2017 年,AI技術匯聚了大量資本,在國務院出臺的《新一代人工智慧發展規劃》中,人工智慧核心產業規模計劃在2030年超過10000億元。
據市場調研機構賽迪預計,2018年的人工智慧市場將突破200億元。
目前,中國的人工智慧研究正處在風口,行業巨頭公司正逐漸完善自身在人工智慧的產業鏈佈局,不斷湧現出的創業公司也持續在垂直領域深耕深挖。
2018年將是名副其實的
人工智慧元年。
隨著 AI 技術的滲透,將會有越來越多的企業不得不重視人工智慧帶來的變革,據《人民日報海外版》報道,2017年中國人工智慧人才缺口超過500萬人。
“人工智慧+”將成為新業態,人工智慧產業也將成為獨角獸集中地,而人才儲備則將成為制約中國人工智慧發展的重要因素。
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從去年的Alpha Go對戰李世石開始,再到今年升級版的Alpha Go對戰柯潔,人工智慧經過一年多的發酵早已不再是一個陌生的名詞。
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在36Kr的人工智慧行業研究報告中指出,技術終將走向開放,深入場景才是王道。人工智慧的未來最重要的驅動力一定會是“場景驅動”。
工具篇:
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深層學習開啟了人工智慧的大門,但卻以“黑箱”聞名,因為深度學習的調參難、訓練難。“新型”網路結構的論文大量湧現,使得對所有結構的掌握變成了不現實。
為什麼深層學習一直不好掌握呢?因為我們缺少一個對深層學習合理的認識。因此整理了100餘篇有關深層學習的論文,希望能對大家有所啟發。
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