• 关于 人工智能和 的搜索结果

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人工智能

职能阿姐 2019-12-01 21:06:13 1479 浏览量 回答数 1

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人工智能和智能人工

北朝 2019-12-01 19:53:51 1069 浏览量 回答数 2

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目前人工智能的一个核心是学习能力。学习能力的一个重要维度是学到相同程度,需要的数据量有多少。越少越好。人工智能目前的发展正好到了,需要的数据量从原来的无法实现,到目前大数据能力可以支撑。所以现阶段人工智能和大数据耦合非常紧。但是未来,人工智能的一个方向一定是把所需数据进一步降低,降的越低越好,这才是更强的学习能力。所以,人工智能和大数据也有分道扬镳的可能性。

rayindream 2019-12-01 23:13:30 0 浏览量 回答数 0

智能视觉生产免费体验

图像视频分割、图像编辑、图像分析,互娱、电商行业必备

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人工智能在骨科领域的新实践和新探索

福利达人 2019-12-01 21:29:16 860 浏览量 回答数 0

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人工智能发展到今天起关键作用的是算法还是算力?

韩俊强 2019-12-01 19:37:06 1595 浏览量 回答数 11

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关于黑客学习和人工智能,大数据

network_hakcer 2019-12-01 19:38:07 1086 浏览量 回答数 4

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 1. 更加人性化的设计  Python的设计更加人性化,具有快速、坚固、可移植性、可扩展性的特点,十分适合人工智能;开源免费,而且学习简单,很容易实现普及;内置强大的库,可以轻松实现更大强大的功能。  2. 总体的AI库  AIMA:Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能:一种现代的方法”的算法;  pyDatalog:Python中的逻辑编程引擎;  SimpleAI:Python实现在“人工智能:一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法,它专注于提供一个易于使用,有良好文档和测试的库;  EasyAI:一个双人AI游戏的python引擎。  3. 机器学习库  PyBrain 一个灵活,简单而有效的针对机器学习任务的算法,它是模块化的Python机器学习库,它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法;  PyML 一个用Python写的双边框架,重点研究SVM和其他内核方法,它支持Linux和Mac OS X;  scikit-learn旨在提供简单而强大的解决方案,可以在不同的上下文中重用:机器学习作为科学和工程的一个多功能工具,它是python的一个模块,集成了经典的机器学习的算法,这些算法是和python科学包紧密联系在一起的;  MDP-Toolkit这是一个Python数据处理的框架,可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管的学习算饭和其他数据处理单元,可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算法是在不断的稳定增加的,包括信号处理方法,流型学习方法,集中分类,概率方法,数据预处理方法等等。  4. 自然语言和文本处理库  NLTK开源的Python模块,语言学数据和文档,用来研究和开发自然语言处理和文本分析,有windows、Mac OSX和Linux版本。  Python具有丰富而强大的库,能够将其他语言制作的各种模块很轻松的联结在一起,对于性能要求高的功能,可以用C/C++进行重写,而后封装成Python可以调用的扩展类库,这是人工智能必备功能,因此,Python编程对人工智能是一门非常有用的语言。

世事皆空 2019-12-02 01:07:33 0 浏览量 回答数 0

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人工智能驱动的金融生活

福利达人 2019-12-01 21:15:42 378 浏览量 回答数 0

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Python工程师与人工智能工程师的区别是什么?一是Python工程师主要是从事编程,只能算是程序员;人工智能工程师主要是从事算法研究,也称作是算法工程师。两者有本质的区别。二是Python工程师开发编程就像走业务流程一样,很多东西都是现有的,你只需要一步一步的去敲代码,去熟悉它,并不会创造出一些新的东西;人工智能算法工程师比Python工程师更需要有良好的数学基础,因为在人工智能算法研究中会运用到许多数学知识,还要学会如何灵活运用各种框架和优化神经网络,需要你去研发它,创造出新的东西。

琴瑟 2019-12-02 01:21:25 0 浏览量 回答数 0

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Python工程师与人工智能工程师的区别是什么?一是Python工程师主要是从事编程,只能算是程序员;人工智能工程师主要是从事算法研究,也称作是算法工程师。两者有本质的区别。二是Python工程师开发编程就像走业务流程一样,很多东西都是现有的,你只需要一步一步的去敲代码,去熟悉它,并不会创造出一些新的东西;人工智能算法工程师比Python工程师更需要有良好的数学基础,因为在人工智能算法研究中会运用到许多数学知识,还要学会如何灵活运用各种框架和优化神经网络,需要你去研发它,创造出新的东西。

玄学酱 2019-12-02 01:21:32 0 浏览量 回答数 0

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阿里巴巴人工智能实验室携众多黑科技亮相

青蛙跳 2019-12-01 21:45:10 1676 浏览量 回答数 0

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人工智能加速药物研发-技术和应用

福利达人 2019-12-01 21:26:13 451 浏览量 回答数 0

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大数据和人工智能的关系

茶什i 2019-12-31 10:36:26 444 浏览量 回答数 5

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搜索引擎人工智能让网站优化如何自处

desingse 2019-12-01 21:52:49 1470 浏览量 回答数 0

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大数据可以说是人工智能的前序步骤,也可以当成子集。 大数据可以理解为大的excel,你在excel做的所有操作,都和大数据中做的类似,这些结果可以作为特征输入模型中,这种情况下是人工智能的前序步骤。 大数据也可以直接当做人工智能的子集。比如,微信每年出的报告,今年中国有多少亿人聊了什么,最火热的话题是什么,这些可以直接在一个大的excel里面做出来,不需要模型辅助,在这方面,大数据是宽泛人工智能意义上的子集。

1296995534731106 2020-03-13 16:27:04 0 浏览量 回答数 0

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我觉得有三个维度,第一是说人工智能AI的技术来智能化的管控平台。我们现在数据库实例非常多,系统处理也变得越来越复杂。像NoSQL、OLTP、OLAP,要处理结构化数据,同时也要处理非结构化数据等等。在阿里,管理云上超过了几十万的实例数,集团内也有几十万的实例数,如何去高效和管理这么多的数据库实例?异常发现、异常检测、Slow SQL、MySQL、内存管理等这些都是依赖人工智能技术的。比如说在阿里巴巴集团内部用机器学习和人工智能技术实时去采集所有实例运行的状态,把它的IO/CPO的使用率和它的Workload的特点,去在线建模做8份大小的调整,每一个数据库的实例它是4G、8G、16G。为什么要做这件事?因为随着它一天Workload的变化,它实际上不需要在一天内的任何时候都需要一个非常大的Buffer,可能高峰Buffer要扩,等到峰值过去后Buffer可以缩下来,这样的话就可以把内存资源做一个动态调度。 第二是在内核里面。比如说做内存管理和做查询优化,现在业界也在开始使用一些机器学习的方法。传统使用一些简单的统计方法来做一些内存管理、做查询优化、Buffer Management,比如说LRU 或者 MRU这种非常简单的方式。现在可以看到有一些人工智能和机器学习的方法来做更复杂但是更智能化的、高效的智能化管理,以及CBO这是查询优化里很重要的一块。 第三个维度是说在数据库的应用层,需要对非结构化的数据进行处理,除了结构化的数据。比如说在ADB里面就把非结构化数据先做一个转换,把它从非结构化数据转化到高纬的向量,比如说用 embeddng把这种文档或者是图像甚至像视频都可以把他们映射到一个高维的空间里面,这样的话做一个向量处理引擎,就能把这种非结构化数据变成高维向量,再通过这些高维向量处理引擎把这些非结构化数据和结构化数据在一个数据库引擎里进行联合的查询和分析。这就是用数据库系统来支持AI机器学习和数据处理和 Workload。 总结来讲有两个维度AI或DB,就是机器学习和人工智能技术使得数据库系统更高效、更可靠、更好用。另外一个是DB或AI,就是用数据库的系统来支持机器学习和人工智能的处理。

问问小秘 2020-05-22 11:52:43 0 浏览量 回答数 0

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人工智能在媒体领域的研究和应用

福利达人 2019-12-01 20:54:42 308 浏览量 回答数 0

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AI for Social Good

福利达人 2019-12-01 20:57:45 447 浏览量 回答数 0

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Re【有话“值”说】说出你对自助服务的感受或期待 众多奖品搬回家 我感觉自助服务非常方便,最好能把自助服我和人工服务分开。各有优缺点。 自助更随意更效率,人工更贴切,更全面。 最好结合人工智能和语音技术做成智能大数据平台。

龙工 2019-12-02 02:54:40 0 浏览量 回答数 0

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当人工智能“科学遇到艺术”的一点杂谈

福利达人 2019-12-01 20:57:32 469 浏览量 回答数 0

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现在的人工智能基本都集中在在确定性问题,是为了解决问题的。这本质上是工具的延伸。这块的突破能带来生产效率的巨大变革,吸引了大量的财力人力,最近有爆发式发展。所谓真正的人工智能需要关注在自我意识等层面,和人工生命领域比较相关,这块的进展非常少。因为这个方向的研究并不是那么有功用,也吸引不太来钱和人才。

rayindream 2019-12-01 23:13:31 0 浏览量 回答数 0

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智能AI的理念

游客qpfdfgyoj5xc4 2019-12-01 21:49:19 1 浏览量 回答数 0

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我认为人工智能符号学派是人工智能继续发展的未来,现在的机器学习与深度学习类似于仿生学,但人类区别于动物的真正的智能是对语言的使用,以及用语言来协调组织社会行动,并用语言与文字给出行动蓝图和社会组织蓝图。

童良知 2019-12-02 00:40:35 0 浏览量 回答数 0

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人工智能会不会让大部份人连被剥削和奴伇的价值都没有了?

反ai 2019-12-01 19:53:21 944 浏览量 回答数 5

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阿里云创立于2009年,是一家云计算及人工智能科技公司,致力于以在线公共服务的方式,提供安全、可靠的计算和数据处理能力,让计算和人工智能成为普惠科技。服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业。2014年,阿里云曾帮助用户抵御全球互联网史上最大的DDoS攻击,峰值流量达到每秒453.8Gb。在Sort Benchmark 2016 排序竞赛 CloudSort项目中,阿里云以1.44$/TB的排序花费打破了AWS保持的4.51$/TB纪录。在Sort Benchmark 2015,阿里云利用自研的分布式计算平台ODPS,377秒完成100TB数据排序,刷新了Apache Spark 1406秒的世界纪录。2017年1月,阿里云为奥运会提供云计算和人工智能技术。

八面道君 2019-12-02 00:42:58 0 浏览量 回答数 0

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人工智能技术百问——机器真的能取代人类吗

yq传送门 2019-12-01 20:27:57 4467 浏览量 回答数 3

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算法开启的人工智能时代!阿里聚安全算法挑战赛公开报名!

移动安全 2019-12-01 22:02:53 3854 浏览量 回答数 3

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算法开启的人工智能时代!阿里聚安全算法挑战赛公开报名!

移动安全 2019-12-01 22:02:57 2794 浏览量 回答数 0

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图灵有关智能构想很著名,他将智力限制为一种和人类进行语言游戏的解决方案。 具体来说,图灵将智能设定为游戏的解决方案,第一就是将人类置于判断的位置。 这个定义非常具有迷惑性,并适合人工智能领域。而像猫、狗、兔子甚至是其他动物 都是非常聪明的生物,但它们没有语言,因此也不可能通过图灵测试。 人工智能要怎么突破图灵对智能定义的束缚呢?

游客p5xirsfnnvb46 2020-02-27 16:11:03 0 浏览量 回答数 0

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需要数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法,也是理解复杂算法的必备要素。今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上,要了解人工智能,首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化,概率论描述统计规律。需要算法的积累:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法,比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。需要掌握至少一门编程语言,比如C语言,MATLAB之类。毕竟算法的实现还是要编程的;如果深入到硬件的话,一些电类基础课必不可少。

微笑de向阳 2019-12-02 00:36:30 0 浏览量 回答数 0
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