demi的博客

图形（Graph）和图像（Image）都是多媒体系统中的可视元素，虽然它们很难区分，但确实不是一回事。

三者之间既有区别，又有联系，不确切的描述：计算机图形学≈画图；计算机视觉≈看图；数字图像处理≈看图前沐浴更衣焚香做好各种仪式，然后再看图。

众所周知，梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。但是，它们就像一个黑盒优化器，很难得到它们优缺点的实际解释。

如今，科技界最热门的话题莫过于最先进、最前沿、最令人兴奋的数据科学和机器学习了。然而，要想紧跟该领域的进步和发展，你需要付出大量努力来研究、阅读和查看信息、新闻、指南以及其他内容。

世界各国政府正在迅速采取行动，以确保现有的法律、法规以及框架，能够在人工智能技术变革中继续起效，应对由新浪潮带来的种种新挑战。

人工智能技术具有正、反两方面的作用，在造福于人类的同时，也存在各种风险。理论上可能存在四种风险：技术失控、技术误用、应用风险、管理失误。

人工智能相关岗位中，涉及到的内容包含：算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词，基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。

机器学习是什么，是用来干什么的？机器学习就是样本中有大量的x（特征量）和y（目标变量）然后求这个function。机器学习是让机器寻找函数Y=f(X)的过程，使得当我们给定一个X时，会返回我们想要得到的Y值。

人工智能如何处理数据？如果把重点放在数据的处理方式上，那么长期共存的方式大概有两种： 特征学习、特征工程。

又到了一年中的这个时候，各界专业人士纷纷对未来一年做出预测。……所以，今天我们将注意力转向2020年的物联网。那么，未来几个月的主要挑战、机遇和创新将是什么？