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人工智能AI（5）：线性代数之矩阵、线性空间
在数学中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，详细的定义可以参考人工智能AI（2）：线性代数之标量、向量、矩阵、张量。
2K50发布于 2018-01-25 - 来自专栏机器人网
5份AI经典书单：人工智能学习参考书
将上面的岗位涉及到的知识和技术划类，就形成了今天的五份书单： 1人工智能科普类：人工智能科普、人工智能哲学 ? 《智能的本质》斯坦福、伯克利客座教授30年AI研究巅峰之作 《科学+遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科学家与投资人共同解读AI革命 《人工智能时代》从人工智能的历史、现状、未来，工业机器人 3人工智能深度学习类：深度学习、Tensorflow ? 《深度学习》AI圣经，深度学习领域奠基性的经典畅销书 特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多专家推荐！ 《算法学习与应用从入门到精通》320个实例、753分钟视频、5个综合案例、74个技术解惑，一本书的容量，讲解了入门类、范例类和项目实战类三类图书的内容。 5人工智能时间图像和视觉识别类：图像识别 、语音识别、自然语言处理、建模工程 ?
3.3K40发布于 2018-07-23 - 来自专栏人工智能快报
AI诊所来了！英国将启用5家人工智能诊所
2018年11月6日，英国政府宣布将在2019年正式启用5家人工智能医疗诊所， 这些中心将使用人工智能进行疾病诊断。 英国人工智能健康战略向前迈出了大胆的一步，政府资助的人工智能诊所将在利兹、牛津、考文垂、格拉斯哥和伦敦开业。 商业、能源和工业战略大臣格雷格·克拉克说：“人工智能具有革命性的医疗保健和改善生活的潜力。 这些中心将召集团队开发人工智能工具，以分析各类医学图像。人工智能具有彻底改变医学诊断的速度和准确性的潜力。” 在2018年4月份，英国曾宣布成千上万的国民保健署员工将被训练使用机器人和人工智能来改善病人的治疗。
82020发布于 2018-12-24 - 来自专栏信数据得永生
Python 人工智能：1~5
1 人工智能简介 在本章中，我们将讨论人工智能（AI）的概念及其在现实世界中的应用。 我们在日常生活中花费了大量时间与智能系统进行交互。 我们的总体目标是使您能够应对日常生活中可能遇到的具有挑战性的新 AI 问题。 到本章末，您将了解： 什么是人工智能，为什么我们需要学习它？ 人工智能有哪些应用？ 借助 AI，我们试图在计算中反映大脑的某些系统和机制，从而发现自己从诸如神经科学的领域中借鉴并与之互动。 为什么我们需要学习 AI？ 人工智能可以影响我们生活的各个方面。 2 人工智能的基本用例 在本章中，我们将讨论人工智能（AI）的一些用例。 这绝不是详尽的清单。 许多行业已受到 AI 的影响，但尚未受影响的那些行业的清单每天都在缩短。 本章将讨论： 一些具有代表性的 AI 用例 最长的工作将由自动化取代 受 AI 影响最大的行业 代表性 AI 用例 从金融到医学，很难找到一个不受人工智能干扰的行业。
1.3K12编辑于 2023-04-23 人工智能（AI）算法
人工智能（AI）领域包含众多算法，每种算法都有其特点、适用场景和优缺点。从主流人工智能算法类别出发，分类整理各自算法优缺点、适用场景及解决的问题，算法的用途。
1.3K10编辑于 2025-08-29- 来自专栏chafezhou
小说AI人工智能
“你是程序猿啊，就是搞AI，很赚钱的那个吧”， “现在小学就开始学人工智能，你娃可有优势了” “听说现在机器人都会写代码了，你们程序员也失业了” “学人工智能不错吧，哪个学校好啊”... 艾润物联CTO王银波语录 中国造就网红 套路，AI在中国也不能脱俗 中国科技界“网红”三部曲 政策导向 媒体造势 利益者跟进 1.政策导向 人工智能上升到国家战略，抢占制高点，人工智能弯道超车 ? 图片源自中国政府网 新一代人工智能发展规划 新一代人工智能发展分三步走的战略目标，到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。 ? 媒体造势 媒体蜂拥而上，AI风口来了，人才紧缺，AI从娃娃抓起 ? AI风口来了 ? 人才紧缺 ? AI从娃娃开始 3.利益者跟进 AI企业融资，高校开办人工智能学院，培训机构风起云涌。。。 ? 钱到AI这个碗里来 ? 高校开办人工智能学院 ?
1.5K40发布于 2018-07-02 【 人工智能AI幻觉】
一、AI幻觉的定义与风险 AI幻觉指人工智能系统生成看似合理但实际错误或虚构的内容，例如编造不存在的论文、人名或事件。这种现象在生成式AI中尤为常见，尤其在缺乏足够训练数据或上下文的情况下。 高风险领域如医疗、法律和新闻，一旦出现AI幻觉可能导致严重后果，例如误诊、法律文件错误或虚假新闻传播。 二、应对策略与案例分析 事实核查机制 部署自动化工具对AI生成内容进行实时验证。 例如法律文件生成后，由律师复核关键条款；新闻编辑室设置AI内容审核岗，标记低置信度输出。 三、技术优化方向 模型微调与约束 通过强化学习人类反馈（RLHF）优化生成逻辑。 四、 行业应用规范 医疗领域建议遵循HIPAA等法规，要求AI系统提供可追溯的参考文献。法律领域需记录生成逻辑链，新闻应用应标注AI参与程度。定期更新知识库和模型，建立错误案例库用于持续改进。 医疗健康领域 合规要求： 必须严格遵守HIPAA（健康保险流通与责任法案）、GDPR（通用数据保护条例）等数据隐私法规 涉及患者数据的AI系统需通过ISO 27001信息安全认证 诊断辅助系统应获得
47010编辑于 2026-01-20- 来自专栏博文视点Broadview
书单丨人工智能领域5本新书，追逐AI技术发展脚步
近几年人工智能的发展有着令人瞩目的成果 也许下一刻将会是未来机器觉醒的萌芽 NO. 1 《白话强化学习与PyTorch》 高扬 叶振斌 著 ? 本书不仅包含人工智能、机器学习及深度学习的基础知识，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等，而且也囊括了学会使用 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 这三个主流的深度学习框架的最小知识量 NO.5 《强化学习（第2版）》 【加】Richard S. Sutton 【美】Andrew G. Barto 著 俞凯 等 译 ?
73130发布于 2020-06-10 - 来自专栏XIEJUN
未来5年，AI人工智能会取代今天的互联网时代吗？
接下来的下一个时代恐怕会让我们所有的人震撼，那就是AI人工智能时代。 不过，即便如此，在5-10年的时间，互联网依然会存在，互联网的迭代速度会更向用户靠近！不管是后互联网、还是社群、区块链，都会在点与点的空间中快速裂变，AI人工智能的发展会越来越大数据化。 再具体点来说，未来5年内依然是互联网时代，但是未来的互联网时代又与现在互联网时代有着极大区别。未来将是以互联网作为桥梁万物互联的新互联网时代-物联网。 未来的互联网及交易平台也越来越依赖于大数据、云计算、AI人工智能、高效物流、支付聚合、线上线下同步，用户数据画像更加清晰，以及关于新零售业的产业链、生态链所引发的新消费升级、新技术、新革命、新认知会让互联网更加贴近生活 对于你来说，你觉得在未来5-10年，AI人工智能有望取代今天的互联网时代吗？
70510发布于 2018-08-06 - 来自专栏大数据文摘
AI小视频 | 原创灵魂手绘，聊个5分钟的人工智能
原创小视频【AI说人“画”】系列。用轻松的手绘方式，讲清楚一些有趣的AI概念。 这可能是我们见过的第一个用灵魂手绘的形式，聊AI说人话的5分钟中文小视频节目▼ AI说人“画” 说人话的AI小视频 第一期讲的是人工智能、机器学习、深度学习这3个基础概念的关系，教你计算机识别年龄、AI 时长5分钟 你有选择看或者不看的自由 ↓↓↓ ↑↑不看会亏100万！↑↑ 咱们人类怎么学习？ 被教了几次叫“叔叔好”“阿姨好”，就知道下次见到人该叫叔叔还是阿姨了。 一张图解释人工智能、机器学习和深度学习的关系▼ 简单来讲，机器学习是实现人工智能的一种方法，而深度学习仅仅是实现机器学习的一种技术而已。
62460发布于 2018-05-24 - 来自专栏机器人网
AI人工智能常见名词
人工智能（A.I.）距离人类的智能多远? 或者，A.I. 距离独立思考多远? 在大家意识到之前，第四次工业革命 ― 人工智能革命已悄悄掀起，渗入日常。 如何量度人工智能的水平？ 他进一步指出，步入「后人类时代」，人类一些行动将被人工智能取代，可见于不久将来，人工智能将与人类合作共融。 阿里巴巴在中国香港推出创业者基金，价值10亿；麻省理工来港成立海外研究中心，以发明创新为主；未来政府要推动 Smart City、智能生产、5G……更多问题要依赖科技解决，是不争事实。 自我意识的超人工智能出现前，人类还有好长一段时间。 两个关于人工智能你要懂的词 1.
1.7K21发布于 2018-07-23 AI人工智能最核心的AI模型
选择模型-根据问题的性质和数据的特点，选择合适的预测模型，如线性回归、时间序列分析、神经网络、机器学习算法等
40010编辑于 2025-08-29- 来自专栏产品经理的人工智能学习库
人工智能 – Artificial intelligence | AI
人工智能和 AI 已经走入了普通大众的视野，我们在生活中可以看到很多跟 AI 相关的产品。比如 Siri、AI 拍照、AI 修图… 虽然大家看得多，但是大部分都是一知半解。到底什么是人工智能？ 人工智能（AI）本质上是一种工具 那么我们应该如何正确的看待人工智能（AI）？ AI 跟我们使用的锤子、汽车、电脑……都一样，其本质都是一种工具。 人工智能： 人工智能其实是超越了之前电脑的边界，以前电脑无法做的事情 AI 可以做了。 人工智能的局限性 在探寻 AI 的边界时，我们可以先简单粗暴的把 AI 分为3类： 弱人工智能 强人工智能 超人工智能 ? 弱人工智能 弱人工智能也称限制领域人工智能（Narrow AI）或应用型人工智能（Applied AI），指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。
2K10发布于 2019-12-18 - 来自专栏互联网数据官iCDO
2018，营销所面对的5大阻碍（5）：人工智能
更讽刺的是：尽管Gartner的发展曲线夸大了AI在未来12-24个月内可能为营销做的事情，但现实生活中人工智能在营销领域的应用仍然得不到认可。 去年我最喜欢的一篇文章是Dave Chaffey和Robert Allen的《人工智能在市场营销中的15个应用》这篇文章，列出了“AI”已经实现应用的一些情况，如下图所示： 他们描述的大多数用法都可以由下述三种 “什么样的数据和服务对您的业务是独一无二的呢”这将成为AI发光的地方。 这点怎么强调都不过分：好的AI依赖于良好的数据。 这是目前AI应用程序在营销领域面临的最大挑战。 人工智能中的错误数据不仅仅影响到营销领域。 事实上，阅读一些AI专家和数据科学家关于更宽泛领域的不良数据的缺陷和风险的一些最新写作，可能对你会有所帮助。 人工智能的真正危害在于，AI可以因为如下的做法造成“伤害或歧视”： 使用有偏差或质量差的数据来训练模型 定义不明确的规则 在上下文之外使用它 创建反馈循环 麻省理工学院媒体实验室的研究科学家Rhaul
1.4K70发布于 2018-04-17 - 来自专栏扶墙集
人工智能恐慌（AI Panic）
我觉得现在有些人已经过度夸大人工智能（AI)的危害了... 从程序本质上来说， AI其实就是一个更大的循环（Big Loop），原来你的程序可能循环1000次，一万次，在AI的世界里则是1000万次， 一万亿次，甚至更大的循环次数而已。 况且， 即使在这么大的循环次数下面，即使有持续的数据来“喂”各种AI程序，他们最终的判定也只是根据以往的“经验”去“猜”， “嗯， 这个东西跟之前的一类数据好像差不多， 那么这个东西应该就是XXX了”, 而如果从人工智能的分类上来看， 现在的人工智能分为： 感知智能 和 认知智能。 现阶段，大部分声称或者已经大规模实践和应用的人工智能技术，依然处在感知智能的范畴，比如图像识别，语音识别，各种传感器等。 认知层面，现在只有人类才会有。
1.2K20发布于 2020-01-13 - 来自专栏数字藏品系统
2023 年 5 大人工智能趋势 🚀
2023 年是人工智能 (AI) 未来时间轴的中间点。在这个时代，预测分析和大规模计算结合在一起，创造出可以像人类一样对环境做出反应的智能机器。 以下是 2023 年最重要的 AI 预测中的五个。1. 人工智能驱动的自动化2023 年最大的人工智能趋势之一将是人工智能驱动的自动化。这是指无需人工直接监督即可自行处理特定任务的机器。 到 2023 年，人工智能汽车将有助于减少交通事故造成的死亡人数，并提高交通服务的效率。5. 人工智能生成的内容到 2023 年，人工智能将能够以更大的规模和更高的质量生成内容和创意作品。 随着 AI 技术的改进，这种趋势将持续下去并变得越来越复杂，从而使 AI 产生更加令人印象深刻的结果。总体而言，2023年将是人工智能技术发展的关键一年。 从 AI 自动化到智能助手，从医疗保健 AI 到 AI 驱动的汽车，AI 将变得更加普遍，并以多种方式影响我们的生活。看到人工智能如何在未来几年继续改变世界将是令人兴奋的！
86660编辑于 2022-12-13 - 来自专栏宗恩
人工智能 AI 芯片介绍及中国人工智能 AI 芯片公司近况
AI 芯片是什么？ AI 芯片最简单的定义就是从事人工智能算法计算的芯片，目前这些人工智能算法一般是深度学习算法，或者是一些机器视觉和机器学习算法。 它也被称为 AI 加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。目前 AI 芯片主要分为 GPU、FPGA和ASIC。 AI芯片的发展与未来 根据 Gartner 的预测数据 ，未来 5 年内全球人工智能芯片市场规模将呈飙升趋势 ，自 2018 年的 42.7 亿美元 ，升高至 343 亿美元 ，增长已超过 7 倍，可见 时间沉寂了半年之久后，5 月 8 日，詹克团在北京市海淀区政务服务中心领取法人为詹克团的北京比特大陆公司营业执照时，被一窝涌入的人群当场抢走营业执照。 5 月 7 日晚间，人工智能芯片公司寒武纪交出了对上交所首轮审核问询的答卷。 寒武纪的这份答卷涵盖发行人股权结构、业务、核心技术、财务信息、风险揭示及其他事项等 6 个方面的问题。
2.1K20编辑于 2023-05-08 - 来自专栏运维开发王义杰
AI: 人工智能领域概念总结
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一个广泛而复杂的领域，涉及许多相关的概念和技术。理解这些概念及其相互关系，可以帮助我们更好地掌握人工智能的整体结构和发展趋势。 人工智能（AI） 人工智能是研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门科学。其核心目标是让机器能够像人类一样思考和行动。 2. 机器学习（Machine Learning） 机器学习是人工智能的一个子领域，它使计算机能够通过从数据中学习而不是通过明确编程来完成任务。 5. 大模型（Large Models） 大模型指的是具有非常多参数的深度学习模型，如GPT-3。它们通常需要大量数据和计算资源来训练，但在各种任务上表现出色，例如语言生成、翻译和问答系统。 6. 聊天机器人（Chatbots） 聊天机器人是一种基于人工智能的程序，能够与用户进行自然语言对话。它们广泛应用于客户服务、信息查询和娱乐等领域。
1.8K10编辑于 2024-07-10 - 来自专栏DrugOne
人工智能(AI)遇上仿制药
用于研发的AI应用似乎并不是仿制药公司最突出的解决方案。尽管缺乏优先级，但AI可能在很多领域可以帮助仿制药公司。 ? 本文讨论了仿制药行业中人工智能的可能实现，如 查找生物仿制药：预测分析和自然语言处理，用于搜索药物的数据库，以查找科学家可用于生产仿制药的相似化合物； 研究药物化合物的晶体结构： 预测分析，用于确定化合物的形状对某些制造方法和其他药物开发过程的反应 寻找生物仿制药 预处理药物数据 仿制药公司可能会使用AI寻找原研药的替代品，也称为生物仿制药。 人工智能集成注意事项 寻找药物替代品的AI应用可能需要比他们最初期望的更深入地集成到客户公司的工作流程和系统中。 人工智能提出了很多疯狂的期望；但是，发生的事情是当人们尝试应用模型，应用AI系统时，在现实世界中，效果并不理想。 其次，当技术领域的工作人员与医疗保健行业的人交谈时，发现不匹配。
1.3K40发布于 2021-02-01 - 来自专栏C语言
【AI】人工智能会走向何方？
前言 在当今快速发展的人工智能（AI）领域，技术的进步带来了巨大的潜力和机遇。然而，如何将这些先进的技术有效地应用到实际场景中，以解决现实问题，成为了一个亟待解决的重要课题。 这一转变体现了AI技术的进步和潜力。 1.2 技术应用的价值： 重点在于如何将AI技术应用到实际场景中，以解决现实问题。 例如，在医疗领域，个性化AI应用可以帮助医生提供精准的诊断和治疗方案；在教育领域，个性化AI应用可以根据学生的学习情况提供定制化的辅导和学习资源。 AI应用的价值应更多地看其在实际场景中的效果和对产业的贡献。一个高效、精准的AI应用，即使用户基数较小，但只要能为用户带来实质性的好处，就值得高度重视和推广。 可持续发展是AI技术长期健康发展的基础。 4. 结语 AI技术的快速发展为我们带来了前所未有的机遇，同时也提出了新的挑战。
35210编辑于 2024-12-11
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