4月27日,2018 GMIC全球移动互联网大会在北京举行,卡内基梅隆大学计算机科学学院机器学习系主任Tom Mitchell进行了主题为《深度学习与人工智能的未来》的演讲。
尽管日本长期存在工作流失的问题,但认为智能自动化将不可避免地导致金融服务业就业机会减少的观点是错误的。
本文简述了机器学习核心结构的历史发展,并总结了研究者需要熟知的 8 个神经网络架构。
摘要 历史悠久且底蕴深厚的教育学如今却处于被边缘化的尴尬境地,通用人工智能的兴起为教育学复兴带来契机。总体而言,人工智能分为专用(弱)人工智能和通用(强)人工智能两大分支,二者技术路线完全不同。专用人工智能侧重对“智能”行为外在的模拟,通用人工智能则致力实现机器内在的思维和情感,认为智能是一个系统在知识和资源相对不足情况下的适应能力,强调自身经验对个体塑造的决定性作用。在教育领域中,通用人工智能不仅破除了羁绊专用人工智能的技术崇拜与人文关怀迷失两大问题,更表现了与人类教育活动极相似的特征:首先是“教”,人类学习理论对通用人工智能系统的学习过程同样有效;其次是“育”,通用人工智能系统在学习时也同样需要借助经验积累来实现育化的效果。因此,在通用人工智能的启迪下,教育学将打破“人”的先天束缚,在人类教育理论与实践的基础上吸纳和统合机器教育,在更宽广的“人-机”二元主体视角下探究教育与学习的一般性规律,向“大学科”和“大科学”的方向迈进。
“在交流越容易出现的情况下,变化就会发生得更快。”——Science Historian专栏作者詹姆斯·伯克
让机器人实现智能的关键技术在最近十年会发展到什么程度?整个产业的应用前景将会如何?
徐先才认为,机器人教育的课程设置首先要让学生储备足够的知识点,其次知识点之间要有逻辑性,最后是课程本身要保证趣味性,用兴趣驱动孩子学习。
摘要: 不管你是一个研究人员,还是开发者,亦或是管理者,想要使用机器学习,需要使用正确的工具来实现。本文介绍了当前最流行15个机器学习框架。
回忆一下,身边是否有过智商高于160的、极聪明的朋友,和他们一起头脑风暴的时候是否有跟不上节奏的情况?聊天时是否总是担心自己的某些小心思透过片言只语被一眼看穿?
无论是激发人类的创造力,超越人类的效率,还是为更新的技术突破和重塑物联网铺平道路,机器学习无疑是推动物联网进入21世纪的超级燃料。那么机器学习的三大方式是什么,又将如何推动物联网的发展呢?