜少出现在头排的泉城济南,因为 2017 中国自动化大会暨国际智能制造创新大会的举办,出现在了行业聚光灯下。 此次大会由中国自动化学会主办,山东大学、山东省自动化学会承办,聚集了国内外自动化、电气...

    文章 玄学酱 2017-10-24 1209浏览量

  • 系统思考

    最近发现一本关于提高系统思维能力的书,是一本你读起来很容易接受,逻辑很清楚的书,下面我就总结下,给大家参考下 背景 一般在我们工作或者生活的过程中都会碰到下面三中情况 遇到事情突然想不清楚 表达时说不清楚 学习的时候学的慢 以上的场景可能不是所有人都遇到过,但这个不是最关键的。关键的是你能通过...

    文章 曹林华 2017-12-24 1268浏览量

  • 《大数据管理概论》一2.3 大数据融合的方法论

    本节书摘来自华章出版社《大数据管理概论》一书中的第2章,第2.3节,作者 孟小峰,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 2.3 大数据融合的方法论 由2.2节的分析可知,大数据融合是一个多学科跨领域的研究问题,它的任务是将碎片化的数据相联系,将分散的数据集中,形成表层知识,即知识资...

    文章 华章计算机 2017-05-02 4291浏览量

  • 重磅清单 | 当前AI领域尚未攻克的29个难题及进展评估(附百篇文献)

    引言 本文列出了人工智能中的开放性问题,根据人工智能路线图研究所重点关注的“ 开放性研究问题 ”主题,简要介绍该领域的最大挑战和现有技术水平。(译者注:人工智能路线图研究所是一个旨在研究和比较由人工智能领域工作者提出的各种人工智能路线图的新机构。) 这些挑战可分为:人工智能完备(AI-compl...

    文章 小旋风柴进 2017-05-18 1780浏览量

  • 决策树和Random Forests:优秀的群体智慧

    What is Decision Tree: 说起决策树,就好像是一个ML算法的标配一样,在每本ML的教程里,每个ML的代码库里,每个ML的软件包里,都有决策树的存在。个人认为决策树是一种人类本能的规则判别的算法表达,当我们遇到一个分类问题时,本能的会以一些IF-THEN规则去划分,这是本质的关联...

    文章 尊渊 2016-03-25 2987浏览量

  • 百度技术沙龙:基于大数据的预测技术

    主题一:大数据与预测 百度的沈志勇首先提到了自己对大数据时代的理解,他认为这其实是机遇与挑战并存的时代,大数据使整个社会都有了数据意识。大家都知道怎么样采集和记录,把数据都写下来或者是记通过各种各样的方式记下来,以前没有这个意识。这样其实对于机器学习来讲,才能有更加广阔的数据源,对于算法来讲也可以...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 1039浏览量

  • 归纳+记忆:让机器像人一样从小样本中学习

    近年来,对话式AI(Conversational AI)无论在学术界还是在工业界都在迅猛发展,背后的核心驱动力在于,人机对话在各行各业的实际场景中存在着广泛的需求,并且当前的技术进展已经能够大规模落地应用。以笔者所在的达摩院Conversational AI团队为例,过去几年,通过阿里云智能客服(...

    文章 wbttbpwknodai 2021-01-13 64浏览量

  • ACL2016最佳论文:CNN/日常邮件阅读理解任务的彻底检查

    CNN/日常邮件阅读理解任务的彻底检查 联合编译:章敏,陈圳 摘要 NLP尚未解决的核心目标是,确保电脑理解文件回答理解问题。而通过机器学习系统,解决该问题的一大阻碍是:人类-注释数据的可用性有限。Hermann等人通过生成一个超过百万的实例(将CNN和日常邮件消息与他们自己总结的重点进行配对)来...

    文章 青衫无名 2017-08-01 811浏览量

  • 机器学习奠基人、AAAI 前主席Thomas Dietterich:AI发展四大挑战 (35PPT)

    【人物简介】Thomas G. Dietterich 是机器学习领域的创始人之一。 他的研究贡献主要包括将纠错输出编码(error-correcting output coding)应用于多类分类问题,发明了多实例学习(multiple-instance learning)、层次强化学习 MAXQ...

    文章 知与谁同 2017-08-03 1412浏览量

  • 技术人的灵魂 3 问,阿里工程师如何解答?

    作者 | 氐宿  阿里云高级前端技术专家 导读:在业务团队做事的工程师摸爬滚打了一段时间后,一定会有所疑问。团队同学在最初的一段时间都提出这样的疑惑:如何在业务中发现有技术价值的问题?发现问题后如何思考和发起再到解决?最后的技术结果跟业务结果如何衔接?很多时候我们听别人说“思考是不够的/要多思考”...

    文章 阿里巴巴云原生小助手 2020-08-03 896浏览量

  • 香港科技大学杨强教授专注研究的这项新兴技术,可能能造就最初的真正“智能”

    迁移学习,简单的说,就是能让现有的模型算法稍加调整即可应用于一个新的领域和功能的一项技术。这个概念目前在机器学习中其实比较少见,但其实它的潜力可以相当巨大。杨强教授在刚刚结束的CCF-GAIR上的演讲中曾提到一个愿景——利用迁移学习,即使是自身没有条件获得大量训练数据的小公司也可以按照自己的需要应...

    文章 青衫无名 2017-08-01 1080浏览量

  • 专访科大讯飞:成为世界第一,只是阅读理解系统万里长征的第一步

    近日,在斯坦福大学发起的SQuAD(Stanford Question Answering)数据集测试榜单中,科大讯飞与哈工大联合实验室(HFL)提交的系统模型夺得第一,这也是中国本土研究机构首次取得该比赛的冠军。在加拿大温哥华举办的ACL大会现场,雷锋网(公众号:雷锋网)对正在参加大会的科大讯飞...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 1050浏览量

  • 技术人的灵魂3问,阿里工程师如何解答?

    阿里妹导读:在业务团队做事的工程师摸爬滚打了一段时间后,一定会有所疑问。团队同学在最初的一段时间都提出这样的疑惑:如何在业务中发现有技术价值的问题?发现问题后如何思考和发起再到解决?最后的技术结果跟业务结果如何衔接?很多时候我们听别人说“思考是不够的/要多思考”,其实都是在说这几点。接下来,阿里高...

    文章 技术小能手 2019-08-28 8311浏览量

  • <<如何阅读一本书>>经典摘抄1

    <<如何阅读一本书>>经典摘抄 1.      知识是否那么必然是理解的先决条件,可能和一般人的看法有相当差距。是我们为了理解一件事情,并不需要知道和这件事情相关的所有所有事情.太多的资讯和太少的资讯一样,都是对理解力的阻碍. (深有同感,在这个资讯爆炸、尤其是移动资讯无处...

    文章 技术小甜 2017-11-16 989浏览量

  • 独家专访阿里集团副总裁贾扬清:我为什么选择加入阿里巴巴?

    真正跟贾扬清近距离接触后笔者发现,这位被很多人称为“AI 架构大神”的 80 后青年科学家,更像一位温柔且平易近人的邻家“学霸”,虽然技能全面碾压但丝毫没有架子。加入阿里以来,贾扬清一直忙于了解集团覆盖范围极广的各项产品和业务,近两个月才开始在一些重要活动上以新身份亮相。他在访谈中直言,阿里非常大...

    文章 Ververica 2019-07-29 12016浏览量

  • 独家专访阿里集团副总裁贾扬清:我为什么选择加入阿里巴巴?

    真正跟贾扬清近距离接触后笔者发现,这位被很多人称为“AI 架构大神”的 80 后青年科学家,更像一位温柔且平易近人的邻家“学霸”,虽然技能全面碾压但丝毫没有架子。加入阿里以来,贾扬清一直忙于了解集团覆盖范围极广的各项产品和业务,近两个月才开始在一些重要活动上以新身份亮相。他在访谈中直言,阿里非常大...

    文章 阿里云实时计算Flink 2019-07-30 15152浏览量

  • 【独家专访】AI大神贾扬清牵手阿里,背后原因探访

    作者 | 蔡芳芳 受访嘉宾 | 贾扬清 35 周岁的贾扬清是出生于浙江绍兴上虞的青年科学家,是业内主流 AI 框架 Caffe 的创始人、是TensorFlow 的作者之一、是PyTorch 1.0 的共同创始人,是全球最受关注的 AI 科学家之一。他曾任谷歌大脑研究科学家、Facebook A...

    文章 初商 2019-08-03 705浏览量

  • 从短句到长文,计算机如何学习阅读理解

    (从左至右:崔磊、韦福如、周明、杨南) 在电影《她(HER)》中有这样一幕:主人公是一位信件撰写人,人工智能操作系统萨曼莎在得到他的允许后阅读他的邮件资料,总结出需要保留和删除的邮件,帮助他修改信件草稿中的错字,并且与他探讨她喜爱的信件片段。与此同时,萨曼莎通过阅读主人公的海量信息来了解他,也通...

    文章 行者武松 2017-06-01 924浏览量

  • 我是如何收获了数据挖掘的人生?

      [大数据日100分] 主讲人:熊辉 主持人:赵国栋 承办:中关村大数据产业联盟 [主讲嘉宾介绍] 熊辉 美国罗格斯—新泽西州立大学罗格斯商学院管理科学与信息系统系副系主任,终身教授。主要研究领域包括:数据挖掘、大数据、商务智能、移动计算,和信息安全。获得2009罗格斯大学最高学术奖。还应邀连续...

    文章 小旋风柴进 2017-04-03 940浏览量

  • 使用结构化思维,让工作有条不紊

    作者:张建飞文章来源:微信公众号"从码农到工匠" 在日常工作中,我们时常会碰到这样的情况,有的人讲一件事情的时候逻辑非常混乱,说了很多事情的罗列,却Get不到重点,不能把一件事情说清楚。这种思维混乱是典型的缺少结构化思维的表现。结构化思维非常重要,而且不仅仅体现在表达上,在我们分析问题的时候也需...

    文章 初商 2019-08-13 2786浏览量

  • 技术人具备“结构化思维”意味着什么?

    什么是结构化思维? 那么到底是什么是结构化思维呢?简单来说,结构化思维的定义就是:逻辑+套路。 表达要有逻辑 所谓逻辑是指我们的结构之间必须是有逻辑关系的。例如,你说话的时候用“第一、第二、第三”这个逻辑顺序是合理的,但是,用“第一,第二,第四”就会显得很奇怪。当然,即使你用了”一、二、三”,也不...

    文章 开发者社区 2019-07-19 7921浏览量

  • ERP实施“导师” 你该如何找准?

    随着工业信息化的快速发展,越来越多的工业企业开始实施ERP管理系统,但是由于技术等方面知识的缺失,使得他们在ERP实施和维护上很“无知”,但是找软件厂商,他们又担心会被“蒙蔽”因此他们急需一批懂得ERP的“老师”,也就是ERP咨询顾问来告诉或者教导他们怎么做! 但是ERP作为一个知识密集型产业,对...

    文章 青衫无名 2017-07-03 871浏览量

  • AI 初学者入门指南:深度学习的五级分类

    目前 AI 被笼统划分为“弱人工智能”、“强人工智能”、“超人工智能”三个类别。甚至在很多业内专家(比如洪小文)眼中,只有“强”、“弱”AI 的区别,因为“超人工智能”离我们实在还很远,难以捉摸。这样的笼统分类显然不利于大众对于各项 AI 技术进行认识和理解。因此,一些专家开始提出基于技术难度和 ...

    文章 知与谁同 2017-08-01 1351浏览量

  • 技术人具备“结构化思维”意味着什么?

    阿里妹导读:在日常工作中,我们时常会碰到这样的情况,有的人讲事情逻辑非常混乱,罗列了很多事项,却把握不到重点,无法把一件事情说清楚。这种思维混乱是典型的缺少结构化思维的表现。结构化思维非常重要,不仅仅体现在表达上,也体现在在我们分析问题的过程中。具备结构化思维,才能将问题分析地更全面、更深刻。 什...

    文章 KB小秘书 2019-07-26 892浏览量

  • 面向视频的全新AI架构 —— 阿里云智能视觉技术全解

    我们都知道,AI技术正在以可见的速度被应用于各行各业,然而绝大部分业务场景想应用AI技术,都需要算法工程师根据自身业务的标注数据,来进行单独训练,才能打磨出合适的AI模型。如此一来,如何以最低的门槛和成本,实现AI技术落地变成了行业急需解决的问题。 市场上的AI服务非常多,但是在视觉领域,通用的A...

    文章 樰篱 2019-03-27 5218浏览量

  • 【独家】深入浅出话AI:定义和主要研究方法

    直入主题,咱们该先给人工智能来个全面的定义,对吧? 但悲催的是这种清晰唯一的定义在人工智能研究圈里是不存在的!(不存在至少是因为理解和定义智能本身就是个正在进行时。) 人工智能的三种定义 我们确实有很多种方式来定义什么是人工智能。第一种,也是最常见的一种,从人工智能研究广受欢迎的成果的角度:...

    文章 行者武松 2017-05-01 942浏览量

  • 深层学习:心智如何超越经验1.3 深层学习

    1.3 深层学习 如果先前经验不能有效指导人们的行为,那么学习就不能只依靠或者主要依靠积累经验、在学习中寻找规律以及用这些规律预测未来。为了能够成功应对翻天覆地的变化,人类需要超越先前经验的能力,除了早期经验预测给出的行动之外,还应思考在当下情形中其他的行动方式。鉴于现实有混乱的特点,人类进化的...

    文章 华章计算机 2017-05-02 1623浏览量

  • 设计稿生成代码与 Serverless 的前世今生和未来!

    作者 | 雷姆(Yorkie) 前端智能化方向一被提及,就不免有人好奇:前端结合机器学习能做些什么,怎么做,未来会不会对前端产生很大的冲击等等。本文以「设计稿自动生成代码」场景为例,细述我们的思考及过程实践。 前端智能化与云 IDE 的结合,通过后者打通的各种服务与接口,再加上设计稿生成代码的能力...

    文章 温柔的养猫人 2020-09-15 282浏览量

  • 阿里如何用 AI 写代码?

    背景分析 业界机器学习之势如火如荼,「AI 是未来的共识」频频出现在各大媒体上。简单的、重复性的工作有较大的可能性会受到AI的冲击。并且,白领比蓝领的工作更容易被影响;因为蓝领的工作可能还需要机器人和软硬件相关技术都突破才能被实现,而白领工作一般只需要软件技术突破就可以实现。那AI会对前端这个“白...

    文章 机器智能技术 2020-02-24 357浏览量

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