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近年来，机器学习（Machine Learning， ML）和深度学习（Deep Learning， DL）的应用领域极速扩张，而数据、更快的硬件、更好的算法则是推动人工智能的进展的三大基石。
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上天赐予人类惊人的学习能力。我们从出生开始就学习复杂的任务，如语言和图像识别，之后在一生中以这种第一学习体验为基础不断进行修正。
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人工智能（AI），可以说是科技信息时代的大飞跃，既具备一定的类人逻辑性，又具备强大的计算能力和数据存储能力。虽然，目前业界并不处在一个良好的投资状态，但AI 技术依旧被认为是下一个带来巨大经济效益，提高社会生产力的巨大突破点。
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不久之前，高盛推出了一份讲解人工智能生态的重磅报告（共 99 页）。报告从最基本的人工智能概念开始，主要内容包括人工智能所能变革的行业、人工智能生态、使用案例、背后的主要驱动者（谷歌、亚马逊、英伟达、百度等）等，并附有高盛调查得到的 150 多家人工智能与机器学习公司列表。
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人工智能从上世纪八十年代开始兴起，许多初创公司、政府、以及大型企业都开始部署人工智能系统，来处理过去由人类专家执行的任务。相比于传统的编程语言，这些系统大多基于行为规则，然后形成“记忆”，人工智能系统可以处理更多计算密集型任务，比如机器学习，规划和调度，以及自然语言处理等。
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人工智能和机器学习是一个充满潜能的领域，能够提高人的生活质量，帮助解决一些世界上最大的难题和效率低下的工作。而人工智能的基础研究和应用研发方面的投入，也已经逐渐开始回报。
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到底什么是人工智能、机器学习和机器视觉？如今，人工智能被越来越多的被大家提及和应用，但对于人工智能和它的细分领域，例如机器视觉，却很少能有人说得清楚它们到底是什么以及如何工作的。本文是一篇关于人工智能和人脸识别应用最基本的科普。
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人工智能软件解决方案极有可能会是接下来十年中科技领域的首个颠覆，像是智能手机和云。软件通过处理数据的自学能力可能会刺激消费级和企业级应用。拥抱人工智能的公司可能会有竞争优势；它们可能不会受到颠覆的波及并被淘汰。
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整个人工智能发展历史，几乎一直随同人工神经网络研究的进展而起起伏伏。近期引发人工智能新一轮热潮的深度学习，其名称中的“深度”某种意义上就是指人工神经网络的层数，深度学习本质上是基于多层人工神经网络的机器学习算法。
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全球最大企业级软件公司甲骨文与客户关系管理(CRM)软件服务提供商Sales force都承诺将开发人工智能（AI）助理应用，这些应用将具备机器学习和自然语言互动能力。
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机器学习是大数据中重点技术，其算法也是多种多样，今天我们大圣众包小编就为大家，分类整理了些机器学习的算法，更好地了解机器学习算法。
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人工智能看上去高高在上，实际上前沿科技公司都寄希望于这种长期研究为其目前的业务带来新的发展机会，神经网络、机器学习、深度学习构建了人工智能基础，本文阐述了三大基础是如何运作和实现人工智能。
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