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如何解决 AI 在工业应用中的痛点？

人工智能是一个非常炙手可热的名词，且已经成功应用在语音、图像等诸多领域。但是，现在人工智能有没有达到可以简单落地的状态呢？工业界的人工智能需要什么技术呢？带着这些问题开始我们的思考。

2017-07-26

如何「客观」看待深度学习的应用场合及作用

深度学习随着AlphaGo大胜李世石之后被“神话”，很多人认为深度学习就是挑战人类智力的“神器”。可是，深度学习真的如他们想象的那般“战无不胜”吗?本文编译自hyperparameter.space，作者是Pablo Cordero，就读于加利福尼亚大学圣克鲁斯校区，主攻方向为细胞生物学和再生医学背景下的应用机器学习研究。阅读此文后，你便能够从深层理解，为什么深度学习其实并不像

2017-07-11

程序员如何跻身AI大潮，应用如何落地

近日，这位研究出身，如今又投身工业界的博士接受了CSDN的专访，采访中李磊分享了他对当下人工智能过热的一些看法，并结合自身的求学与从业经历，为从事人工智能的青年学者提出了一些中肯的建议。

2017-07-07

AI风暴时代，数据应该为谁而用？该如何用？

数据既然是世界上最有价值的资源，而大多又是由个人客户提供的，那自然应该也为客户所用，而不应只是用于那些拥有数据的公司提升市值，做各样的数据化运营等。

2017-07-06

人工智能正应用于诸多行业

不久前，普华永道发布最新研究报告称，未来15年内，英国约有1000万个工作岗位可能被机器人及自动人工智能取代。报告还预测，到2030年，约有30%的英国职位将受到人工智能的影响，德国为35%，日本为21%，而美国高达38%。这并不是我们第一次看到类似的报告，麦肯锡预测，到2055年全球经济体的有薪工作中，49%将实现自动化，受影响最大的国家为中国与印度。创新工场CEO李

2017-04-01

AI在金融领域的应用|“AI+传统行业”全盘点

创新源于跨界融合。如今，人工智能已经不是科技公司创新创业的专属武器。随着时代和社会科技基础的进步，AI已经以雷霆万钧之势从学术界潜入产业界的每一个角落，成为了传统行业变革求新、提高效益的利器。比如当下备受追棒的，在可高度量化的金融投资领域，AI的介入诞生了新的产品服务——智能投顾。

2017-03-22

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