本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery) 我的这篇文章不是第一篇(也不会是最后一篇)讨论人工智能界如何按自身规律发展的文章。正如不久前汉娜·克纳(Hannah Kerner)的话：“很多AI研究
人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，正在深刻地影响世界、改变世界。而自然语言处理(Natural Language Processing，简称NLP)已成为AI领域的研究热点，它推动着
人工智能和机器学习在带来好处的同时也带来了新的漏洞。本文叙述了几家公司将风险降至很低的方法。 当企业采用新技术时，安全性往往被放在次要位置，以最低的成本尽快将新产品或服务提供给客户似乎更为重要。 人工智
1. 训练的瓶颈在哪里 GPU利用率低：模型训练时GPU显存沾满了，但是GPU的利用率比较不稳定，有时候0%，有时候90%，忽高忽低。 训练的数据量大：训练数据大，在百万/千万的量级，训练一个Ep
您可以整天训练有监督的机器学习模型，但是除非您评估其性能，否则您永远无法知道模型是否有用。这个详细的讨论回顾了您必须考虑的各种性能指标，并对它们的含义和工作方式提供了直观的解释。 为什么需要评估？ 让我
据外媒报道，Adobe正准备在Photoshop中添加一个人工智能支持的天空替换工具，这样用户只需点击几下鼠标就可以更容易地替换任何图片中的天空。在定于10月20日至22日举行的Adobe Max大会之前，该公司在YouTube上向用户
各国政府应像其他经济和社会进步一样重视AI和数据竞争力。 对研究和技术素养的投资等因素是确保长期竞争力的关键。 如今，新冠疫情全球大流行使得经济表现、合作和生产力正在遭受灾难性破坏。伴随着这些变化，数据和
随着人工智能技术的发展，其用途也变得丰富多样，而在与图像结合方面，AI 面部识别技术和创建逼真图像的算法一直备受关注。 近日，这一领域似乎又取得了新的突破：一种名为 DeepFaceDrawing 的 AI
▲ 传感器与可穿戴设备市场的AI初创企业分布图 人工智能正帮助企业识别新商机，推动产品快速迭代，通过多种方式令产品更完美。在这些领域，AI的优势在于： 快速搜索大量数据并发现其中的模式，分析现有
机器学习是一门理论性和实战性都比较强的技术学科。在应聘机器学习相关工作岗位时，我们常常会遇到各种各样的机器学习问题和知识点。 算法理论基础不仅包含基本概念、数学基础，也包含了机器学习、深度学习相
据外媒报道，一项最新研究表明，尖端人工智能可能有助于彻底改变英国回收垃圾的方式。来自利物浦霍普大学的学者们日前正在开发一种新的低成本分类系统，他们表示，该系统可以减少进入垃圾填埋场的固体垃圾数量。 据
9月18日消息，在今日举办的中关村论坛“人工智能开源开放与生产力促进平行论坛”上，旷视科技正式宣布推出“AI加速”计划，通过技术释放、人才培养和产业标准制订，为AI行业发展提供全面创新加速，促进人工智能与产业深度融合，推动人工智能领域生态发展和智能应用落地。
2018年以来，一些关于“AI换脸”的热点事件和争议开始逐步发酵，如2019年引爆网络的一款名为“ZAO”的换脸软件。通过人工智能技术，只要用一张自己的照片就能顺利替换掉明星的面部，在换脸的过
让算法像人一样写作，是人工智能研究实验室OpenAI多年来一直追寻的梦想。其最新研究成果是语言生成算法模型GPT-3，现已被用于生成让人难以分辨的伪文章，其所写博客骗过了黑客新闻(Hacker News)的发布者，甚
大家还记得这张图吗？ 深度系统介绍了 52 个目标检测模型，纵观 2013 年到 2020 年，从最早的 R-CNN、OverFeat 到后来的 SSD、YOLO v3 再到去年的 M2Det，新模型层出不穷，性能也越来越好！ 上文聚焦于源码和论文，
在过去的几年里，机器学习(ML)和人工智能(AI)的专家们一直致力于研究一些算法，这些算法可以用以前认为人类完全可以写的方式撰写文章和其他类型的内容。 前段时间，一位学生用编程语言让电脑写了一篇文章在外网火了
