数学使人工智能成为一门规范的科学,是人工智能发展必不可少的基础,在人工智能的各个发展阶段都起着关键的作用。 虽然数学一向是被认为独立性最强的纯科学,但是在AI时代,数学已经咸鱼翻身。
毫无疑问,人工智能是目前整个互联网领域最火的行业,随着AlphaGo战胜世界围棋冠军,以及各种无人驾驶、智能家居项目的布道,人们已经意识到了AI就是下一个风口。
毫无疑问,2017 年是互联网人工智能领域热火朝天的一年,而人工智能也一定会成为未来发展的主流方向之一,但这是否就意味着 AI 相关的算法人才会一直受到如此青睐呢?笔者斗胆做出预测:
AI 领域目前有哪些知识体系构成是怎么样的呢?也就是说真正成为一名深度学习工程师,我们在现有的工程师基础上,要做哪些方面的准备呢? 目前的深度学习的研究领域主要有以下3类人群。
Facebook开源了一些用于在Torch上更快速地训练神经网络的模块,这些模块合称为 fbcunn ,它们“比默认模块快得多”。Facebook希望可以降低人工智能领域的门槛,从智能语音到图像识别再到语言处理,让更多的“外行人”有机会开发出属于自己的AI服务。
Facebook发布了文本理解引擎“Deep Text”,该引擎可以以接近人类的精准度,每秒理解几千个帖子的覆盖20多种语言的的文本内容。DeepText将部署在Facebook的各项服务中,帮助其为用户提供更好的相关文章和服务推荐,此外DeepText还能够帮助Facebook识别垃圾信息,筛选出恶意或威胁性的网友评论。
重点发展基础研究的Facebook AI(FAIR)项目,由Yann LeCun负责,在加入 Facebook 之前,LeCun 被认为是该领域最富成就的科学家之一,FAIR主要专注于基础科学和长期研究。
除了设计外,文案也是品牌的基础。如何描述自己和产品给客户留下了清晰的印象。不管顾客对你品牌的印象是大胆的、未来的、古怪的还是可爱的,很大程度上取决于呈现出来的文案。
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