龙山人工智能的未来

  4.1.1 技术层   智能感知是为机器装上触觉、视觉、听觉、神经和运动机构等智能硬件,使其具备感知世界的能力。通过集群和虚拟化技术实现对海量数据的快速预处理、分布式存储、并行计算等,为智慧大脑提供强大的记忆”和“计算”能力。   4.1.2 产品层

  2019年编程新征程:专业的少儿编程教学体系不可或缺   在极客晨星的教学体系里,重在培养孩子热爱编程学习的兴趣和习惯,打下扎实的编程基础;专业少儿编程教师教学,可以更加专注孩子的学习情况和给予足够的学习重视。极客晨星采用自主研发+scratch课程体系,逻辑性强;独创模块/代码随时互换,自然过渡,有效衔接从入门模块编程到实战代码编程。由海外高端团队、专业名师倾力打造课程,采用游戏式互动教学法,孩子更喜欢,效果更显著。可以说,这样的少儿编程课程体系完整、连续,充分遵循孩子的认知规律,知识点及学习方法由浅入深。整体学习过程中,编程思维、应用能力如螺旋般提升。

  随着移动互联网和人工智能的发展,基于语音的智能交互也变得愈发重要和普及。就在线教育领域来说,AI语音交互技术也在语言教学、语义理解等场景的应用中被赋予了更多使命。   英语口语是英语教学中重要的一部分,但是却也是在线英语老师们的一个痛点,线上教学不能及时纠正学员发音,学员在课后练口语也变得很不方便;即使可以依靠线上流媒体技术非实时纠错,但学员往往需要耗费时间上传录音,等待老师批改,时间线变得冗长;老师每天花大量的时间听录音,什么事情都干不了,教学效率被严重拉低。   因此,创客匠人推出了AI语音评测功能——借助AI语音识别技术,学员读一读,手机就能告诉学员读的好不好,并且纠正发音。显然,无论是对于学员还是老师,创客匠人的AI语音评测功能都能显著提高学习和教学效率,并带来学习和教学模式的革新。创客匠人推出的语音测评功能支持儿童到成年人全年龄的覆盖,涵盖中英文单词、句子、段落等模式,以发音准确度、流利度、完整度、重音准确度为基准推出全方位打分测评机制。

  人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作,是一门新的技术科学,属于计算机科学领域的一个分支。人工智能的研究领域包含自然语言处理、图像识别、机器人等。   机器学习是一门人工智能的科学,即人工智能领域中的一个子集,也是其核心,属于多种领域的交叉学科。机器学习可以类比于人类学习知识的过程,人类想要获取知识,首先需要对资料进行学习。机器学习过程与人类学习的过程相似,也需要预先对大量的学习资料进行学习来得到模型。当有新的样例时,通过模型对新的样例进行判断,输出结果,从而实现对真实世界中的样例进行预测的功能。机器学习在计算机视觉、医学诊断、数据挖掘、搜索引擎等领域均有应用。

  通过打造生态,让原本相对独立的业务线形成协同,更具互补性和竞争力。同时立足需求场景打造的生态体系,能进一步加强客户对生态的黏性,进而反哺金融业务,构建起强大的模式壁垒。而在生态领域的选择方面,中国平安则秉承“有所为有所不为”的原则,以是否是信息入口、是否规模够大、是否具有较高门槛、是否具有转化价值和是否可以复制为五大判断准则。   中国平安表示,未来在全球人工智能产业不断深化,技术落地应用场景进一步丰富,科技效能高速提升的的既定趋势下,将全力落实科技战略转型。在“金融+科技+生态”的战略指导下,加强前沿科技突破,强化产业赋能深度,塑造全新商业模式,用科技生态推动社会高质量发展。

  2019年编程新征程:专业的少儿编程教学体系不可或缺   在极客晨星的教学体系里,重在培养孩子热爱编程学习的兴趣和习惯,打下扎实的编程基础;专业少儿编程教师教学,可以更加专注孩子的学习情况和给予足够的学习重视。极客晨星采用自主研发+scratch课程体系,逻辑性强;独创模块/代码随时互换,自然过渡,有效衔接从入门模块编程到实战代码编程。由海外高端团队、专业名师倾力打造课程,采用游戏式互动教学法,孩子更喜欢,效果更显著。可以说,这样的少儿编程课程体系完整、连续,充分遵循孩子的认知规律,知识点及学习方法由浅入深。整体学习过程中,编程思维、应用能力如螺旋般提升。

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  4.3.1 预剪枝   4.3.2 后剪枝   4.4 连续与缺失值


  6小结与展望   我们应当认识到,AI应用受到训练数据质量和数量限制。若训练数据质量欠佳或不具有代表性,所得出模型的应用价值将极为有限。数据的各种偏倚和噪音,不仅给数据处理造成困难,还会导致模型难以推广应用。随着今后算法的优化和数据梳理方案的改进,这些问题有望得到进一步解决。


  第五阶段:深度学习   深度学习网络与框架/深度学习项目实战   几百个课时的学习是基础,但若想在人工智能领域真正登堂入室,除了要打好基础,名师指路更能事半功倍。


  7.20 Tensorflow,TFSlim,Tensorlayer(六) - 图像识别例子分析   7.21 Tensorflow,TFSlim,Tensorlayer(六) - 时序模型例子分析   7.22 Tensorflow,TFSlim,Tensorlayer(六) - 自然语言处理例子分析




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