7 天前 / 叶锦鲤
2021 巨献 —— 系列文章《AI入行那些事儿》，为您讲述：人工智能的基础原理、发展历程、当前应用 成为 AI 技术人员所需的入门技能和学习途径 以及求职、面试的全过程 人工智能技术的普及与内化 从互联网 + 到 AI+ 我们可以通过借鉴互联网的发展来一窥未来的人工智能行业。早期互联网行业是一个专门领域，后来出现了“互联网 +”，互联网成了一种技术、一种模式、一套体系方法，可以被各种企业和行业借鉴应用。 对于人工智能的未来，我们也可以认定它的发展趋势也差不多，会逐渐内化到各行各业中去。
20 天前 / 叶锦鲤
2021 巨献 —— 系列文章《AI入行那些事儿》，为您讲述：人工智能的基础原理、发展历程、当前应用 成为 AI 技术人员所需的入门技能和学习途径 以及求职、面试的全过程 我们来看看国内有哪些类型的企业已经把业务向人工智能做了迁移，或者已经有了人工智能相关的业务了。 各类人工智能企业 头部大企业 像微软中国、IBM 中国这样的大型传统软件公司，依靠其自身雄厚的实力和长期的学术积累（自然也包括人工智能方面的学术研究成果），正在人工智能方向开展相应的业务。
25 天前 / 浪客书心
随意抖动，弯曲纸张竟然毫不影响在纸上看动画？ 这是什么黑科技啊，原来是 AI 合成的图像。制作这图像的人正是来自：港中文 - 商汤联合实验室、浙江大学、英伟达的研究人员。 研究人员用 AI 将图片视频投影到实时弯曲的纸面上，还更改了图片的视角、光照条件，最后呈现出大家所看到的电影。 肯定有很多小伙伴跟小编一样好奇，AI 可以在纸上放电影到底是如何实现的呢？ 简单来讲，通过预测光流来替换视频中的图片，就能在纸上放电影。就拿大家熟悉的《星空》图片为列，为大家展示这过程： 第一步，将星空打印在 A4 纸上，然后录制视频。
26 天前 / 叶锦鲤
2021 巨献 —— 系列文章《AI入行那些事儿》，为您讲述：人工智能的基础原理、发展历程、当前应用 成为 AI 技术人员所需的入门技能和学习途径 以及求职、面试的全过程 目前真正实用的人工智能产品主要集中在图像处理、语音处理，和自然语言处理领域。 图像处理图像处理领域中，最基本的技术是图像识别技术，现在应用最广泛也最成熟的就是人脸识别技术。无论在中国还是在美国，都有很多相关创业公司，其中不乏这种垂直领域的独角兽。 当前，人脸识别技术最大的应用是在安防领域。
31 天前 / 叶锦鲤
2021 巨献 —— 系列文章《AI入行那些事儿》，为您讲述：人工智能的基础原理、发展历程、当前应用 成为 AI 技术人员所需的入门技能和学习途径 以及求职、面试的全过程 现在，人工智能已经开始对我们的生活产生影响，未来必将产生更大的影响。人工智能对工作的影响我们需要学会和人工智能共处，让它为我们服务，成为我们的工具和帮手，改变我们的工作方式，就像历史上出现过的那些生产力提升手段一样。人类从早期的和简单工具一起工作，到工业化社会和机器一起工作，再到智能社会和机器人一起工作。无论作为人类本身情愿与否，都无法改变客观规律。
48 天前 / 叶锦鲤
2021 巨献 —— 系列文章《AI入行那些事儿》，为您讲述： 人工智能的基础原理、发展历程、当前应用 成为 AI 技术人员所需的入门技能和学习途径 以及求职、面试的全过程 几度沉浮的神经网络神经网络模型的发展几经沉浮，早在 20 世纪 40 年代，它就被提出来了，到 80 年底曾经达到过一次巅峰，但很快又归于平静，直到近年才又大放异彩。 早期的神经网络结构过于简单，层数、神经元都太少了，因此得出的模型往往质量不高，如果增加层数和神经元，把结构做得很复杂，又会因为数据和硬件运算力不足导致无法运行。
50 天前 / 叶锦鲤
2021 开年巨献 —— 系列文章《AI入行那些事儿》，为您讲述： 人工智能的基础原理、发展历程、当前应用 成为 AI 技术人员所需的入门技能和学习途径 以及求职、面试的全过程 神经网络的起源 现在的深度学习就是利用深度神经网络来进行模型训练。深度神经网络是神经网络的延续，而神经网络在几十年前则是一种机器学习模型。 后来神经网络独立出来发展成深度神经网络，发挥了很大作用，并因此逐渐成为深度学习的独立分支。 神经网络模型和其它模型不太一样，大多数其它模型都源于数学。比如：线性回归模型，最早由高斯发现并提出，并用来进行人口统计。
54 天前 / u312562
#AI 滤镜#、#First Order Motion# 图灵动了起来！ 图片使用的是家谱网站 MyHeritage 推出的 AI 工具：让老照片中人物 “活” 起来，主要技术是动作迁移。 动作迁移 动作迁移是指将一个人物的动作信息迁移到另一个人物身上，实现动作的整体迁移。可以将之应用于肢体动作变换、人脸表情迁移等等。目前使用比较多的模型是First Order Motion 。 典型的应用：给定一个人跳舞的原始视频，模型可以在目标对象执行标准动作后生成新的舞蹈视频。
57 天前 / u312562
Pindar Van Arman： 正如那些追随我创作的人都知道，我从事绘画创作机器人的历程已超过 15 年。我从未命名过这些机器，因为我只是将它们视为艺术工具。但今年不同于往年，其中一个机器人在创作上变得非常独立，于是我给它起了一个名字：artonomous。 于 2005 年我编写制造了第一个机器人，这些年也有了很多喷漆机器人。成家之后，无暇绘画。出于强烈的创作需求，我想到，我可以调教带有笔刷的绘画机器，同时更换尿布并做所有新父母需要做的那些事情。 机器人工作了，看上去有点吓人，而且经常摔断；但当我忙于其他事情时，他们帮了忙。
60 天前 / 叶锦鲤
2021 开年巨献 —— 系列文章《AI入行那些事儿》，为您讲述： 人工智能的基础原理、发展历程、当前应用 成为 AI 技术人员所需的入门技能和学习途径 以及求职、面试的全过程 模型：机器学习三要素的核心机器学习的三要素中，最核心的是模型。无论算法还是数据都是为获得模型服务的。建议读者在学习机器学习时，从模型函数入手，以数据处理、特征提取等知识为辅。通过推导模型的目标函数，来学习求解过程，并以此来学习算法。 有监督学习 vs 无监督学习机简单来说，机器学习模型可以分为两种：有监督的和无监督的。
68 天前 / 叶锦鲤
2021 开年巨献 —— 系列文章《AI入行那些事儿》，为您讲述： 人工智能的基础原理、发展历程、当前应用 成为 AI 技术人员所需的入门技能和学习途径 以及求职、面试的全过程 机器学习的 Hello World：线性回归模型 我们来看一个最简单的机器学习模型：线性回归。这个模型基于一种假设：我们的样本数据的特征和标签之间存在着线性关系，也就是说以样本特征为自变量的线性函数值就是样本标签。 我们要看的这个例子展示了线性回归最简单的形式：一元线性回归。下图的表格记录了一个公司多名员工的个人信息和薪资状况。
68 天前 / 叶锦鲤
2021 开年巨献 —— 系列文章《AI入行那些事儿》，为您讲述： 人工智能的基础原理、发展历程、当前应用 成为 AI 技术人员所需的入门技能和学习途径 以及求职、面试的全过程 机器学习的 Hello World：线性回归模型 我们来看一个最简单的机器学习模型：线性回归。这个模型基于一种假设：我们的样本数据的特征和标签之间存在着线性关系，也就是说以样本特征为自变量的线性函数值就是样本标签。 我们要看的这个例子展示了线性回归最简单的形式：一元线性回归。下图的表格记录了一个公司多名员工的个人信息和薪资状况。
74 天前 / flyer0126
我是架构精进之路，点击上方“关注”，坚持每天为你分享技术干货，私信我回复“01”，送你一份程序员成长进阶大礼包。 “蚂蚁呀嘿，蚂蚁牙呼，蚂蚁牙呼呼呼~” 好洗脑的节奏啊~ 相信不少朋友跟「架构精进之路」作者一样，这个元宵节周末就被这首“蚂蚁呀嘿”刷屏、洗脑了。 这个 BGM 原本出自新加坡歌手郭美美的《不怕不怕》（由 Dragostea Din Tei 演唱的 O-Zone 改编而来），被网友们戏称为“蚂蚁呀嘿”。 其中，德云天团也齐刷刷，以搞怪亮相出场。 而以“蚂蚁呀嘿”为 BGM 的特效，仅仅在抖音平台上的超话，截止发稿前，已经达到了近 20 亿。
76 天前 / 叶锦鲤
2021 开年巨献 —— 系列文章《AI入行那些事儿》，为您讲述： 人工智能的基础原理、发展历程、当前应用 成为 AI 技术人员所需的入门技能和学习途径 以及求职、面试的全过程 人类是如何学习的？在了解机器是怎么学习之前，我们先来回顾一下人类自己的学习过程。设想一下，当我们听到“苹果”这个词时，我们会想到什么呢？是不是会想到那种又红又圆、酸甜可口的水果？ 下来我们还会想到什么呢？我们可能会联想到，苹果是一种水果，香蕉、橘子、樱桃和草莓也都是水果。
81 天前 / 叶锦鲤
几年前写过类似的题目：“人工智能会抢走人类的工作吗”。当时纯属纸上谈兵，只有几个朦胧的概念，缺乏参照意义。 这两年做 AI 落地，经历了项目的具体过程，直接接触了不同行业、性质的多家客户，有了些现实的认识。今天重写这个题目，可以落到细节来进行讨论了。 工作与岗位 “工作”还是一个过于宽泛的概念，不如更具体一点，我们来讨论有可能最早被 AI 取代的具体的岗位 —— 也就是什么样的行业里哪类企业的何种职位，最容易被人工智能产品或服务承担起来。 为了方便讨论，我们设将最早被 AI 取代的岗位是 X，而对应 X 岗位的从业者称为 Xer。