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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这两天人工智能分外火爆，乐视推出超级大脑，猎豹投入5000万美金研发机器人。在中信证券这篇长达1.5万字的人工智能产业投资研究报告里，分析师冷静而严谨地看好深度学习、图像识别和智能机器人这三片投资蓝海。
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AR作为人工智能的一个分支，难点在于如何让计算机理解和重构3D世界，主要借助计算机视觉和深度学习等方式，对算法、软件要求比VR高。
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凭借流水线并行计算的能力和高效的能耗，FPGA将在一般的深度学习应用中展现GPU和GPP所没有的独特优势。同时，算法设计工具日渐成熟，如今将FPGA集成到常用的深度学习框架已成为可能。
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有分析师认为，随着人工智能和深度学习的发展，GPU具有颠覆CPU的潜力。GPU在包括无人驾驶在内的人工智能、虚拟现实等多个行业实现突破，逐渐打开巨大行业空间。
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自2012年出现深度学习系统以来，计算机放佛睁开了眼睛，图像识别的能力越来越强，错误率越来越低。随着硬件、算法及大数据的不断发展，整个人工智能领域面临前所未有的规模增长，国内也陆续爆发了大批优秀的计算机视觉创业公司。
0 | 上传人：OFweekTan 2016-07-27 17:16:57 | 热度： 格式：docx 1819篇相似文档
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随着人工智能（AI）技术对各行各业有越来越深入的影响，我们也更多地在新闻或报告中听到“机器学习”、“深度学习”、“增强学习”、“神经网络”等词汇，对于非专业人士来说略为玄幻。这篇文章为读者梳理了包括这些在内的12个关键词，希望帮助读者更清晰地理解，这项人工智能技术的内涵和潜能。
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想用智能算法分析一张胸腔的X光片吗？美国的一群研究者们最近在这方面做出了一个相当有益的探索，可能对未来的应用和普及起到非常大的帮助。
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随着谷歌人工智能AlphaGo与李世石的五局人机大战落下帷幕，阿法狗最终以4：1大比分战神李世石，人们对于阿法狗的好奇心被推向了高潮。阿法狗也将深度学习神经网络即DNN的强大能力展示在了人们面前。
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随着互联网大数据的兴起，以及深度学习等机器学习算法在互联网领域的广泛应用，人工智能再次进入快速发展的时期。但是，不同领域的科学家、企业家（如物理学家霍金，微软创始人比尔盖茨等）对人工智能的未来表达了担心，由于他们的影响力，人工智能威胁论因此得到广泛传播。
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