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斯坦福大学2019年人工智能指数报告


斯坦福大学发布了“2019年人工智能指数报告”(Artificial Intelligence Index Report 2019)。

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报告显示,欧洲一直是最大的AI论文出版源,2018年Scopus追踪的人工智能出版物中,欧洲的论文比例上升到27%以上。中国发表的论文占全球人工智能文章的比例从2000年的10%增长到2018年的28%。


2019 年关于数据科学、机器学习和人工智能的五大预测


每年的这个时候,我们都会回顾过去,展望未来。对于数据科学、机器学习和人工智能来说,则是看看什么趋势会加快、什么事情会真正发生、什么事情在未来一年不会发生。

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我们一整年都在观察和报道这些趋势,并且我们搜索了网络,咨询了我们的一些专家以了解其他人的想法。


数据科学、机器学习和人工智能有什么区别?


当我作为数据科学家介绍自己的时候,我经常会遇到像“数据科学和机器学习有什么区别”或者“这是否意味着你在从事人工智能研究?”这样的问题,我已经回答了无数遍,这些回答已经符合了我的 “三次准则”:

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  • 当你写相同的代码写了三遍时,你就应该去写一个函数
  • 当你给出相同的个人建议三次时,你就应该将建议写在博客里


AI经典书单:入门人工智能该读哪些书?


在招聘网站上搜索人工智能相关的岗位,这些岗位的涉及到的技术领域包含:算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、spider开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、贝叶斯方法、概率编程、计算机数学、数据仓库、matlab建模等关键词,基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。

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将上面的岗位涉及到的岗位和技术划分为四大类,就形成了五份书单: