马云谈AI:未来10-15年传统制造业的痛苦将远超今天的想象 “未来10到15年,传统制造业面临的痛苦将会远远超过今天的想象,企业如果不能从规模化.标准化向个性化和智慧化转型,将很难生存下去.” 9月17日,“2018世界人工智能大会”在上海召开.会上,阿里巴巴董事局主席马云“金句”不断,但整体而言,他认为,人工智能将定义人们未来的生活方式,会带来社会变革,但人们不需要担忧人工智能,而应该拥抱人工智能,迎接新技术带来的挑战. 马云称,人工智能是技术,但是人工智能又不是具体的一项或者几项技术,人工…

本文由云+社区发表 作者:堵俊平 在数据爆炸与智能革命的新时代,新的平台与应用层出不穷,开源项目推动了前沿技术和业界生态快速发展.本次分享将以技术和生态两大视角来看大数据和人工智能技术的发展,通过分析当下热门的开源产品和技术,来梳理未来的行业生态以及技术趋势. 我们今天的主题分为三块,第一是从开源的角度看技术.产品和生态,第二,我们从腾讯云大数据的角度梳理开源的实践,并跟大家分享一下我们最近一段时间或者最近一年以来我们的贡献和成果.最后会跟大家一起探讨一下开源的大数据以及AI这个生态当中的一些热…

参考文章: Angular4路由快速入门  http://www.jianshu.com/p/e72c79c6968e Angular2文档学习的知识点摘要——Angular模块(NgModule)http://lib.csdn.net/article/angularjs/59697?knId=641 随着需求的增加,项目的功能也渐渐复杂起来.这个时候,需要将项目模块化,将组件.指令和管道打包成内聚的功能块,正好可以探索一下Angular4中的子路由以及模块的懒加载. 之前在开发的时候,已经在根…

本文主要说明Webpack懒加载构建和加载的原理,对构建后的源码进行分析. 一 说明 本文以一个简单的示例,通过对构建好的bundle.js源码进行分析,说明Webpack懒加载构建原理. 本文使用的Webpack版本是4.32.2版本. 注意:之前也分析过Webpack3.10.0版本构建出来的bundle.js,通过和这次的Webpack 4.32.2版本对比,核心的构建原理基本一致,只是将模块索引id改为文件路径和名字.模块代码改为了eval(moduleString)执行的方式等一些优化…

本文主要讲懒加载方面相关内容.…

“我对面向未来教育领域,内心是有一丝悲哀的.至少在我思考和理解的范围内,互联网和 AI 是不是有可能彻底的改变中国教育现状?我没有想清楚.”10 月 31 日,在鲸媒体举办的以“教育 +AI”为的主题大会上,新东方教育科技集团董事长俞敏洪如是说. 在这次演说中,向来说话耿直的“洪哥”,对当下教育培训行业目前面临的监管加重.机构跑路等问题都发表了看法.他认为,现在中国的培训圈充满了焦虑,主要体现在他们面对政府监管的不适应,以及对“AI+ 教育”的理解存在一股浮夸和浮躁风气. 俞敏洪目前收到的商业计…

阿里妹导读:近几年人工智能.机器学习等词漫天遍地,似乎有一种无AI,无研发,无AI,无测试的感觉.有人说:不带上"智能"二字,都不好意思说自己是创新.我们先暂且不评论对错,只探讨这背后值得我们思考的问题. 在测试领域,人工智能和测试是什么关系?为什么测试领域会谈及人工智能?如果测试工程师不懂AI,是否有未来,测试人员该如何看待"AI测试"?在软件质量保障中到底应该如何循序渐进的切入这一话题?业界在此领域目前现状是怎样?带着这些问题,阿里高级测试开发专家汪维希望借此和…

根据IDC报告,2020年中国BI软件存量市场规模为38.2亿元,到2024年,市场规模将达到78.5亿元,未来4年整体市场年复合增长率(CAGR)为19.2%.此外,还有规模达到100亿元的增量市场和数百亿元的潜在市场. 我们知道,商业智能(BI)是由Gartner公司于1996年提出的概念:BI描述了一系列的概念和方法,通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定. BI是对商业信息的搜集.管理和分析过程,其目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力,促使他们做出对企业更有利的决策.BI系统…

生成式 AI 是一项创新技术,可帮助算法人员生成以前依赖于业务员的模型,提供创造性的结果,而不会因业务员思想和经验而产生任何差错. 人工智能中的这项新技术确定了输入的原始模型,以生成演示训练数据特征.真实的产品.麻省理工学院技术评论指出,生成式 AI 是人工智能领域的一项有潜力的方向. 生成式 AI 通过对所有数据集的自主学习提供更好的优质结果.减少了与特定项目相关的挑战,训练 ML(机器学习)算法以避免偏见,并允许机器人理解抽象概念. 国外一家优质咨询公司Gartner在2022 年主要趋势列…

这是本专题的第三节,在这一节我们将以David Silver等人的Natrue论文Mastering the game of Go without human knowledge为基础讲讲AlphaGo Zero的基本框架,力求简洁清晰,具体的算法细节参见原论文.之后我们为AlphaGo家族做一下总结,展望未来AI革命会将我们带向何方,大火的美剧西部世界和强化学习有多少联系.本人水平有限,如有错误还望指正.如需转载,须征得本人同意.   相较AlphaGo的改进 只通过自我对局强化学习进行训练学…