人工智能文章進(jìn)入人工智能技術(shù)社區(qū)

AI輔助醫(yī)生“閱片” 診斷準(zhǔn)確率超95%

　　系全球首款CT、MRI神經(jīng)影像人工智能輔助診斷產(chǎn)品;相當(dāng)于高年資主任醫(yī)師水平。　　未來(lái)，在CT機(jī)旁坐診的或許不再是白大褂醫(yī)生，而是閃著電源光的人工智能。暢想一下，十年后，當(dāng)你走進(jìn)醫(yī)院影像科，第一眼看到的會(huì)是醫(yī)生還是人工智能呢?　　上個(gè)月，全球首場(chǎng)圍繞神經(jīng)系統(tǒng)疾病影像診斷的“人機(jī)大賽”啟動(dòng)，國(guó)家神經(jīng)系統(tǒng)疾病臨床醫(yī)學(xué)研究中心宣布備戰(zhàn)，面向全球致力于攻克“腦病”的醫(yī)生發(fā)出“英雄帖”。一個(gè)月來(lái)，參賽情況如何?　　近日，記者從北京天壇醫(yī)院了解到，目前已有來(lái)自全國(guó)385家醫(yī)院及各類醫(yī)療機(jī)構(gòu)的700余名醫(yī)生報(bào)名參賽
關(guān)鍵字： AI輔助醫(yī)生人工智能

人工智能上的從0到1

　　從0到1，再?gòu)?到100這個(gè)類比能很好地形容技術(shù)及產(chǎn)品的發(fā)生發(fā)展過(guò)程。比如福特造出第一輛T型車可以認(rèn)為是完成了汽車從0到1的過(guò)程，此后100年直到現(xiàn)在可以認(rèn)為是汽車從1到100的完善?，F(xiàn)在的汽車雖然在精密程度上遠(yuǎn)勝100年前的版本，但是仍然有發(fā)動(dòng)機(jī)、傳動(dòng)系統(tǒng)、方向盤(pán)和四個(gè)輪子?！　?919年福特T型車的造型，從中我們可以找到現(xiàn)代汽車的幾乎所有關(guān)鍵要素，甚至它的車牌都和現(xiàn)代的車牌一樣?！　∮?jì)算機(jī)一樣有這個(gè)過(guò)程，如前所述，其理論奠基于圖靈，圖靈之后馮·諾依曼設(shè)計(jì)了一套體系結(jié)構(gòu)把這個(gè)東西做出來(lái)了，至此可以認(rèn)
關(guān)鍵字：人工智能

人工智能之K近鄰算法（KNN）

　　前言：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，請(qǐng)參見(jiàn)公眾號(hào)“科技優(yōu)化生活”之前相關(guān)文章。人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下K近鄰(KNN)算法。 ^_^　　K近鄰KNN(k-Nearest Neighbor)算法,也叫K最近鄰算法，1968年由 Cover 和 Hart 提出，是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中比較成熟的算法之一。K近鄰算法使用的模型實(shí)際上對(duì)應(yīng)于對(duì)特征空間的劃分。KNN算法不僅可以用于分類，還可以用于回歸。　　KNN概念：　　K近鄰算法KNN就是給定一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，
關(guān)鍵字：人工智能 KNN

人工智能之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)

　　前言：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，請(qǐng)參見(jiàn)公眾號(hào)“科技優(yōu)化生活”之前相關(guān)文章。人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)算法。 ^_^　　20世紀(jì)60年代，Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用于局部敏感和方向選擇的神經(jīng)元時(shí)發(fā)現(xiàn)其獨(dú)特的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以有效地降低反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，繼而提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN(Convolutional Neural Networks)?！　?980年，K.Fukushima提出的新識(shí)別機(jī)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的
關(guān)鍵字：人工智能 CNN

人工智能之Q Learning算法

　　人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，請(qǐng)參見(jiàn)公眾號(hào)“科技優(yōu)化生活”之前相關(guān)文章。人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類：1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下Q Learning算法。 ^_^　　通過(guò)前一篇TD-Learning時(shí)序差分(請(qǐng)參見(jiàn)人工智能(48)算法介紹，我們知道，TD-Learning時(shí)序差分是結(jié)合了動(dòng)態(tài)規(guī)劃DP和蒙特卡洛MC(請(qǐng)參見(jiàn)人工智能(31))方法，并兼具兩種算法的優(yōu)點(diǎn)，是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的中心?！　D-learning時(shí)序差分大概分了6類。其中，策略行動(dòng)價(jià)值qπ的off-policy時(shí)
關(guān)鍵字：人工智能 Q Learning

人工智能之ICA算法

　　人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，請(qǐng)參見(jiàn)公眾號(hào)“科技優(yōu)化生活”之前相關(guān)文章。人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下ICA算法。 ^_^　　ICA獨(dú)立成分分析是近年來(lái)出現(xiàn)的一種強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)分析工具(Hyvarinen A, Karhunen J, Oja E, 2001; Roberts S J, Everson R, 2001)。1994年由Comon給出了ICA的一個(gè)較為嚴(yán)格的數(shù)學(xué)定義，其思想最早是由Heranlt和Jutten于1986年提出來(lái)的?！　CA
關(guān)鍵字：人工智能 ICA

人工智能之TD Learning算法

　　人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，請(qǐng)參見(jiàn)公眾號(hào)“科技優(yōu)化生活”之前相關(guān)文章。人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類：1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下TD Learning算法。 ^_^　　TD Learning時(shí)序差分學(xué)習(xí)結(jié)合了動(dòng)態(tài)規(guī)劃DP和蒙特卡洛MC(請(qǐng)參見(jiàn)人工智能(31))方法，且兼具兩種算法的優(yōu)點(diǎn)，是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心思想?！　‰m然蒙特卡羅MC方法僅在最終結(jié)果已知時(shí)才調(diào)整其估計(jì)值，但TD Learning時(shí)序差分學(xué)習(xí)調(diào)整預(yù)測(cè)以匹配后，更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)最終結(jié)果之前的未來(lái)預(yù)測(cè)。　　TD Learni
關(guān)鍵字：人工智能 TD Learning

人工智能之PCA算法

　　前言：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類：1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下PCA算法?！　CA(主成分分析)是十大經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。PCA是Pearson在1901年提出的，后來(lái)由Hotelling在1933年加以發(fā)展提出的一種多變量的統(tǒng)計(jì)方法?！　?duì)于維數(shù)比較多的數(shù)據(jù)，首先需要做的事就是在盡量保證數(shù)據(jù)本質(zhì)的前提下將數(shù)據(jù)中的維數(shù)降低。降維是一種數(shù)據(jù)集預(yù)處理技術(shù)，往往在數(shù)據(jù)應(yīng)用在其他算法之前使用，它可以去除掉數(shù)據(jù)的一些冗余信息和噪聲，使數(shù)據(jù)變得更加簡(jiǎn)單高
關(guān)鍵字：人工智能 PCA

燒了600多億人工智能的“商業(yè)大門(mén)”為誰(shuí)開(kāi)？

人工智能，本質(zhì)上是一種技術(shù)工具，它的核心價(jià)值在于幫助傳統(tǒng)行業(yè)獲得更高的生產(chǎn)效率，并沒(méi)有真正派生出新的市場(chǎng)?！癆I+”模式下誕生的創(chuàng)業(yè)企業(yè)，在商業(yè)路上難免與各行業(yè)的傳統(tǒng)巨頭狹路相逢。
關(guān)鍵字：人工智能自動(dòng)駕駛

智能硬件的低價(jià)“征途”

人工智能落地到終端，并沒(méi)有如很多人設(shè)想的那樣“高大”，一方面掣肘于核心技術(shù)，一方面又要滿足市場(chǎng)的高性價(jià)比要求。價(jià)格戰(zhàn)還是各類企業(yè)所不可避免的“征途”。
關(guān)鍵字：智能硬件人工智能

透過(guò)英特爾開(kāi)放技術(shù)，猜猜未來(lái)PC是什么樣子

未來(lái)的PC將會(huì)是什么模樣?雖然霧里看花難見(jiàn)端倪，但是從英特爾所展示的創(chuàng)新技術(shù)與產(chǎn)品中，我們已經(jīng)能夠勾勒出一些輪廓。
關(guān)鍵字：英特爾，人工智能

當(dāng)下人工智能實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值的三大領(lǐng)域

人工智能要么被視為世界末日—即如我們所想，機(jī)器人將替代我們從事所有的工作;要么成為我們所有問(wèn)題的答案—人工智能是拯救地球的最終解決方案。
關(guān)鍵字：人工智能

倫敦人工智能公司758家：一年井噴暴漲50%

　　美國(guó)、中國(guó)和俄羅斯只是少數(shù)宣布準(zhǔn)備投資人工智能研究和產(chǎn)業(yè)的國(guó)家，除此以外，像英國(guó)也正在探索如何成為人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。　　根據(jù)倫敦市長(zhǎng)薩迪克汗11日發(fā)布一份報(bào)告說(shuō)，截止目前英國(guó)倫敦共有人工智能公司758家，遙遙領(lǐng)先與巴黎、柏林等歐洲大城市，并且在多所大學(xué)開(kāi)啟了從本科到研究生人工智能技術(shù)課程的學(xué)習(xí)?！　?bào)告介紹說(shuō)，目前倫敦人工智能技術(shù)公司的數(shù)量是巴黎和柏林兩地總量的兩倍。2017年倫敦人工智能公司融資數(shù)額增加了50%以上，超過(guò)2億英鎊(約合2.67億美元);目前倫敦已有13所大學(xué)設(shè)立了與人工智能、機(jī)器
關(guān)鍵字：人工智能

了解一下：人工智能上的從0到1

　　從0到1，再?gòu)?到100這個(gè)類比能很好地形容技術(shù)及產(chǎn)品的發(fā)生發(fā)展過(guò)程。比如福特造出第一輛T型車可以認(rèn)為是完成了汽車從0到1的過(guò)程，此后100年直到現(xiàn)在可以認(rèn)為是汽車從1到100的完善?，F(xiàn)在的汽車雖然在精密程度上遠(yuǎn)勝100年前的版本，但是仍然有發(fā)動(dòng)機(jī)、傳動(dòng)系統(tǒng)、方向盤(pán)和四個(gè)輪子。　　1919年福特T型車的造型，從中我們可以找到現(xiàn)代汽車的幾乎所有關(guān)鍵要素，甚至它的車牌都和現(xiàn)代的車牌一樣。　　資料來(lái)源：維基百科?！　∮?jì)算機(jī)一樣有這個(gè)過(guò)程，如前所述，其理論奠基于圖靈，圖靈之后馮·諾依曼設(shè)計(jì)了一套體系結(jié)構(gòu)把這個(gè)
關(guān)鍵字：人工智能

中國(guó)在視覺(jué)人工智能領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位

報(bào)道顯示，目前中國(guó)有146家視覺(jué)人工智能技術(shù)公司，是全國(guó)所有人工智能公司中數(shù)量最多的，但是最多意味著領(lǐng)先嗎？
關(guān)鍵字：人工智能

共2328條 80/156 |‹ « 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 » ›|

人工智能介紹

人工智能目錄【簡(jiǎn)介】【人工和智能】【人工智能的定義】【實(shí)際應(yīng)用】【學(xué)科范疇】【涉及學(xué)科】【研究范疇】【應(yīng)用領(lǐng)域】【意識(shí)和人工智能的區(qū)別】【強(qiáng)人工智能和弱人工智能】【人工智能簡(jiǎn)史】【電影】【相關(guān)著作】【安全問(wèn)題】【簡(jiǎn)介】【人工和智能】【人工智能的定義】【實(shí)際應(yīng)用】【學(xué)科范疇】【涉及學(xué)科】【研究范疇】【應(yīng)用領(lǐng)域】 [ 查看詳細(xì) ]