2022-04-29点击量：718

人工智能是一个包含很多学科的交叉学科，你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学，还要有一定的哲学基础，有科学方法论作保护。人工智能技术都要学什么数学基础。作为计算机科学的一个分支，人工智能的本质还是处理的数据信息，所以数学的基础知识是必备的。主要掌握的数学知识包括如下内容：线性代数(向量)和概率论、高等数学(微积分、矩阵等)、离散数学(集合论等)、统计学(聚类分析、回归分析、分布等)、算法相关(人工神经网络、决策树、分层聚类等)英语基础。因为目前人工智能行业在国外发展的也比较好，很多技术文献资料都是外文的，如果想在这个方面有所成绩，就必须能够读懂英语资料，虽然英语水平不一定要达到四六级，但是要具备计算机英语基础，以后再慢慢学习专业的名词术语。编程技术。想学好人工智能，需要具备基础的编程能力，现在主流的JAVA/Python语都是要求掌握的，尤其Python语言在人工智能、网络爬虫、桌面界面开发、科学计算和统计方面都有广泛应用。人工智能可以应用在哪里人工智能的应用特别广，在我们的生活中随处可见，例如机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的容器。人工智能是现在大环境下需求大的行业，未来的时代不是IT的时代了而是大数据的时代，未来的科技发展的核心也是大数据人工智能，在这方面的人才缺口特别大，供不应求，所以肯定也是很好就业的。学习人工智能需要什么知识人工智能入门需要掌握的知识有：自然语言处理、机器学习、计算机视觉、知识表示、自动推理和机器人学，虽然这些领域的侧重点各有不同，但是都需要一个重要的基础，那就是数学和计算机基础。人工智能的核心问题之一就是数学问题。人工智能能不能自学人工智能的相关技术是可以自学的，目前人工智能领域的很多研发人员都是通过自学进入人工智能领域发展的。但是如果想持续深入且取得一个较好的学习效果，还需要有科研实践场景的支持，同时还需要有一个较好的交流环境，这是很多初学者所不具备的，也是很多普通初学者学习人工智能技术的主要障碍之一。人工智能技术的学习对于场景也有比较高的要求，不仅需要初学者有扎实的算法设计基础，同样还需要有大量的数据支持和较强的算力支持，这就是为什么不少大学在设立人工智能专业之前，都需要先建立数据中心的重要原因。以上就是关于人工智能主要是学习什么的相关内容，希望对大家备考有帮助。...

2022-04-26点击量：182

北京Linux云计算培训班哪家好？如何选择好的Linux云计算培训机构？学习Linux云计算该选择什么样的Linux云计算培训机构呢？首先看Linux云计算培训课程，这点需要自己去Linux云计算培训机构去免费试听，通过试听了解实际情况，另一方面就是参加万Linux云计算能否保证学员顺利就业，这块很重要。Linux云计算培训班哪家好？第一：靠谱很重要：选择Linux云计算培训机构，首先要考虑的是这个机构是否正规，是否是专业的Linux云计算培训机构，现在市场有许多的Linux云计算培训的机构参差不齐，难免有些浑水摸鱼的机构在里边靠Linux云计算近年来的热多赚钱。Linux云计算培训班哪家好？第二：Linux云计算师资力量：要看Linux培训机构的师资力量是否能够胜任这项工作，在行业有没有知名度，经过培训的学员是否可以学习到Linux云计算的核心知识。师资力量Linux云计算培训机构与传统的教育的最大区别就是培训机构是以就业为导向的，而传统教育更多的面向学历的获得。所以Linux云计算培训机构的讲师是否在大型互联网企业有过多年Linux云计算开发的工作经验就非常重要，这在一定的程度上决定了Linux云计算培训出的学员今后就业的能力和具备的竞争力如何。师资水平主要取决于老师能否给学员讲明白讲清楚，技术开发能力强并不代表能讲明白这个很重要；以往Linux云计算培训学员的实际就业情况，这个需要多打听多了解；当然培训学员的层次也要了解，学历相对好一些的班级学习氛围多数情况下比较好，这个特别特别重要直接影响你学习的成果和效率。参加Linux云计算培训主要是为了有老师的指导和带领。老师的能力越，学员学起来往往事半功倍。毕竟现在这个时代只要多跟别人交流才能获得更多更有价值的信息，初学者必须要多进行交流学习。Linux云计算培训班哪家好？第三：Linux云计算课程更新：Linux课程内容是否符合现在的市场需求，如果我们不是很了解的还，可以到相关的招聘网站去了解一下，很容易就可以得出相关的行业的需求。Linux云计算哪个培训机构好？第四：Linux云计算课程大纲：Linux云计算培训课程大纲是否包含了当前比较前沿的Linux云计算技术，这个我们可以根据相关的Linux云计算技术官网和网络新闻进行了解。Linux云计算哪个培训机构好？第五：Linux云计算培训机构课堂情况：实地感受一下培训机构班级的情况，学员是否都比较努力，老师讲课是否容易接受，是否有老师对于我们进行管理。Linux云计算哪个培训机构好？第六：Linux云计算培训机构真实就业数据：Linux云计算培训班的真实就业数据是反映其综合能力的表现，也是小伙伴能否理性选择Linux云计算培训班的有力数据依据，通过这个数据可以看出Linux云计算培训班的培训能力怎么样了。以学生就业为目标的Linux云计算培训机构才是比较好的机构，参加Linux云计算培训学习是为了就业而来，没有好的就业服务对于学员就业影响非常大。...

2022-04-15点击量：337

AI人工智能这个职业无疑是当下最火的行业了，近年来，人工智能领域出现了各种创新。特别是以深度学习为代表的人工智能技术在计算机视觉、机器学习、自然语言处理等方面取得了突破。，机器人技术取得了巨大进步，深刻地改变了我们的生活。可以预见，人工智能是一个非常好的职业选择。人工智能将创造近2300万个新工作岗位。但同时，这项技术将淘汰1700万个传统工作岗位——即人工智能将在全球创造约500万个新工作岗位！现实情况是，几乎所有行业都开始使用人工智能。因此，未来对合格、熟练的专业人工智能人才的需求将是巨大的。目前，人工智能行业人才供需严重不足。想入手AI，还没有找好自己定位的小伙伴，下面简单梳理一下人工智能工程师需要掌握的技能，希望能给同学们一些参考。人工智能工程师需要掌握的技能1、基础是数学很多人一提到数学就害怕，但如果想入手AI，数学可以说是避无可避。入门阶段不需要太高深的数学，主要是高等数学、线性代数和概率论，也就是说大一和大二的数学知识完全够用。我个人的建议是多学点数学知识，好的数学在工作中会有很大的优势。没有基础的可以看同济大学出版的《高等数学》学习。人工智能工程师需要掌握的技能2、算法能力需要掌握一些基础框架：python、sparkmllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，数据需要了解HQL、numpy、pandas，另外还需要一些实际操作，如果你是后端开发、应用程序开发、数据分析和项目管理是学习算法的加分项。人工智能工程师需要掌握的技能3、编程知识就我的经验而言，建议大家先学C++。C++作为基础编程软件，非常适合零基础的人学习，非常受欢迎。可以说是使用最多的编程语言，所以Python编程也是需要掌握的。在众多的编程语言中，Python是比较容易学习和使用的，学习Python也会受益匪浅。人工智能工程师需要掌握的技能4、机器学习大数据分析广泛用于网络数据挖掘。可以从用户的搜索关键词、标签关键词或其他输入的语义分析来判断用户需求，从而达到更好的用户体验和广告匹配。人工智能工程师需要掌握的技能有哪些？除了学习基础知识，别忘了参加一些企业项目，这样可以更好地提高简历的含金量。除了能让简历更漂亮一样，也增强了自己面试的通过率，对自己今后的工作也有很大的帮助！...

2022-04-14点击量：246

人工智能近年来在我国发展迅猛，国内各大科技公司都分别推出了自己的人工智能发展战略，但是目前国内关于人工智能方面的人才却是十分的紧缺，各大企业对人工智能人才的需求迅速增长，这也就导致了很多人想要转行进入人工智能行业。但是，很多想要进入AI行业的人并没有相关的理论和技术基础，零基础学习人工智能可以吗?当然是可以的，那么，零基础学人工智能怎么学？零基础学人工智能怎么学1、打好基础，学习高数和Python编程语言高等数学是学习人工智能的基础，因为人工智能里面会设计很多数据、算法的问题，而这些算法又是数学推导出来，所以你要理解算法，就需要先学习一部分高数知识。先将高等数学基础知识学透，从基础的数据分析、线性代数及矩阵等等入门，只有基础有了，才会层层积累，不能没有逻辑性的看一块学一块。再就是学习python编程语言，Python具有丰富和强大的库，作为人工智能学习的基础编程语言是非常适合的。一方面Python是脚本语言，简便，拿个记事本就能写，写完拿控制台就能跑;另外，Python非常高效，效率比java、r、matlab高。matlab虽然包也多，但是效率是这四个里面最低的。零基础学人工智能怎么学2、阶段晋升，开始学习机器学习算法掌握以上基础以后，就要开始学习完机器学习的算法，并通过案例实践来加深理解和掌握。机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。还有很多机器学习的小案例等着你来挑战，前面掌握的好，后面当然轻松很多，步入深度学习。零基础学人工智能怎么学3、不断挑战，接触深度学习深度学习需要机器大量的经过标注的数据来训练模型，所以你的掌握一些数据挖掘和数据分析的技能，然后你再用来训练模式。在这里你可能会有疑问，据说深度学习，好像有很多神经网络，看着好复杂，编辑这些神经网络那不是太难了，你大可放心，谷歌、亚马逊、微软等大公司已经把这些神经网络模型封装在他们各自的框架里面了，你只需要调用就可以了。零基础学人工智能怎么学4、不断实战，增强自己的实力经验当你掌握了基本的技术理论，就要开始多实践，不断验证自己的理论，更新自己的技术。找一个开源框架，自己多动手训练深度神经网络，多动手写写代码，多做一些与人工智能相关的项目。如果有条件的话，可以从一个项目的前百度期数据挖掘，到中间模型训练，并做出一个有意思的原型，能把一整套的流程跑通，那么恭喜你，你已经具备一名人工智能初级工程师的水准了。零基础学人工智能怎么学5、找到自己的兴趣方向人工智能有很多方向，比如NLP、语音识别、计算机视觉等等，生命有限，必须得选一个方向深入的专研下去，这样才能成为人工智能领域的大牛，有所成就。...

2022-03-28点击量：210

java自学看什么书好？想让Java打下良好的基础，积累更多的实践经验，是没有任何捷径可走的。不仅要多做练习，还要多看书。下面就来给大家说说java自学看什么书好。一、java自学看什么书好？Java编程入门类对于没有Java编程经验的程序员来说，在这个阶段阅读任何入门书都是一样的，尤其是快速掌握Java的基本语法和基本用法。1、《Java编程思想》《Java编程思想》是一本帮助你掌握基础的好书。它主要包含了基本知识、Java的基本语法和基本类库，对于这些概念都有清晰的解释。可以帮助我们在Java编程学习中打下良好的基础。这本书的缺点是太厚太长，不适合现代人快速的学习方式。因此，阅读这本书应该知道如何做好需求选择。并不是每一章每一节都值得一看，只要看看关键之处就行了。2、java自学看什么书好？《AgileJava》中文版这本书的主要特点之一是它把单元测试和TDD贯穿于书中。在传授Java的各种重要基础知识的过程中，潜移默化地影响了读者的编程思维向敏捷性和TDD方向发展。另外，这本书内容很新，是基于JDK5.0的语法知识上的，学习JDK5.0的新语法也很好。这本书也要按需进行阅读，毕竟Java语言有一个庞大的类库。这本书的内容可以让你在最短的时间内掌握最重要的Java知识。二、java自学看什么书好？Java编程进阶类想让Java打下良好的基础，积累更多的实践经验，是没有任何捷径可走的。在我们的编程生涯中，有两本书值得一读。1、《重构改善既有代码的设计》这本书很有名，不需要多介绍，可以在闲暇时间翻出来看，与自己的实践相互对照。而且，这本书的影响是潜移默化的。2、《测试驱动开发byExample》这本书最大的特点是它很薄，看起来很轻松。你可以找一个周末下午看一看，然后把这本书的所有例子都看完。这本书的目的是通过实战来培养TDD思想的。...

2022-03-26点击量：246

人工智能是一个包含很多学科的交叉学科，你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学，还要有一定的哲学基础，有科学方法论作保护。那么人工智能都学什么？人工智能的应用有哪些？今天我们就来认识一下人工智能。人工智能技术都要学什么数学基础。作为计算机科学的一个分支，人工智能的本质还是处理的数据信息，所以数学的基础知识是必备的。主要掌握的数学知识包括如下内容：线性代数(向量)和概率论、高等数学(微积分、矩阵等)、离散数学(集合论等)、统计学(聚类分析、回归分析、分布等)、算法相关(人工神经网络、决策树、分层聚类等)英语基础。因为目前人工智能行业在国外发展的也比较好，很多技术文献资料都是外文的，如果想在这个方面有所成绩，就必须能够读懂英语资料，虽然英语水平不一定要达到四六级，但是要具备计算机英语基础，以后再慢慢学习专业的名词术语。编程技术。想学好人工智能，需要具备基础的编程能力，现在主流的JAVA/Python语都是要求掌握的，尤其Python语言在人工智能、网络爬虫、桌面界面开发、科学计算和统计方面都有广泛应用。人工智能的应用有哪些人工智能的应用特别广，在我们的生活中随处可见，例如机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的容器。人工智能是现在大环境下需求大的行业，未来的时代不是IT的时代了而是大数据的时代，未来的科技发展的核心也是大数据人工智能，在这方面的人才缺口特别大，供不应求，所以肯定也是很好就业的。以上就是关于人工智能的应用有哪些的相关介绍，电子时代已经到来，想要学习的小伙伴快来学习吧。...

2022-02-16点击量：184

以现在科学的发展趋势来看，物联网、VR、AR、5G等技术日渐发展成熟，人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。那么，AI有哪几个发展大方向呢？今天就跟随一起来了解下吧。1、手机植入AI功能现在的手机芯片处理能力已经达到强悍的地位了，只有进一步发展才能突破瓶颈，那么植入AI将会是一个主流的发展方向，通过模拟大脑的神经元系统达到自主学习的行为，不断学习的用户使用习惯。2、AI植入医疗健康行业医疗健康始终跟人们生活息息相关，现阶段的医疗水平还是有很多待突破的地方，只有不断提高医疗设备的水平，才能保证对疾病绝对地掌控，以技术为主辅助医疗诊断是“AI+医疗”的主要模式，相较于过去移动医疗所侧重的为医生量身打造所需要的技术，“AI+医疗”显然更加接地气，不在一味的吹嘘技术的先进性，借助先进的人工智能技术，系统在短时间内处理海量数据，并对病人做出愈加准确的诊断，进而精准改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡、降低医疗成本、促进跨行业合作关系。3、AI成为人机交互的载体现在的手机或电脑时代，用户接口还是要通过透过屏幕或键盘来互动，但随着VR、AR、5G等技术的发展，人们可以能够很轻松自在与运算系统沟通，这表示着人工智能透过自然语言处理与机器学习让技术变得更为直观，也变得较易操控，或许未来将可以取代屏幕在用户接口与用户体验的地位。以上就是AI有哪几个发展大方向的内容分享，希望整理的内容对正在学习人工智能的同学有所帮助。...

2022-02-15点击量：223

现在很流行通过观看视频来学习机器学习。在YouTube和VideoLectures上看了很多机器学习的视频，看视频的风险在于你很容易只是看而不会去实践。建议在看视频的时候一定要做好笔记，即便之后你很快就会把笔记扔掉。同时建议你不管在学什么，一定要去动手尝试。坦白来说，我看过的视频中，没有哪个视频是特别适合初学者的，我指真正的初学者。他们都是基于读者有最基本的线性代数和概率理论知识的假设。斯坦福大学AndrewNg的教程可能是最适合用于入门的了，另外，我推荐了一些一次性视频。1、机器学习视频课程——StanfordMachineLearning(斯坦福机器学习)：通过Course可以获取到，AndrewNg主讲。除了招生，你可以在任何时间看到所有的课程，并且从StanfordCS229course(斯坦福CS229课程)上下载到所有的讲义和课堂笔记。课程包括家庭作业，测试。课程集中在线性代数上，使用Octave环境。2、机器学习视频课程——CaltechLearningfromData：可以在edX访问到，YaserAbu-Mostafa主讲。所有的课程和材料在CalTech网站上都可以获取到。和斯坦福课程一样，你可以按你自己的节奏来完成家庭作业和任务。它覆盖了和斯坦福类似的课程，然后在细节上有一些深入，并且用了更多的数学方面的知识。家庭作业对初学者来说可能太难了。3、机器学习视频课程——MachineLearningCategoryonVideoLectures.Net(VideoLectures.Net上的机器学习分类)：初学者很容易沉溺于海量的内容中。你可以找寻一些看起来比较有趣的视频，然后尝试看看。如果不是你现阶段能看懂的，就先放放。如果你看着合适，就记笔记。我发现我自己总是不断的找寻自己感兴趣的标签，然后最终选择了完全不同的标签。当然，看看该领域老师真正是什么样的也挺好的。“GettingInShapeForTheSportOfDataScience”–TalkbyJeremyHoward：和一个本土R用户团队关于机器学习实践应用的对话，这个团队在机器学习竞赛中获取了很好的成绩。这个视频很有用，因为很少有人去讲将机器学习应用到一个项目中真正是什么样的，及怎么去做这个项目。我幻想着能创建一个网络真人TV秀，这样可以能直接看到选手机器学习竞赛中的表现。我是多么的向往啊。...

2022-02-15点击量：405

自然语言处理技术是计算机科学和人工智能领域的一个重要方向。在机器翻译、机器阅读理解和问答系统等领域，人们研究了各种能够用自然语言实现人机有效交流的理论和方法。1、智能语言处理技术的应用是什么——机器翻译机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了以往基于规则和基于实例的翻译方法的局限性，其翻译性能得到了极大的提高。基于深层神经网络的机器翻译在日常英语口语等领域显示出巨大的潜力。随着语境表示和知识逻辑推理能力的发展，自然语言的知识地图不断扩展，机器翻译将在多轮对话翻译和文本翻译领域取得更大的进步。目前，统计机器翻译(SMT)是非限制域机器翻译中性能最好的一种，包括训练和解码阶段。训练阶段的目标是获得模型参数，解码阶段的目标是利用估计的参数和给定的优化目标，得到待翻译句子的最佳翻译结果。统计机器翻译主要包括语料库预处理、词对齐、短语提取、短语概率计算、最大熵排序等。基于神经网络的端到端翻译方法不需要设计双语句子的特征模型。而是将源语句子的词串直接送入神经网络模型，通过神经网络的运算得到目的语句子的翻译结果。在端到端机器翻译系统中，通常使用递归神经网络或卷积神经网络来表示句子并从大量训练数据中提取语义信息。与基于短语的统计翻译相比，翻译结果更加流畅自然，在实际应用中取得了良好的效果。2、智能语言处理技术的应用是什么——语义理解语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本的理解并回答相关问题的过程。语义理解更注重对语境的理解和对答案准确性的控制。随着mctest数据集的发布，语义理解得到了越来越多的关注，并取得了迅速的发展。相关的数据集和相应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客户服务、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答系统的准确性。在数据获取方面，语义理解通过自动构造数据方法和自动构造填空题，可以有效地扩展数据资源。为了解决填充问题，人们提出了一些基于深度学习的方法，如基于注意力的神经网络方法。目前主流的模型是利用神经网络技术对文本和问题进行建模，预测答案的起止位置，提取文本片段。对于答案的进一步泛化，处理难度进一步提高，目前的语义理解技术还有很大的改进空间。3、智能语言处理技术的应用是什么——答疑系统问答系统分为开放领域对话系统和特定领域问答系统。问答系统技术是指计算机能够像人类一样用自然语言与人进行交流的技术。人们可以用自然语言向问答系统提交问题，系统将返回更多相关的答案。虽然问答系统的应用产品很多，但大多应用于实际的信息服务系统和智能手机助手领域，在答疑系统的健壮性方面仍然存在问题和挑战。...

2022-02-10点击量：458

人工智能的迅速发展使许多人感到担忧，很多人认为这为机器人接管我们的工作创造了条件。据牛津大学的研究人员称，未来十年，美国约47%的就业岗位将实现自动化。但这并不会带来是厄运。高德纳(Gartner)最近的一份报告表明，到2022年，人工智能将取代这各个领域的180万个岗位，同时增加230万新兴岗位。人工智能主管职位非常适合那些有着丰富人工智能经验、正在寻求职业生涯下一个重大挑战的人。作为一家公司的AI总监，对于AI对业务的影响和数据的利用，你应该充满激情。如果这还不是全部，AI主管将不得不负责整个专业团队，以监督开发中的各种服务和产品。这份工作还要求求职者对公司的市场产品进行评估。人工智能总监必须利用公司的数据科学资源，为其他工程团队提供支持，并创造具有实际价值的产品。评估不同的ML工具，存储技术和框架，以实现集体智慧的强大实践。因此，该职位提供了与高技能团队合作的机会，并承担了在支持质量，创新和增长方面建立业务核心价值的责任。关键责任是提供一个真正的集体智慧平台，但这个角色预计会随着时间的推移而发生变化。这就是为什么企业在迭代其智能平台的初始版本以及它补充业务中其他产品的方式时，会搜索执行实际交付的候选人。此人还必须与研究团队一起很好地评估市场产品，以开发公司的技术架构。AI产品管理副总裁AI产品管理副总裁职位提供给了解市场、客户需求和横向业务流程的候选人。他们必须能够识别市场机会，定义产品策略和远景，并构建业务用例、api和数据策略。副总裁应该与新的人工智能、机器学习技术和工程师合作。他们还必须能够与垂直领导、服务线领导、工程师和客户一起定义、领导和执行产品的孵化、扩展和构建。还必须具备形成和确定数据合作伙伴关系和技术的能力。Cybercity分析师亚利桑那州、多伦多部分地区以及世界其他地区，如都柏林、马德里、纽约市、斯德哥尔摩和巴塞罗那，正在建设智能城市。一旦它们被完全确立，网络城市分析员的职位将非常抢手。这个职位要求应聘者密切关注潜在的技术，并确保一切处于良好的修复状态。网络城市分析师还必须保持城市周围健康数据的一致流动，例如有关公民，生物数据和资产数据的信息。只有候选人精通传输和技术设备功能而不受损害时，才有可能实现这一目标。数据科学家企业中的数据科学家使用最新的技术和工具。他们拥有分析和统计方面的高级技能，能够轻松地筛选数据、组织数据，并提取有用的见解，从而使企业能够优化主要的组织流程。此外，这位专业人士必须时刻做出关键决定。目前，金融机构、电子商务公司、医疗保健公司、营销机构、数据科学供应商和工程公司对数据科学家的需求很大。此外，数据分析是各种社交网络、搜索引擎和其他依赖零售和移动分析来收集营销活动和销售策略有用见解的组织部署的关键工具。数据侦探这个职位非常适合具有执法和基础数据技能背景的人。如果你从失败的线索，解决谜题和排除嫌疑人中获益，那么你会发现数据侦探是你一直想要的梦想工作。你可以帮助锁定一些可怕的人!公司有兴趣雇用有才华和创造力的人，并且可以解决大数据中的谜团。如果你是一名拥有数据知识且正在寻求入门级演出的毕业生，那就试试吧。深度学习的数据工程师具有从移动和桌面前端开发到Python后端的全栈Web应用程序的经验的工程师将非常适合这个职位。深度学习的数据工程师的任务是设计和运行服务和API，持续部署，降低硬件成本，构建大规模可用性工具，扩展和提高系统吞吐量。基本上，您将负责了解哪些工具可以提高公司的生产力，构建和部署它们，并确保它们与公司工程师一起使用。较大的公司必须雇用多个数据工程师来覆盖整个服务架构，并提供影响其服务堆栈的机会。深度学习的数据工程师也可以帮助公司的数据科学家和深度学习工程师建立能够进行大规模培训，学习和预测的系统。人机合作经理当人和机器人一起工作时，肯定会有一些摩擦。必须有人充当调解人，而裁判的任务就落在了人-机合作经理身上。公司希望应聘者能够将人工智能的优势与人类的优势结合在一起，在一个共同的环境中实现共同的商业目标。他/她必须创建一个交互系统，使机器和人类能够相互交流他们的目标、能力和发明，并为人机协作设计一个任务规划例程。...

2022-02-09点击量：221

人工智能一直是我们思考的领域，关于它的思考一直在继续，当然除了这些，我们也需要学习人工智能的技术，比如，我们需要了解边缘计算技术的步骤，这些知识才是人工智能发展最实际的东西，那么边缘计算技术的步骤到底有哪些呢，带大家一起分析。尽管某些应用最好在本地运行，但在许多情况下，客户希望从边缘计算中受益，却不希望在本地投资过多。这就需要访问一种新型的基础平台，该基础平台看起来很像云，但是在地理上比如今构成云的几十个超大规模数据中心分布得更多。这种基础平台现在才刚起步，并且它可能会分三个步骤发展，每个步骤都通过越来越广泛的地理分布扩展边缘范围。边缘计算技术的步骤1：多区域和多云要实现快速的计算服务响应，就必须就近提供计算服务，那么覆盖多区域的边缘基础设施必不可少。例如，AWS在22个地理区域设有数据中心，另外还有四个已宣布建设。为北美和欧洲客户提供服务的AWS客户可以在北加利福尼亚州和法兰克福地区运行其应用。从一个区域到多个区域可以大大减少延迟，对于大量应用程序来说，这就是提供良好客户体验所需要的。边缘计算技术的步骤2：区域优势边缘演进的第二步骤将边缘扩展到更深一层，利用数百或数千个位置的基础平台，而不是仅在几十个城市中的超大规模数据中心。事实证明，有一些参与者已经拥有这样的基础平台足迹：内容交付网络。CDN作为边缘计算的先驱已有二十年了，它们将静态内容缓存到更接近最终客户的位置，以提高性能。AWS有22个区域，而像Cloudflare这样的典型CDN有194个。现在不同的是，这些CDN已开始向通用工作负载开放其基础结构，而不仅仅是静态内容缓存。如今，诸如Cloudflare，Fastly，Limelight，StackPath和Zenlayer之类的CDN都提供了容器即服务，VM即服务、裸机即服务和无服务器功能的某种组合。换句话说，他们开始看起来更像云提供商。具有前瞻性的云提供商(例如Packet和Ridge)也提供了此类基础平台，而AWS又迈出了提供更多区域化基础平台的第一步，引入了第一个所谓的洛杉矶本地区域，并承诺将提供更多本地区域。边缘计算技术的步骤3：访问边缘边缘演进的第三步骤将边缘进一步向外扩展，以至与最终客户或设备仅相距一两个网络跃点。在传统的电信术语中，这称为网络的访问部分，因此这种类型的体系结构已被标记为访问边缘。AccessEdge的典型外形是微型数据中心，甚至可以部署在路边或蜂窝网络塔楼的底部。VaporIO、EdgeMicro和EdgePresence等新进入者已经开始在美国的少数城市中建立这些微型数据中心。2019年是第一个主要扩建年份，2020年至2021年继续在这些扩建项目上投入大量资金。早期采用者已经以多种方式利用了区域边缘，包括用于各种云卸载应用以及减轻了客户体验非常关键的一些应用(如在线游戏，广告服务和电子商务)中的延迟。相比之下，自动驾驶汽车、无人机、AR/VR、智慧城市、远程医疗等对于边缘访问的要求更高。以上就是有关于边缘计算技术的步骤的内容了，即使当前时代人工智能的发展依然有限，但是依然不影响大家对于人工智能这一行业的热情，相信在不久的未来，人工智能一定能为我们的社会带来更多便利，在此祝大家人工智能行业的学习之路顺利。...

2022-02-08点击量：402

近年来，人们对人工智能伦理提出了一些质疑，在某些情况下，人工智能技术被滥用，今天就来带大家看我们应如何遵守人工智能道德原则。一、如何遵守人工智能道德原则——以人为本在对人工智能解决方案进行概念化时，只有当人工智能系统在其整个生命周期中对个人、企业和人类都有利时，开发人员才应该继续开发。人工智能解决方案的开发应该主要是造福和改善人类生活，而不是达到破坏性的目的。人工智能系统应该符合人类价值观，促进人权，尊重个人意见，提高生活水平，拯救生命，甚至保护环境。教育和医疗是可以从以人为本的人工智能技术中受益的两个最重要的部门。人工智能解决方案有助于提高教育质量，这将帮助学生找到更好的工作，从而提高这些人的生活质量。同样，在医疗行业使用人工智能技术也可能挽救生命。但是，人工智能技术的应用不应局限于这两个领域，还可以应用于企业资源规划、油气运营、娱乐和环保等其他领域。二、如何遵守人工智能道德原则——风险预警人工智能系统应采用基于风险的方法创建。开发人员应该识别与特定人工智能系统相关的所有风险。只有在风险很小或根本不存在的情况下，他们才应该开始开发人工智能系统。例如，当开发人员使用面部识别技术时，他们应该评估可能出错的技术的各个方面。他们应该确保面部识别技术不会伤害任何人。比如，人脸识别技术不是万无一失的，它会导致错误的定罪。因此，开发人员应该确保在创建这样一个系统时，该技术的风险尽可能小。因此，开发人员在使用人工智能技术时，不应忽视风险意识、评估和管理。三、如何遵守人工智能道德原则——可靠性如上所述，人工智能系统应尽量减少与之相关的风险。开发人员应该致力于创建高度可靠的人工智能解决方案。解决方案应在其整个生命周期中按预期工作。它包括确保解决方案在每个阶段都高度准确、可靠和可预测。它们不应对可能受这些系统影响的用户构成风险。因此，开发人员应确保定期对系统进行监控和测试，以检查人工智能解决方案是否正常工作。如果发现任何缺点，应立即加以解决。最重要的是，开发人员必须在整个生命周期内确保人工智能系统的稳定性和安全性。四、如何遵守人工智能道德原则——问责制无论自主、自力更生的人工智能技术如何发展，人工监控仍然是绝对必要的。无论人工智能系统的可靠性和先进性如何，都应启用人工监控功能。每个开发阶段的负责人必须是可识别的，并对人工智能系统的结果负责。必须建立确保责任和问责制的机制。它包括监控所有涉及的过程，从概念到开发，从部署到操作。如果发现个人对人工智能系统的不当使用负有责任，应采取适当措施。...

2022-02-08点击量：223

在基本层面上，机器学习有两种类型：有监督学习和无监督学习。有时这些类型会进一步细分，如半监督学习和强化学习，但本文将重点介绍基础知识。在监督学习的情况下，通过将已知的输入和输出传递给监督学习，可以训练模型进行预测。一旦模型看到足够多的例子，它就可以预测来自相似输入的可能输出。例如，如果你想要一个能够预测一个人患病概率的模型，你需要一个随机人群的历史记录，其中包含风险因素的指标以及他们是否患病。预测结果并不优于训练数据的质量。数据科学家经常从训练中截留一些数据，并用它来测试预测的准确性。在无监督学习中，需要一个算法来查找数据中的模式，而不能提供示例。在聚类的情况下，算法将数据分类。例如，如果您正在进行营销活动，则聚类算法可以找到需要不同营销信息的客户组，并找到您可能不知道的唯一组。在关联的情况下，您希望算法找到描述数据的规则。例如，算法可能发现周一买奶粉的人也买尿布。有了这些信息，你可以在周一提醒奶粉顾客购买尿布，并努力提高特定品牌的销量。如上所述，机器学习的应用不仅要理解数学和算法，还要有一定的前瞻性。他们需要了解业务的人，了解算法的人，以及能够专注于组织的领导者一起工作。监督学习和无监督学习是机器学习领域中的关键概念，这应该是你开始学习机器学习的第一课，一定要理解透彻！如果没有明确监督学习和无监督学习之间的区别，你的学习之旅将无法前行。...

2022-02-05点击量：374

编程课是什么？少儿编程课是适合孩子学习的编程教育，少儿编程并不是教孩子像程序员一样敲代码，而是通过编程游戏的启蒙和可视化图形编程等课程，培养孩子计算思维和创新思维，激发孩子对互联网程序的兴趣。辅导机构的老师经常提到一定要让孩子从小学习编程，因为学习编程已经是大势所趋。少儿编程并不复杂，只是说明编程在现在网络时代是很重要，而少儿编程一般针对的是小学及以下幼儿设计的编程模式，把原来复杂的英文代码编程语言转换成图形化的，以指令化，模块化方式让游戏，情景动画，积木构件的形式呈现。旨在孩子九大能力的培养：观察力，想象力，创造力，逻辑思维力，问题解决，空间思维，判断性思维，序列与条件，调试操作能力。在中国教育体系中属于学前教育、初等教育、中等教育的范畴，所以少儿编程的教育对象主要是17岁以下的孩子。少儿编程教育需要匹配孩子的年龄特征、知识结构和生活经验，遵循特定年龄阶段的认知规律和学习特点，切忌生搬硬套面向成人的职业编程技能培训内容。该不该给孩子报编程培训班？一般而言应该结合孩子情况，选择一些趣味性的编程游戏用作低龄儿童的编程启蒙；随后通过图形化的编程语言、积木拼搭式的编程工具，以动手实践的方式体验编程乐趣并逐步掌握模块、控制、执行等编程概念；在尊重孩子身心和谐发展的个体差异的基础上，面向高龄少年引入生产型的高级编程语言，强化计算思维和问题解决能力。按照循序渐进、由浅入深的原则，把少儿编程粗略划分为启蒙、体验、拓展三个阶段，分别罗列一些备选的编程教学内容：1、少儿编程启蒙阶段部分家长希望孩子越早接触编程越好，但大数据调查结果显示，最佳的编程启蒙年龄是4~6岁。这一阶段可以带领孩子开始玩一些编程的相关游戏，做一个兴趣引导和前期铺垫，主要目的在于带着孩子了解计算机基础知识、锻炼孩子的动手能力，对逻辑顺序的认知，主要培养孩子的兴趣，正确引导孩子们对电子设备的使用。2、编程体验阶段6~8岁孩子的逻辑思维开始慢慢形成，这个时期可以学习简单的编程知识，熟悉并学会使用程序思维的特点，如抽象、分类、分解等等，并且能够通过程序的思维使自己在生活中做事具有一定的条理性，选择一个合适的工具平台进行系统学习，以便实现自己的想法。3、编程拓展阶段如果希望孩子真正掌握编程语言,即便是scratch这样的图形化编程语言,也需要孩子具备较成熟的逻辑理解能力，所以不能急于求成。可以在孩子10岁左右大概是小学五、六年级结合兴趣引入硬件编程或者代码编程Python或c++。编程课该不该给孩子报建议家长根据孩子兴趣爱好为出发点，学习的目的主要是培养孩子计算思维和创新思维，激发孩子对互联网程序的兴趣。未来人工智能越来越普及，学习编程也越来越普遍。...

2022-02-04点击量：222

人工智能现在被泛化了，什么都叫人工智能。不过，从另一方面来看，人工智能确实迎来了一个大发展的时代。三个方面的原因，让今天的人工智能让大家觉得非常有希望：第一个原因，就是数据量的增加；第二个原因，是运算能力的急剧增加；第三个原因，机器学习等技术可以应用了。现在的人工智能可能还没达到人类5岁的水平，但是在感知方面进步飞速。机器语音五年内超越人类，视觉十年内超越人类。在光环大数据看来，没有悬念。接下来我们就去想，有了这些技术，咱们去干什么呢？先说语音识别。微软研究院26年前成立的时候，就已经在做人工智能。微软在人工智能整体布局的五个方面：首先，持续加大力度研发，保持领先。第二，人工智能产品思路和理念。人工智能最了不起的就是对话，“懂语言者得天下”。三大产品：第一，智能搜索必应，在国际上是毫无疑问的第二大搜索引擎；第二，智能个人助理小娜；第三，微软小冰。第三，人工智能融合到所有产品当中，特别是微软office，以后word，powerpoint等都会变得更加智能。第四，做一个AI平台，在过去几年打造了一个很强的cloudAI平台。第五，AI的商业化落地。未来，AI确实会带来伦理问题。我们会是第一代和AI共同生存的人类，机器人应该有什么样的道德标准，这是个问题。比如，AI有偏见怎么样？比如你搜索CEO，你看不到一张女生的照片，全是男的。再比如，AI的结果应该透明，可以解释，如果不能解释，就容易出问题。所以现在人工智能一个非常重要的方向是可解释的人工智能。那么五年后，十年后，你是否会被人工智能所替代，传统行业是否还需要大量的人来做重复的工作。光环大数据作为国内大数据挖掘培训的领军者，五年布局人工智能培训，重金邀请行业大咖级讲师，引进企业级实战项目，只为培养优秀的高端人工智能人才...