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数据梳理:AI正在全球75个国家地区“看”着你

最近,一些机构关于人工智能领域的进展、调查、研究和预测,反映了AI的一些问题——比如AI监控在全球范围内的逐渐壮大,企业数据隐私声明忽略了“遵守通用隐私原则”,全球企业对AI的采用日益广泛,以及机构投资者把AI视为一大风险的趋势。

新手迈出AI编程第一步的11种方式

作者: 我爱至尊宝
来源:科技行者

人工智能系统代表着一大令人兴奋的研究领域:对于拥有所需技能的人们来说,这同时也代表着广阔的个人发展空间,更重要的是AI技术本身仍在不断发展推进。然而,很多朋友发现自己似乎难以弄清该如何投身于这股技术浪潮,尤其难以通过自学形式掌握必备知识。

幸运的是,目前网上有着充足的资源,可供初学者快速积累知识与技能,或者说确定这条发展道路是否适合自己。为了了解更多信息,我们在青年企业家委员会的小组讨论中提出以下问题:

对于有意了解AI开发相关情况的新手或者程序员,最重要的准备工作是什么?

下面来看他们给出的11条可行性建议:

1. 了解机器学习背后的数学原理

AI开发专业人员必须掌握数学中的概率知识,这也是机器学习的基础所在。传统软件开发人员经常使用在线库,这意味着他们不需要亲自进行数学计算。但AI开发人员则需要有能力编写并理解复杂的算法,以便不断从数据当中找出洞察见解与基本模式。——Blair Thomas,eMerchantBroker

2. 首先要建立坚实的知识基础

展望未来,探索AI使能行业价值

在人工智能(AI)高速发展的几年间,AI技术已取得了明显的跃进和快速的迭代,演进路线也呈现出丰富多样化的趋势,如语音识别、语义识别、视觉处理等;但在与行业结合方面,AI却未能将价值较好地实现渗透和落地。因此,在企业纷纷拥抱AI的时候,市面上亦出现方向不明、战略不清、投入不够、执行不力等难题。

为什么说没有物联网,就没有 AI ?

如果没有物联网和万物互联,人工智能时代是不会带来的。就跟互联网之前首先是光纤通信时代一样。如果通信没有解决,就没有通信网络。从90年代到2000年,如果没建通信网络,就不会有互联网时代。过去几年,大家都说人工智能时代要来了。但是现在,人工智能热潮,反而稍微有了些衰退。其核心是基础设施没铺设完,而这个基础设施就是物联网。

5G+AI,这才是自动驾驶正确的打开方式

我们离完全靠谱的自动驾驶还有多远?要实现完全靠谱的自动驾驶,目前有两种主流的方向:一是利用激光雷达等传感设备,通过AI和单车智能,让车辆自己识别各种路况,并且根据识别后的路况进行判断,再采取相应的措施。这种技术偏向于让车辆进行即时演算,通过摄像头和雷达等车载设施的相互配合完成自动驾驶;二是车路协同,通过网络让所有的交通参与者实现在线互联,让所有的交通参与者都能随时掌握附近的各种路况信息......

2019年中AI趋势盘点

作为一个未来主义者,我每天都在思考人工智能的演变。最被炒作的技术也是最复杂、最普遍、最难监测、监管和控制的技术。机器学习实现的发展已经有了“自己的生命”,超出了任何一家公司、国家或学术机构的范围。在资本和创新的驱动下,人工智能是一个特洛伊木马,既能帮助、增强、自动化,又能将人类武装起来相互对抗。这既令人兴奋,又令人恐惧,而且不可避免。但具体包括哪些内容呢?

AI如何实现安全生产智能监控

对于工业生产企业而言,由于业务连续性强、系统复杂,大量生产设备相互联系、耦合紧密,而且具有功率大、运转速度高的特点。安全生产更是保证从业人员的人身安全与健康,设备和设施免受损坏,环境免遭破坏,保证生产经营活动得以顺利进行的必要条件。

为什么图像识别AI会犯这些“低级错误”?

目前的人工智能技术已经非常擅长识别图像中的物体,但仍然很容易犯些“低级错误”。在部分情况下,只需在人眼不可见的静态噪声中添加一些可选的笔触或图层,就可以“愚弄”AI图像识别系统,这有时甚至会造成致命的后果。