9月18日,在“2018世界人工智能大会”上举行了人工智能基金发起设立签约仪式。
第一个问题是如何招聘AI人才。随着人工智能的不断发展,相关人工智能人才越来越紧缺。吴恩达认为企业应该学会整合资源:在不断发掘外部新人才的同时,也注重公司内部的AI人才培训。内部培训是一种低成本又高效的AI人才培养方式,吴恩达举例,在Google和百度等人工智能大公司都会成立中央AI团队,来对内外部AI人才进行协调。
谷歌还宣布正在与日本迅销集团(知名品牌优衣库的所属公司)进行合作,启动名为Ariake的AI项目,旨在帮助迅销集团的员工掌握新技术,学习和利用谷歌G Suite办公套件和其他机器学习工具,以促进公司的成长并加速公司产品的销售。
根据TECHnalysis Research最近公开的AI在企业的调查报告了解到,在美国,超过500家公司都在积极参与AI应用的开发、试行或运行工作。这些公司被要求在15种应用类型中进行选择,从图像识别到垃圾邮件过滤到物联网分析等等以及从开发到试行再到全面生产的每个应用成熟度级别。
大家都知道,谷歌是一家很有创新精神的公司,也是一家非常会玩的公司,对于谷歌的创新成果我们却很少有机会能见到,最近谷歌在中国办了个AI体验展,展示了很多惊奇的产品,今天就随这篇文章一睹为快吧!
9月17日,在世界人工智能大会期间,上海出台《关于加快推进人工智能高质量发展的实施办法》(下称《实施办法》),围绕集聚高端人才、突破核心技术、推进示范应用等从五个方面提出了22条具体举措。上海在推进人工智能产业发展上,将聚焦人才、数据、资本三大重点。
用于收听格林班克望远镜数据的机器学习算法从神秘的重复源FRB 121102中找到新的脉冲。
当下各大巨头推出的智能音箱正在为智能语音的落地打头阵。除此之外,车载语音系统,教育机器人以及前景可观的IOT设备也是很大的一片蓝海。
5G的到来并不会取缔4G的地位,Jean-Marc Frangos认为5G是一种演进式的变化。5G因为有AI(人工智能)的的技术支持,从理论上来说这个 4G是完全不一样的。要是能跟大家所说的那样,在设备供应商等其他方面能获得支持,那么整个5G网络就会想一个自动化的数据中心一样,这样一来,在运营方面的成本就会大大降低。“一般来说都是这样的”,Jean-Marc Frangos补充道。
2018的世界移动通信大会年与2017年相比较来说,技术的进步令人印象深刻。 5G最令人印象深刻的一个方面是它不仅仅是一个新的移动标准,而是可以围绕该标准建立涵盖广泛行业和应用的生态系统。而是可以围绕该标准建立涵盖广泛行业和应用的生态系统。
根据华米所说,他们发布全球智能可穿戴领域人工智能第一颗芯片:黄山1号,全球首款集成了AI神经网络的可穿戴处理器,拥有四大核心人工智能引擎:心脏生物特征识别引擎 、ECG、ECG Pro、心律异常监测引擎。
人工智能(AI)和自动化技术的发展可能导致未来五年有7500万个人类工作岗位被取代。不过,随着企业调整人类和机器之间的劳动力分配,将有1.33亿个新工作岗位被创造,这就意味着到2022年时将净增5800万个新岗位。
世界人工智能顶尖学术交流平台在沪亮相。
在此除了让各位读者欣赏深度学习版撩妹语录外,也顺便做些解说,好让没有接触过深度学习的人也能够了解每个神经网络的基本概念,同时解析深度学习撩妹语录里面各个神经网络为何会这么说。
李开复今日出席「中国:改革新征程 开放新境界」中国发展高层论坛专题研讨会人工智能革命分会。 他将人工智能分为四个阶段,产生四波巨大的机会。 每一波浪潮都可能带给人类的GDP10%。 第一波浪潮是网络AI,这一阶段需要需要海量的数量,而网络正好有海量数据。 第二波,是使用自己储存数据,比如银行医院政府等都有海量数据,比如银行可以激活这些数据做贷款审核。
“据我们所知,这是第一次通过自动的端对端测试和修补,在Facebook这种规模的代码库中部署机器生成的修复方案。”Facebook开发者工具团队写道,“这是AI混合模式的重要里程碑,可以进一步证明基于搜索的软件工程可以降低软件开发阻力。”
近日,“ADAS与自动驾驶处理器大会”在广州举行。来自政府、高校、整车企业、供应商、半导体企业的代表共同探讨了车载AI处理器和计算平台的的开放生态和中国方案。这是国内第一次围绕车载AI处理器专门组织的行业会议。
在华为主题与方正手迹的线下活动中,官方表示,该技术了采用北京大学计算机科学技术研究所全新人工智能字体辅助生成技术,现场用户只需书写100个汉字(推荐书写775个汉字)即可生成个人专属字库,感兴趣的小伙伴可以去华为主题商城参加相关活动。
与亚马逊、谷歌和其他科技公司一样,微软也在努力将人工智能融入自己的服务,并为其他公司提供人工智能工具。这些公司已经通过各种收购获得了这一新兴领域的人才。
谷歌推出预打包的人工智能产品背后的想法是,企业仍然需要帮助才能采用这些新技术。人工智能的潜力已经足够明显,但正如谷歌产品经理Apoorv Saxena和Geordy Kitchen在博客文章中指出的,人工智能还“需要专门的人才和硬件、合适的数据类型和数据量,用于训练和提炼机器学习模型”。