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如今的编程是一场程序员和上帝的竞赛，程序员要开发出更大更好、傻瓜都会用到软件。而上帝在努力创造出更大更傻的傻瓜。目前为止，上帝是赢的。个人网站：。个人QQ群：、
个人大数据技术博客：
作者：Tobi Bamidele
译者：聂震坤
审校：屠敏
现如今，人工智能与机器学习受到了各行各业的广泛关注，大众对其态度不一。但是人工智能与机器学习对不同的人来说其代表的东西并不相同。通常人工智能与机器学习会引起人们的恐惧与不确定性，因此一些专家对这两个术语相关的风险表示担忧。事实上，人工智能与机器学习已经成为了我们日常生活中不可分割的一部分，即使在有些方面并没有多少人察觉到。这些科技极大的影响了人与人之间的交流。多亏了 Siri 和 Cortana，现在人们只需要对设备说话便可以搜索网页。另外，Facebook 的用户现在可以根据以前的访问记录获得更有针对性的新闻推送。引用
公司的话：“科技公司在研究人工智能时都会进行大量的市场调查。”除了对移动设备有很大影响外，人工智能的应用也可以在物联网中看到。他们的关系很紧密，因为人工智能需要物联网提供的数据来增加他的准确性。人工智能正在成为业务的主流，人们对它越来越感兴趣并想将其应用于各项业务中。图片来源：Nvidia上图展示了人工智能，机器学习与深度学习之间的关系。尽管人工智能与机器学习类似，但是还有有细微的区别。这便引出了问题：人工智能与机器学习的主要区别是什么？人工智能简单的来说，人工智能旨在让机器获得像人类一样思考的能力。该过程涉及开发能够更好更有效地执行传统上由人类完成的任务的计算机系统。Alan Turing 于 1950 年的报纸上率先提出机器人能否像人类一样思考的问题，此问题后来引出了著名的图灵测试。人工智能这个概念一点也不新鲜，早在 1956 年，John McCarthy 便在一篇学术论文上提出了这个观点。然而人们对此话题的兴趣很快就消散了，直到最近又重新回到公众视野。今天，由于大数据和云计算，AI 正以前所未有的速度发展，这也使得存储大量数据变得简单。用专家的话来说，人工智能有不同的形式：狭义人工智能与一般人工智能。目前我们利用狭隘人工智能，可以比人类更好地执行一系列基本任务，但是在其他任务方面也存在缺陷。例如，一台可以完美基于网络信息给消费者提供建议的机器，在别的领域什么也干不了。对于一般人工智能，通用人工智能（AGI）将其定义为“旨在构建思维机器的新兴领域;也就是说，具有与人类思维的完善的智能系统（可能最终远远超出人类一般智力）。“机器学习关于机器学习的定义有很多，有些甚至很难理解。Arthur Samuel 将机器学习定义为“使计算机拥有在没有被明确编程的情况下学习的能力。”机器学习的概念涉及到训练机器的过程。让计算机通过特定算法在大量的数据中学习。这种行为与数据挖掘类似，但是机器学习会根据其学习内容来改变自己的学习模式。机器学习在公司数据处理中扮演了一个很重要的角色。机器学习也是目前最接近人工智能的系统。因此，可以在没有机器学习的情况下创建人工智能，但是这个过程将会是复杂耗时的。人工神经网络是一种拟人数据处理模式。它是深度学习的基础，深度学习是一种使用深度神经网络进行大量数据构建的系统。人工智能，机器学习与深度学习都离不开大数据。人工智能的未来在于深度学习，因为它已经使很多机器学习的应用成为了可能。一个很好的例子便是使用深度学习进行图片识别，其表现在一定程度上已经超过了人类。我们已经在一个科技逐步迎合人类需求的时代。尽管目前仍有一部分专家对其表示担忧，并对其安全性展开研究。从处理一些危险的工作到掌握治疗绝症的办法，人工智能的未来拥有无限的可能性。
由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的将于 7 月 22-23 日在杭州召开。作为中国国内高规格、规模空前的人工智能大会，本次大会由中国科学院院士、中国人工智能学会副理事长谭铁牛，阿里巴巴技术委员会主席王坚，香港科技大学计算机系主任、AAAI Fellow 杨强，蚂蚁金服副总裁、首席数据科学家漆远，南京大学教授、AAAI Fellow 周志华共同甄选出在人工智能领域本年度海内外最值得关注的学术与研发进展，汇聚了超过 40 位顶级人工智能专家，带来 9 场权威主题报告，以及“语言智能与应用论坛”、“智能金融论坛”、“人工智能科学与艺术论坛”、“人工智能青年论坛”4 大专题论坛，届时将有超过 2000 位人工智能专业人士参与。
目前，大会 8 折优惠门票正在火热发售中，扫描下方图片中的二维码或直接火速抢票。人工智能、机器学习和深度学习之间的区别 - 教育文化 - 互动百科
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人工智能、机器学习和深度学习之间的区别
2015年11月9日，Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源。这两年在不管在国内还是在国外，人工智能、机器学习仿佛一夜之前传遍大街小巷。机器学习作为人工智能的一种类型，可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判。如今，领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入。Facebook、苹果、微软，甚至国内的百l度，Google 自然也在其中。 去年早些时候 Google DeepMind 的 AlphaGo 项目在举世瞩目的围棋比赛中一举击败了韩国选手李世石，媒体就是使用了人工智能、机器学习和深度学习这几个术语，来解释 DeepMind 获胜的原因，并将它们混为一谈。但是三者其实不是一回事。 区别与联系 本文借助MichaelCopeland的讲解，让我们撩开人工智能、机器学习和深度学习的概念，深入理解它们的关系和区别。为了搞清三者关系： 人工智能最l大，此概念也最l先问世;然后是机器学习，出现的稍晚;最后才是深度学习。 在之前的文章机器学习的发展历程 一文中，我们详细的介绍了机器学习的发展历史。 从低潮到繁荣 自从 1956 年计算机科学家们在达特茅斯会议(DartmouthConferences)上确认人工智能这个术语以来，人们就不乏关于人工智能奇思妙想，研究人员也在不遗余力地研究。在此后的几十年间，人工智能先是被捧为人类文明光明未来的钥匙，后又被当作过于自大的异想天开而抛弃。 但是在过去几年中，人工智能出现了爆炸式的发展，尤其是 2015 年之后。大部分原因，要归功于图形处理器(GPU)的广泛应用，使得并行处理更快、更便宜、更强大。另外，人工智能的发展还得益于几乎无限的存储空间和海量数据的出现(大数据运动)：图像、文本、交易数据、地图数据，应有尽有。 下面我们从发展的历程中来一一展开对人工智能、机器学习和深度学习的深度学习。 人工智能 人工智能先驱们在达特茅斯开会时，心中的梦想是希望通过当时新兴的计算机，打造拥有相当于人类智能的复杂机器。这就是我们所说的“通用人工智能”(General AI)概念，拥有人类五感(甚至更多)、推理能力以及人类思维方式的神奇机器。在电影中我们已经看过无数这样的机器人，对人类友好的 C-3PO，以及人类的敌人终结者。通用人工智能机器至今只存在 于电影和科幻小说里，理由很简单：我们还实现不了，至少目前为止。 我们力所能及的，算是“弱人工智能”(Narrow AI)：执行特定任务的水平与人类相当，甚至超越人类的技术。现实中有很多弱人工智能的例子。这些技术有人类智能的一面。但是它们是如何做到的?智能来自哪里?这就涉及到下一个同心圆：机器学习。机器学习 机器学习是实现人工智能的一种方法。机器学习的概念来自早期的人工智能研究者，已经研究出的算法包括决策树学习、归纳逻辑编程、增强学习和贝叶斯网络等。简单来说，机器学习就是使用算法分析数据，从中学习并做出推断或预测。与传统的使用特定指令集手写软件不同，我们使用大量数据和算法来“训练”机器，由此带来机器学习如何完成任务。 许多年来，计算机视觉一直是机器学习最l佳的领用领域之一，尽管还需要大量的手动编码才能完成任务。研究者会手动编写一些分类器(classifier)，如边缘检测筛选器，帮助程序辨别物体的边界;图形检测分类器，判断物体是否有八个面;以及识别“S-T-O-P”的分类器。在这些手动编写的分类器的基础上，他们再开发用于理解图像的算法，并学习如何判断是否有停止标志。 但是由于计算机视觉和图像检测技术的滞后，经常容易出错。深度学习 深度学习是实现机器学习的一种技术。早期机器学习研究者中还开发了一种叫人工神经网络的算法，但是发明之后数十年都默默无闻。神经网络是受人类大脑的启发而来的：神经元之间的相互连接关系。但是，人类大脑中的神经元可以与特定范围内的任意神经元连接，而人工神经网络中数据传播要经历不同的层，传播方向也不同。 举个例子，你可以将一张图片切分为小块，然后输入到神经网络的第l一层中。在第l一层中做初步计算，然后神经元将数据传至第二层。由第二层神经元执行任务，依次类推，直到最后一层，然后输出最l终的结果。 每个神经元都会给其输入指定一个权重：相对于执行的任务该神经元的正确和错误程度。最l终的输出由这些权重共同决定。因此，我们再来看看上面提到的停止标志示例。一张停止标志图像的属性，被一一细分，然后被神经元“检查”：形状、颜色、字符、标志大小和是否运动。神经网络的任务是判断这是否是一个停止标志。它将给出一个“概率向量”(probability vector)，这其实是基于权重做出的猜测结果。在本文的示例中，系统可能会有 86% 的把握认定图像是一个停止标志，7% 的把握认为是一个限速标志，等等。网络架构然后会告知神经网络其判断是否正确。 不过，问题在于即使是最l基础的神经网络也要耗费巨大的计算资源，因此当时不算是一个可行的方法。不过，以多伦多大学 Geoffrey Hinton 教授为首的一小批狂热研究者们坚持采用这种方法，最l终让超级计算机能够并行执行该算法，并证明该算法的作用。如果我们回到停止标志那个例子，很有可能神经网络受训练的影响，会经常给出错误的答l案。这说明还需要不断的训练。它需要成千上万张图片，甚至数百万张图片来训练，直到神经元输入的权重调整到非常精l确，几乎每次都能够给出正确答l案。不过值得庆幸的是Facebook 利用神经网络记住了你母亲的面孔;吴恩达 2012 年在谷歌实现了可以识别猫的神经网络。 如今，在某些情况下，通过深度学习训练过的机器在图像识别上表现优于人类，这包括找猫、识别血液中的迹象等。谷歌的 AlphaGo 学会了围棋，并为比赛进行了大量的训练：不断的和自己比赛。 总结人工智能的根本在于智能，而机器学习则是部署支持人工智能的计算方法。简单的将，人工智能是科学，机器学习是让机器变得更加智能的算法，机器学习在某种程度上成就了人工智能。学IT技术，首l选疯狂软件教育中心，疯狂软件专注于Java培训，iOS培训，Android培训，疯狂软件IT培训机构作为广州地区性价比最l高，师资力量最l雄厚的java培训机构，凭借自身强悍的师资、一流的课程、真实的项目、超高的就业率已经让广大南方学子成功走上软件工程师职业道路。大量毕业即失业的学子已通过疯狂软件Java培训实现了就业。如需了解更多，请咨询疯狂软件教育中心咨询QQ:抢座热线：020- 咨询QQ：，可登陆疯狂软件教育中心官网查询。一篇文章讲清楚人工智能，机器学习和深度学习的区别-土地公问答
一篇文章讲清楚人工智能，机器学习和深度学习的区别
一篇文章讲清楚人工智能，机器学习和深度学习的区别
答：你可以这样理解，人工智能是一个婴儿的大脑，而深度学习就是让这个婴儿的大脑又能力看世界、听世界、感受世界。直观的说，深度学习只是服务于人工智能一个工具（也许若干年后，一种全新的工具可以代替深度学习实现人工智能），把这个工具用在语...
理解工智能婴脑深度习让婴脑能力看世界、听世界、受世界直观说深度习服务于工智能工具（许若干种全新工具代替深度习实现工智能）工具用语音识别领域能让机器更听；用计算机视觉领域能让机器更看深度习本质各种神经网络早简单知机再层神经网络再现火CNN、RNN其目都构建合适神经网络结构让机器能力自思考——我称智能关于机器习比深度习更广泛概念发展比较早工智能届种说：认机器习工智能领域能够体现智能支历史看机器习似乎工智能发展快支机器习发展早期限于计算机计算能力、本量等素算实现近些计算机计算能力存储能力都提高数据发掘引领数据代使原复杂度高算能够实现结更精细理论要计算机计算能力足够强、本数据量足够断增加神经网络层数及改变神经网络结构深度习理论技术并没太创新深度习代表机器习新向同推机器习发展
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读懂机器学习、数据科学、人工智能、深度学习和统计学之间的区别
在这篇文章中，数据科学家与分析师 Vincent Granville 明晰了数据科学家所具有的不同角色，以及数据科学与机器学习、深度学习、人工智能、统计学、物联网、运筹学和应用数学等相关领域的比较和重叠。
在这篇文章中，数据科学家与分析师 Vincent Granville 明晰了数据科学家所具有的不同角色，以及数据科学与机器学习、深度学习、人工智能、统计学、物联网、运筹学和应用数学等相关领域的比较和重叠。Granville 介绍说，由于数据科学是一个范围很广的学科，所以他首先介绍了在业务环境中可能会遇到的数据科学家的类型：你甚至可能会发现你自己原来也是某种数据科学家。和其它任何科学学科一样，数据科学也可能会从其它相关学科借用技术；当然，我们也已经开发出了自己的技术库，尤其是让我们可以以的方式（甚至完全无需人类干预）处理非常大规模的非结构化数据集的技术和算法，进而实时执行交易或进行预测。1. 数据科学家具有哪些不同类型？在最近，数据科学家 Ajit Jaokar 则又讨论了 A 型数据科学家（分析师）和 B 型数据科学家（建造者）之间的区别：A 型数据科学家能够很好地编写操作数据的代码，但并不一定是一个专家。A 型数据科学家可能是一个实验设计、预测、建模、统计推理或统计学方面的事情的专家。然而总体而言，一个数据科学家的工作产品并不是「P 值和置信区间」——就像学术界的统计学有时候建议的那样（而且这常常是为传统的制药等等行业工作的）。在谷歌，A 型数据科学家被称为统计学家、定量分析师、决策支持工程开发分析师，也有一些被称为数据科学家。B 型数据科学家：这里的 B 是指 Building。B 型数据科学家和 A 型数据科学家具有相同的背景，但他们还是很强的程序员、甚至经验丰富的软件工程师。B 型数据科学家主要关注在生产环境中使用数据。他们构建能与用户进行交互的模型，通常是提供推荐（产品、可能认识的人、广告、电影、搜索结果等）。而对于业务处理优化，我也有自己的看法，我将其分成了 ABCD 四个方向，其中 A 表示分析科学（analytics science），B 表示业务科学（business science），C 表示计算机科学（computer science），D 则表示数据科学（data science）。数据科学可能会涉及到编程或数学实践，但也可能不会涉及到。你可以参考 http://suo.im/11bR7o 这篇文章了解高端和低端的数据科学的差异。在一家创业公司，数据科学家通常要做很多类型的工作，其扮演的工作角色可能包括：执行、数据挖掘师、数据工程师或架构师、研究员、统计学家、建模师（做预测建模等等）和开发人员。虽然数据科学家常常被看作是经验丰富的 R、Python、SQL、Hadoop 程序员，而且精通统计学，但这不只不过是冰山一角而已——人们对于数据科学家的这些看法不过是来自于重在教授数据科学的部分元素的数据培训项目而已。但正如一位实验室技术人员也可以称自己为物理学家一样，真正的物理学家远不止于此，而且他们的专业领域也是非常多样化的：天文学、数学物理、核物理、力学、电气工程、信号处理（这也是数据科学的一个领域）等等许多。数据科学也是一样，包含的领域有：生物信息学、信息技术、模拟和量化控制、计算金融、流行病学、工业工程、甚至数论。对我而言，在过去的十年里，我专注于机器到机器和设备到设备的通信、开发能自动处理大型数据集的系统、执行自动化交易（比如购买网络流量或自动生成内容）。这意味着需要开发能够处理非结构化数据的算法，这也是人工智能、物联网和数据科学的交叉领域，也可被称为深度数据科学（deep data science）。其对数学的需求相对较少，也只涉及到较少的编程（大部分是调用 API），但其却是相当数据密集型的（包括构建数据系统），并且基于专门为此背景而设计的全新统计技术。
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