微软创始人比尔盖茨 2004 年时候曾与一群大学生对谈。据“纽约时报”报道，盖茨有点担心计算机科学专业的数量下降，以及该领域已经成熟的概念，并且该领域还没有多少突破。一位学生表示怀疑将会有另一家像微软一样成功的科技公司。盖茨的回复令人大开眼界：。专家表示，

从市场层面看,宠物经济日渐火热,行业呈现细分态势;从社会层面看,宠物数量激增,需要一项行之有效的管理方案。

AI可能是我们这一代人最“伟大”的成功故事了。在过去的几年里，人工智能从学术研究到家喻户晓，实现了巨大的飞跃。这种“天文变化”可以部分地归功于好莱坞围绕人工智能编织的各种故事以及基于人工智能的行业变革技术的发展。在最近的一篇文章中，我们讨论了人工智能的深入

在他的另一本《Architects of Intelligence: The Truth About AI from the People Building It》书中，他试图精确阐述副标题所述的内容。本书集结了对人工智能领域最知名人士的深入访谈，成功地采

强化是机器学习的其中一类，在本文中，您将会学习到如何理解和设计强化学习问题并在Python中解决它。最近我们一直在看电脑玩人类游戏，无论是多人游戏机器人还是Dota2、PUB-G、Mario等一对一游戏中的对手。当他们的AlphaGo计划在2016年击败韩

在过去的几年中，Uber公司一直是开源机器学习技术最活跃的贡献者之一。而Uber公司的工程团队真正专注于在现实世界中大规模构建机器学习的工具和最佳实践。Michelangelo、Horovod、PyML、Pyro等技术是Uber公司对机器学习生态系统贡献的

20世纪50年代，约翰·麦卡锡和马文·明斯基一起创立了人工智能这个词。同样在1958年，Frank Rosenblatt建立了一个原型神经元网络，他称之为感知器。此外，深度学习计算机视觉神经网络的关键思想在1989年就已为人所知;同样，LSTM等时间序列的

据报道，最新的Nvidia AI系统可以修复坏图像，甚至可以从照片中移除水印。据报道，新的Nvidia AI系统由该公司的研究人员与麻省理工学院和阿尔托大学合作开发。据报道，Nvidia的最新创新技术可以自动消除图像中可见的噪点、颗粒和水印。Nvidia在

对我们人类而言，常识是很难定义但很容易识别的概念。排队要排在队尾是常识，出门前要锁好门也是常识。但机器或人工智能无法识别常识，它们通常只能执行经过多次训练的、特定的任务，一旦任务条件超出它的掌握范围，人工智能就会瞬间论为“人工智障”。所以对于人工智能来说，

导读：机器学习证明了它对于新视频效果技术的价值：以每秒100帧的速度区分脸部和背景。近日，谷歌的人工智能研究人员有了一个新花招：以今天的静态照片的方式为自拍视频提供新的背景。谷歌之前在一篇博文中详细介绍了这项研究。谷歌的Google Pixel 2手机中已

机器学习算法在过去几年已经发生了很大的变化。尽管取得了进展，一些组织还是不愿意投资。Navigant最近的一份报告可能会改变他们的观点。最新的“机器学习的数字效用”报告评估了机器学习的几个用例。作者的结论是，许多机构受益于机器学习，而不是传统的实用工具分析

近日，创新工场董事长兼首席执行官李开复表示：许多AI巨头拥有垄断性的力量，这是有史以来最大的难以打破的垄断。虽然目前中国市场上最需要的是小的AI公司，他并不支持政府来制裁大公司，而是希望通过市场竞争来让小公司成长，进而实现反垄断的目的。国内的人工智能市场格

人工智能不仅会影响到各个行业和工作场所，而且会影响人类之间的互动的方式。随着人工智能旅程的继续，我们将日益看到它在日常生活中所发挥的先进性。现在有许多的技术人员、科学家、企业家都在思考我们的AI的未来和对社会的影响，各种作者都已经探讨了这个话题。对于那些着

CES是一场国际消费类电子产品展览会，由美国电子消费品制造商协会主办。该展始于1967年，迄今已有50年历史，现已成为了全球各大电子产品企业发布产品信息和展示高科技水平及倡导未来生活方式的窗口。2018年1月9到12日，第51届CES将在拉斯维加斯举行。C

Facebook的创始人马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg对于这样的世界末日谈话，包括宇宙学家史蒂芬·霍金（Stephen Hawking）认为人工智能可能被证明是“文明史上最糟糕的事件”这样的观点，表达了自己的看法，称这样的负面言论是“非常不

2017人工智能似乎已经进入了极其忙碌的一年。产业界更是热闹非凡，在AI芯片、操作系统、应用等层面都有了实质性的突破。在这一年，DeepMind的比赛中，击败了一名世界冠军，还有以逼真的人形声称想要孩子的事件令人印象深刻，这一年是人工智能突破的一年，而同时

人工智能近来一直是新闻的头条，似乎所有的大名鼎鼎的科技公司都在进入这个行列。人工智能一直是许多近期技术进步的关键，包括语音识别、语言翻译和面部识别。随着越来越多的行业采用人工智能技术，预计该领域的增长速度将加快。持续性市场研究报告显示，人工智能市场预计将从

2016年是人工智能的工具和解决方案变得更加智能和先进的一年，而在过去的一年中，大多数组织将人工智能这种技术从受欢迎转变为现实。现在，我们有设备可以自己作出反应、回应和推荐。Google还通过7月份宣布的People + AI Research倡议启动了A

人工智能，机器学习和深度学习是当今流行的一些流行语。随着苹果、亚马逊、Facebook和谷歌等领先科技公司在这些领域投入巨资，它们正在成为主流。当科技公司谈论语音助手和智能家居设备时，你更有可能听人工智能和机器学习。现在，虽然人工智能和机器学习非常相关，但

人工智能很容易被视为一种自然的耗电技术，因为市场需要塞满多核CPU、GPU和越来越多的FPGA的服务器，它们通过TB级的数据来形成数百万虚拟神经元之间的连接。人工智能需要更本地化，这意味着需要降低算法的电力需求。一种方法是从实时系统的深度学习中解脱出来，尽