分类
学界业界动态 综合技术 评论型文章

转载:为什么大部分人做不了架构师?这2点是关键

本文转载自“机器之心·阿里技术”

原文: https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-11-21-9

阿里妹导读:选择有时候比努力重要,真正厉害的人不仅仅是埋头苦干,而是会利用好的思维方式、好的方法,看穿事物的本质,顺势而为,找到事情的最优解,并懂得举一反三。架构师是程序员的目标之一,但大多数程序员无法成为架构师。真正厉害的架构师具备什么样的思维方式,到底强在哪?今天,韩帅为你揭秘。

分类
学界业界动态 评论型文章

深度学习如今还能走多远

2019年3月,计算机领域的最高奖——图灵奖,颁发给了深度学习的三位创造者Yoshua Bengio, Yann LeCun,和Geoffrey Hinton。这三位科学家对深度学习基本概念的发明,做出的令人们轰动的实验,对工程领域和深度神经网络实际应用的贡献,使得他们的得奖当之无愧。

分类
生活点滴 评论型文章

在人工智能时代,程序设计是重要的基础

写在前面:本文是从作者在某大学提交的一份专业报告中的主要内容修改而来,由于作者觉得具有一定的现实意义,故发布出来。

近年来,越来越多的人们,无处不谈人工智能,不论是在大街上,还是媒体上,或者社交软件上。仿佛,我们突然经过了一个人工智能时代开始的时间节点,任何事情,加入了人工智能,就立即变得高端了起来。中国的多所一流大学,自2017年的中国科学院大学和西安电子科技大学先后成立人工智能学院以来,在2018年,包括清华在内,也纷纷成立人工智能学院,掀起了一股“成立人工智能学院”的浪潮。不过,人工智能是建立在计算机科学、应用数学、统计学等多学科交叉的基础之上的,其中,计算机科学是关键,是人工智能的灵魂,是实现我们未来智能生活的工具。而大学中,计算机软件方面的课程,尤其是程序设计和算法,是未来人工智能时代,AI人才培养的基础。

分类
学界业界动态 评论型文章

西安电子科技大学焦李成:AI发展,人才培养首当其冲

本文转载自 机器之心 · 大数据文摘

9月8日,以“人工智能:技术创新与社会影响”为主题的百千万人才工程创新大讲堂在京开幕。中国科学院副院长相里斌、人力资源社会保障部副部长汤涛出席活动。中国科学院院士、中科院自动化所智能感知与计算中心主任谭铁牛、中国科学院院士陈霖分别发表主旨报告。

其中,就人工智能人才培养的探索,来自西安电子科技大学的焦李成教授发表看法。

分类
生活点滴 评论型文章

当数据灾难降临时——论数据备份的一些方法和策略

最近有联系过我的朋友应该知道,我的电脑在最近出现了硬盘损坏的情况,这直接导致了我的一些项目的进度和写博客文章的进度被推迟,同样也影响了我一些其他方面的使用。我们都知道,一旦硬盘损坏,数据很可能会丢失,所以,我们应当定期备份数据,而且,不能抱着侥幸心理,认为这样的事情不会发生在自己的身上。我曾经也是这样认为的,当硬盘损坏的事情真的发生在自己的身上时,想哭都来不及。对于我们做机器学习的人来说,硬盘损坏,就很可能意味着,我们之前大量的研究工作会付之东流,或者我们辛辛苦苦写的即将发表的论文丢失,导致一些很严重的后果。

分类
机器学习 评论型文章

做机器学习为什么要学数学

在知乎上看到有人问,在做机器学习方面,质疑数学的意义,觉得会用各种经典模型不就行了。我们做机器学习,要做到知其然,还要知其所以然。我们不能仅仅是会调一调库,跑个程序炼个丹什么的,还要知道底层的数学原理和算法。

分类
学界业界动态 评论型文章

【伪科学争议】谷歌研究员两万字批驳上交大用深度学习推断犯罪分子

不久前, 上海交通大学的两位研究者发布了一项题为“利用脸部照片自动推断犯罪性”的研究,利用基于有监督的机器学习的方法,根据人的脸部特征预测一个人是否有犯罪倾向,“准确率接近90%”。该研究在国内外引起了广泛的争议。近日,谷歌的几名研究员撰文对这一研究进行了批驳,回顾了机器学习技术的底层运作方式和技术细节,并探讨机器学习等先进技术在融入现实中所遇到的难题和挑战。

分类
机器学习 评论型文章

在数据为王的人工智能时代如何收集机器学习数据

我最近因为学习机器学习并且想要做一些实践项目而打算收集一些数据来做机器学习,但是发现,数据不是你想找,想找就能找的。在机器学习方面,用于训练的数据对于整个机器学习进程的重要意义自然不言而喻,而数据问题涉及到收集、存储、表示以及规模和错误率等多个方面。关于数据,我想谈一谈数据的收集问题。