回答:自動(dòng)化什么編程都可以,最好是基礎(chǔ)知識(shí)過(guò)硬,最好是學(xué)過(guò)基礎(chǔ)編程器(機(jī)器碼),這關(guān)過(guò)不了所有編程軟件無(wú)法下手容易放棄心態(tài)不穩(wěn)定,畢竟計(jì)算機(jī)基本常識(shí)是0101,學(xué)會(huì)機(jī)器碼,可以自己制作些簡(jiǎn)單的公式編程軟件,提高效率問(wèn)題,可以以自己的喜好方式去編寫,后面那些中高級(jí)編程軟件就可以當(dāng)做工具使用。高級(jí)編程就好比你是用機(jī)器碼自己寫的公式而已,掌握所有計(jì)算公式就可以,將來(lái)會(huì)有更高級(jí)的編程器,語(yǔ)音編程,圖形轉(zhuǎn)3D立體...
回答:人工智能是未來(lái)的水、電一樣的基礎(chǔ)設(shè)施,所以一定會(huì)越來(lái)越多的教育理念、方式結(jié)合人工智能重新構(gòu)建新的課程和教學(xué)場(chǎng)景。所以趨勢(shì)不可避免,但是我們要了解教育的本質(zhì),那就是教育是培養(yǎng)孩子,幫助他們成為未來(lái)世界的主人。隨著人工智能的發(fā)展,那些重復(fù)性、機(jī)械性以及低技術(shù)含量的工作慢慢會(huì)被取代。 所以,未來(lái)需要一種全新的教育范式,來(lái)培養(yǎng)學(xué)生發(fā)現(xiàn)問(wèn)題和創(chuàng)造性解決問(wèn)題的能力。因?yàn)樗鼈兪菣C(jī)器目前無(wú)法替代的,教學(xué)內(nèi)容領(lǐng)域的...
回答:AI人工智能絕對(duì)會(huì)成為未來(lái)最大的變革之一,但是這能否成為一種趨勢(shì)我持懷疑態(tài)度。因?yàn)锳I技術(shù)需要的數(shù)據(jù)樣本和硬件投入都是非常高規(guī)格的,只有那些滲透到生活場(chǎng)景中的大型科技公司才有能力去經(jīng)營(yíng)這一事業(yè)。放一組資料:2014年,F(xiàn)acebook的DeepFace人臉庫(kù)包含了4030位樣本人物的4400萬(wàn)張圖,算法方面由多達(dá)8層網(wǎng)絡(luò)、1.2億訓(xùn)練參數(shù)的系統(tǒng)來(lái)支持。而谷歌的FaceNet數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模更大,容量為來(lái)...
回答:云計(jì)算是一種按使用量付費(fèi)的模式,這種模式提供可用的、便捷的、按需的網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn), 當(dāng)進(jìn)入可配置的計(jì)算資源共享池(資源包括網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲(chǔ)、應(yīng)用軟件、服務(wù)),這些資源能夠被快速提供,而我們只需投入很少的管理工作,或與服務(wù)供應(yīng)商進(jìn)行很少的交互就可以。云計(jì)算主要應(yīng)用的領(lǐng)域有公有云、私有云、云存儲(chǔ)、桌面云、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)、智能制造、智慧城市等。各行各業(yè)也都需要云計(jì)算,像政府、金融、電力、教育、交通...
回答:分布式處理,分布式系統(tǒng)(其實(shí)也包含分布式存儲(chǔ)系統(tǒng))一直把RAS、MTBF、MTTR等作為可靠性衡量指標(biāo),但是專業(yè)指標(biāo)是CAP指標(biāo),可用性作為其中重要因素之一。CAP理論闡述了在分布式系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中,沒(méi)有一種設(shè)計(jì)可以同時(shí)滿足一致性,可用性和分區(qū)容錯(cuò)性。所以一個(gè)好的分布式系統(tǒng),必須在架構(gòu)上充分考慮上述指標(biāo)。分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)中,BASE理論作為CAP理論的折中或延伸,在分布式系統(tǒng)中被大量使用。分布式系統(tǒng)的可...
回答:從事軟件開發(fā)十幾年了,對(duì)于程序員的工作有一點(diǎn)自我的見解,首先程序員的工作屬于一個(gè)技術(shù)活,技術(shù)類的工種需要時(shí)間的積累,但要達(dá)到某個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)專家,首先是時(shí)間層面的積累,但僅僅是積累是不夠的,不是達(dá)到多少年一定成為技術(shù)的專家,成為某個(gè)領(lǐng)域的佼佼者,時(shí)間只是其中一個(gè)因素。如何成為某個(gè)技術(shù)領(lǐng)域的專家?牢固的基本功。要達(dá)到某種境界沒(méi)有牢固的基本功做鋪墊幾乎是不可能的事情,程序員要說(shuō)到基本功其實(shí)是一種很籠統(tǒng)的...
...,再以服務(wù)的形式提供給受眾,實(shí)現(xiàn)集團(tuán)化運(yùn)作、集約化發(fā)展、精益化管理、標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)。采用云計(jì)算,不僅可以實(shí)現(xiàn)電力行業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)采集和共享,最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘,提供商業(yè)智能BI,輔助決策分析,促進(jìn)生產(chǎn)業(yè)務(wù)協(xié)調(diào)發(fā)展,...
... 作者:Nick StattCDA數(shù)據(jù)分析研究院原創(chuàng)作品, 轉(zhuǎn)載需授權(quán) 人工智能領(lǐng)域近年來(lái)飛速發(fā)展,關(guān)于教會(huì)計(jì)算機(jī)如何認(rèn)識(shí)世界、理解世界,并最終能夠執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)等方面一直是備受人們關(guān)注的話題。該行業(yè)的發(fā)展速度和目標(biāo)一方面...
人工智能,進(jìn)來(lái)熱點(diǎn)不斷,似乎都在蹭熱點(diǎn),但其實(shí)早在前幾年,歐美部分地區(qū)是比較注重這一塊的,那么有個(gè)地方應(yīng)該是比較低調(diào)的,那就是浪漫之都——法國(guó) France。 Γ(n)=(n?1)!?n∈NΓ(n)=(n?1)!?n∈N 值得一提的是國(guó)外比...
不久前,高盛發(fā)布的名為《中國(guó)在人工智能領(lǐng)域崛起》的研究報(bào)告,報(bào)告中,高盛認(rèn)為中國(guó)已經(jīng)成為AI領(lǐng)域的主要競(jìng)爭(zhēng)者,中國(guó)政府建設(shè)智慧型經(jīng)濟(jì)和智慧社會(huì)的目標(biāo)將有可能推動(dòng)中國(guó)未來(lái)GDP的增長(zhǎng)。 在這份報(bào)告中...
...家成立剛滿3年的研究機(jī)構(gòu) 這家研究機(jī)構(gòu),名叫北京智源人工智能研究院?(簡(jiǎn)稱智源研究院)。 或許它現(xiàn)在的名氣倒是不小,但講真,若是放到三年前提起這個(gè)名字,很多人都是不知道的。 關(guān)于智源研究院的成立,其實(shí)是由...
...歌寄予厚望,希望與中國(guó)本土AI研發(fā)力量合作共同致力于人工智能領(lǐng)域的研究。該中心由李飛飛和 Google Cloud 研發(fā)負(fù)責(zé)人李佳博士共同領(lǐng)導(dǎo)。李飛飛將會(huì)負(fù)責(zé)中心的研究工作,也會(huì)統(tǒng)籌 Google Cloud AI, Google Brain 以及中國(guó)本土團(tuán)隊(duì)的...
...競(jìng)爭(zhēng)格局、未來(lái)趨勢(shì)等角度進(jìn)行分析與研究,輸出了包含人工智能、金融、教育、醫(yī)療、交通、文娛、電商、泛科技在內(nèi)的上百份報(bào)告。 我們的分析師長(zhǎng)期關(guān)注包含人工智能、教育、汽車交通等在內(nèi)的熱點(diǎn)行業(yè), 跟蹤互聯(lián)網(wǎng)巨...
...看待中國(guó) AI學(xué)術(shù)界論文數(shù)量多,但大師級(jí)人物少的現(xiàn)狀?人工智能被首次寫入中國(guó)政府工作報(bào)告,但中國(guó)的AI開源生態(tài)還剛剛萌芽,在全球尚處邊緣化地位,如何打造中國(guó)AI的主流生態(tài)等議題進(jìn)行討論。關(guān)于GAN 與平行智能的關(guān)系...
2015年11月9日,Google發(fā)布人工智能系統(tǒng)TensorFlow并宣布開源,同日,極客學(xué)院組織在線TensorFlow中文文檔翻譯。 一個(gè)月后,30章文檔全部翻譯校對(duì)完成,上線并提供電子書下載,該文檔的上線為國(guó)內(nèi)外使用中文學(xué)習(xí)TensorFlow的工程...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說(shuō)合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...