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DuerOS 应用对话式
注:该文章来源——直播课程《DuerOS 应用对话式语音设备 上面是目前大部分的小度音箱,从无屏音箱(最上层,最早的小度音箱)到新推出的小度音箱版,中间一系列是有屏的,近期还推出了移动的(带电池、带4G模块的)音箱,最下面的一排是大型的音箱,也叫音箱pro系列。 信息的组成 音箱是一个喇叭,是一个输出设备,音箱增加了输入设备,语音的输入设备就是麦克风,交互式设备就是触摸屏touchscream,同时音箱还可通过本地连接线。通过wifi、蓝牙、zigbee等与其他设备连接,通过Internet连接会获得音箱的一系列服务,比如ASR(语音识别)、TTS(语音合成)、NLP等等,通过业务引擎将业务资源和技服务串联起来,最终实现了基于音箱(基于硬件)的一个语音系统。语音在硬件之上是操作系统,音箱的操作系统就是DuerOS,整个小度系列的音箱都是基于DuerOS的。 对话式操作系统---DuerOS 从程序运行看操作系统 从操作系统角度看,可以将DuerOS当做一个分布式的操作系统。对话管理相当于操作系统的调度。有了对话式操作系统就可对
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浅谈时代下的产品经理
产品经理最佳实践 目前,还是一个学术密集型以及技术密集型的领域,其中最耀眼的角色当属研究员和程师。这样的背景下,大量的资讯和材料都指向了程师受众。那么,对于产品经理来说,如何在这个领域中调整自己的认知和状态,跟上发展的节奏呢? 今天,就我参加的产品经理课程谈一点个心得,以及我自己学习相关知识的方法和过程,以期达到抛砖引玉的效果,希望给大家带来些许启发。 通过6天的课程可以为一个新时代的产品经理构建一个快速的学习路径。 在如今的科技行业中,的普及已成显著趋势,资本布局初具规模,从业者的梯队也逐渐形成。可以预见的一点是:在接下来相当长的一段时间内,会渗透到整个互联网行业中,成为业界标配。 这种规模的技术变革,很可会改变游戏规则,从而产生大量的新机会。作为互联网从业者,我们应该想办法跟上节奏,不要浪费科技浪潮带来的红利。 相信很多同学在加入百度云学院之前,自己对基本是陌生的,对于机器学习、深度学习之类的概念半生半熟。于是,作为产品经理,我们面临的第一个问题就是:要不要学算法。 第一个问题:AI 时代的产品经理,要
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产品经理之实践篇
产品经理最佳实践 上一篇我们讲到了如何学习成为一个 AI 时代的产品经理,这篇文章,我想结合自己的作,跟你分享一些我在做相关产品时的实践和思考。我们用算法很多但是在这波火起来以前当时的算法不成熟,而且目前的主要作都集中在NLP或图像识别领域,所以难免会有一些局限性,希望大家批判地看这篇文章。 产品与算法的结合粒度要小 产品经理应当把大颗粒的整体性领域算法拆成小颗粒的算法单元,并在此基础上寻找产品化可。这句话的意思是说,我们不给算法团队提出一个很大的领域型需求,然后就坐等算法的突破,产品经理应当更小粒度地看待每个具体算法过程和环节,并评估是否有够被产品化的成果。 比如,我们不要求算法团队交付一个“聊天机器”,这个需求粒度太大了,彻底完成会受制于各种因素,更是一个长期的过程。产品经理应该深入到领域内,比如看到自然语言理解(NLU),甚至看到其中本体库搭建和句子的语法树等等,可部分完成的本体库已经可以包装为一个初级的机交互引导产品。 我们在做某银行的客服机器时,产品经理会尽量避免提出像实现命名实体识别(NER)或实现信息抽取(IE)之类,这样大而
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时代,产品经理的生存指南(1)
随着技术突飞猛进的发展,AI等机器系统应用到越来越多的业务场景,类迎来了全新的时代变革。与此同时,大步跨出传统领域,努力迈进领域,也成为产品经理们所面临的必要选择。 时代,想要成为一名优秀的AI产品经理,该如何学习呢?产品经理需要掌握AI技术吗?AI行业对产品经理又有哪些力需求? 产品设计有章可循吗?产品经理的进阶之路是什么? 本文是《时代,产品经理的生存指南》系列的第一篇,旨在通过三个递进式的问题: “什么是”、“什么是产品“、“什么是产品经理”,为大家讲清楚产品经理到底是什么。 一、什么是 (Artificial Intelligence):缩写为AI,是研究开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。该领域的研究包括交互机器、自然语言处理、语音识别、语音合成、计算机视觉、知识表示、专家系统等。 的发展,经历了一个漫长而曲折的过程,距今已经有近70年的历史,的发展简史如下图所示: 图1: 发展简史 1950年艾伦·麦
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时代,产品经理的生存指南(2)
从AI技术到商业变现的过程中,一招不慎,很可满盘皆输。在AI时代,一个优秀的产品经理,应该具备哪些力呢?通过对产品生命周期的解读,明确在各个环节中,所需要承担的作职责,同时参考常规产品经理的力模型,我们给出了产品经理的力模型矩阵。 一、产品生命周期模型 产品和常规软件产品,除了产品应用技术和属性特征差异外,在产品的生命周期上,没有任何差异。我们通过引入软件产品的生命周期模型,来定位产品经理的力要求。软件产品生命周期模型如下图所示: 图1:软件产品生命周期模型 通过软件产品的生命周期模型,我们可以看到整个软件产品的生命周期可以划分为五个阶段。软件规划、技术可行性分析、产品研发、市场推广和持续改进。在软件产品的生命周期模型中的每一个阶段,产品经理都需要承担相应职责:在软件规划阶段,产品经理需要基于对业务的理解,通过行业分析,进行产品定位、卖点分析、功策划、开发周期评估和市场效益预估等;在技术可行性分析阶段,产品经理需要进行技术调研,可行性方案设计和评估等;在产品研发阶段,产品经理需要进行需求管理、进度管理和质量管理等;在市场推
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移动深度学习:的深水区
本文作者: 李永会 百度APP 团队长期致力于在移动平台应用技术,近两年得到快速发展,百度 APP 中的 AI 体验也重新定义了很多行业的用户体验,而这仅是开始。 随着5G商用大规模落地,以及手机硬件性越来越强、AIoT设备的快速普及,基于云-边缘-端算法和算力结构的移动端,仍有非常大的发展空间,亟待我们快速理解移动端深度学习的原理,掌握如何将其应用到实际业务中。 一.在移动端应用深度学习技术的业界案例 在互联网行业中,在移动端应用深度学习技术的案例越来越多。从深度学习技术的运行端来看,主要可以分为下面两种。 一种是完全运行在移动端,这种方式的优点显而易见,那就是体验好。在移动端高效运行神经网络,用户使用起来会感觉没有任何加载过程,非常流畅。前面的“拾相”和手机百度中的图像搜索都属于这一流派,还有其他一些比较好的应用,典型的如识别植物花卉的App“识花”。 另一种是在服务器端运行深度学习技术,移动端只负责UI展示。在第一种流派出现之前,绝大部分App都是使用这种在服务器端运算、在移动端展示的方式的。这种方式的优点是实现相对容易,开发成本低。 1.1 植物花卉识别
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当区块链遇上,会擦出怎样的火花?
众所周知,包含三个核心要素:数据、算力和算法。从这里也可以清晰看出和大数据、云计算的关系,大数据负责数据和算法,云计算提供算力,但和区块链有着怎样的关联?两者的结合又会给彼此带来哪些优势? 目前业界对区块链与的关系,已经有了一个比较一致的共识: 提高了生产力,而区块链改善了生产关系。区块链可以借助对链上数据进行分析、训练、模型化和再利用,同时区块链上的数据则通过分散控制和数据多方共享,保证的安全性和稳定性。 区块链有望破解发展的数据壁垒 的发展和进步,需要大量数据予以支撑,正所谓“巧妇难为无米之炊”,数据之于就像是做饭所需的大米一样。过去,一直受制于没有足够多的数据来验证和训练。如今,互联网应用的深入将们带进大数据时代,数据量已经不再是发展的瓶颈,但数据共享的壁垒却成了新的制约因素。 如今,许多数据都聚集在中心机构手里,比如个消费记录、医疗数据、教育数据、用户行为数据等,这些数据都分属不同的机构所有,却不随意被个或机构支配,数据交换和共享的市场也一直无法形成,这种中心化的大数据带来
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