从机器学习和深度学习，到自然语言处理和计算机视觉，人工智能的各种功能都在迅速发展。ISG咨询公司认知自动化和创新技术研究主管Wayne Butterfield表示：“人工智能技术如今快速发展，这意味着首席信息官比以往任何时候都难以跟上其进步和发展，因此，

本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。对于非植入式脑机接口而言，头戴电极可检测大脑信号，收集分析数据，发出相应指令，控制外部设备。在素来密切关注艺术、科技和社会三者相互联系的奥地利电子艺术节上，这一设计堪称是艺术、能量采集与机器学习的一次美妙结合

数据标注是大多数人工智能的基础，它决定了机器学习和深度学习模型的质量。今天的数据呈现指数级的爆发，比如仅在2018年，就产生了超过30 ZB的数据。而在在任何人工智能项目中，对于数据科学家而言，数据问题都是其中的症结所在。训练机器学习和深度学习模型，需要

本文转载自公众号“读芯术”。作为新晋风口“AI”和“机器学习”，无论是商业领导人、创业者、天使投资人、企业中层管理人员、黑客马拉松的裁判还是“技术”相关人员，都有可能面对这种情况：有人试图“推销”他们的“AI产品”、“机器学习软件”或者其他时髦词汇的花哨组

如果你在谷歌上搜索“人工智能”这个词，然后不知怎的就打开了这篇文章，或者用优步打车上班，那么你就利用了人工智能。虽然有人将其称为“机器人以邪恶的天才统治世界”的现象，但我们无法否认人工智能通过节省时间、金钱和精力使生活变得轻松。人工智能是指机器通过专门设计

在过去两年中已生成了90%的现有数据。每天产生7.5亿兆字节的数据-每人约147,000千兆字节。这些数字惊人，但可以预料：世界在增长，而机器经济也在以指数级增长。Forrester报告称，在企业公司内部，仍有73%的数据未用于分析。根据Gartner的说

半导体是数字时代的一项基础技术。美国硅谷的名字正是源自于此。过去半个世纪以来，计算技术的革命改变着社会的方方面面，而半导体技术正是这场革命的核心。自英特尔1971年推出全球第一个微处理器以来，计算能力一直以令人惊叹的步伐发展演进着。数十年来，英特尔和AMD

机器学习似乎已成为每个人都追求的一个宏大目标，超过80%的公司都正在研究至少一个AI项目。根据最近的研究，公司在AI / ML项目中将80%以上的时间用于数据准备和工程业务。此外，机器学习模糊了用户和软件开发商之间的界线。AIaaS或MLaaS已经开始出

大数据vs.人工智能是一种公平的比较吗?在某种程度上，它是，但首先让我们先厘清它们之间的区别。人工智能和大数据是人们耳熟能详的流行术语，但也可能会有一些混淆。NewVantage Partners公司对企业管理人员进行的大数据和人工智能调查发现，97.2%

6月底，随着我国各省市高考陆续放榜，学子们专业填报的选择带来了新一波的统计浪潮。我国目前在人工智能方面的人才缺口已达百万级，企业的巨大需求也带来了高校对相关专业的设立。据悉，今年全国共有35所高校获首批人工智能专业建设资格。得益于高校相关专业的开设，相信4

根据普华永道和CB Insights的MoneyTree报告，2018年对人工智能初创公司的投资继续激增，投资者仅在今年上半年就向人工智能初创公司投资近42亿美元。有大量的人工智能和机器学习初创公司将目光瞄准了改善众多垂直行业的各种业务流程，包括银行、制

人工智能已经成为一个非常火的方向。作为一名普通的程序员，该如何转向人工智能方向。以程序员为例，看看普通程序员如何开启人工智能之路。AI领域简介AI，也就是人工智能，人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工

在本文中，我们将提供一份完整的清单，涵盖了在数据科学与机器学习面试中可能会遇到的各种题目、学习案例以及智力测试题。此外，我们也列举了一些额外的资料，包括各种实用的提示与诀窍，希望通过这些指导让你顺利通过面试。因此，在进行面试之前，你最好能进行充分的准备。答

在实现个性化push之前要先构建一个推荐系统，所有的推荐系统基本上都是从内容源头中去找到用户喜欢的东西，微博的源头就是全量的原创博文。在push推送过程中加入人工审核程序，可以降低涉黄、不健康、不适宜内容的传播，同时还减少了对用户的骚扰。

我们又能通过开源社区做些什么？至于偏见，我们只需要参考 2016 年美国大选就可以知道，偏见是怎样在明处与暗处影响着我们的社会。这会引来非常严重的后果。全美范围内的州法院系统 都使用“黑盒”对罪犯进行宣判。美国联邦政府使用机器学习算法来计算福利性支出和各

弗雷斯特研究公司在2018年预测中预测，今年，“AI将重塑数据分析和企业创新”，“AI将帮20%的公司做出决定、提供实时指导。”不过该公司也提醒，“CIO们会在2018年认识到AI等新技术需要付出艰辛的工作。”对许多企业组织来说，这艰辛的工作大部分需要先了

调研机构Gartner表示，“人工智能和先进的机器学习技术是被广泛关注的新兴技术，将在企业甚至整个行业中掀起革命浪潮。它们能够大幅度降低劳动力成本，产生意想不到的新见解，从原始数据中发现新模式，并建立预测模型。”无疑，人工智能和机器学习作为科技行业的热点将

在过去的几年里，机器学习和人工智能在准确性方面取得了巨大的进步。然而，受监管的行业（如银行）仍然犹豫不决，往往优先考虑法规遵从性和算法解释的准确性和效率。有些企业甚至认为这项技术不可信，或者说是危险的。在2008年金融危机期间，银行业认识到，他们的机器学习

如果你不明白人们为什么对于人工智能这么着迷，69岁的谷歌研究员杰夫·辛顿也许知道其中最好的答案。这之后，在六个月内，这三名研究人员就都被谷歌招致麾下。但是，Hinton现在却开始怀疑他所创立的人工智能神经网络技术。最近，Hinton发表了两篇研究论文，证明

当你每次问Siri方向时，一串复杂的代码就会被激活，代码使“她”理解你的问题，搜索你想要的信息，然后以你能理解的语言回答你的问题。这在过去几年中成了现实。直到现在，我们还在与电脑以他们能理解的语言互动，而不是以我们的语言。我们已经学会了他们的语言。但是现在