关于 人工智能 的搜索结果,共695
来自:百度云智学院
DuerOS 应用对话式
DPL组件和指令 DPL的组件包括基础组件和复合组件: 指令具体内容如下: DuerOS还持续推出API DuerOS的AI赋 目前基于DuerOS有各种各样的技应用,如生活类的、出行类的、教育类的等等,满足用户多样化需求。 DuerOS的24小时 注:该文章来源——直播课程《DuerOS 应用对话式
来自:百度云智学院
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。
来自:百度App技术
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。
来自:百度云智学院
产品经理之实践篇
总结 随着这个领域的实践和积累,我越来越相信的发展一定会给这个行业带来颠覆性的变化,就如同 08 年左右的移动通信应用一样,从最初的自成领域,到如今渗透至所有领域之中。我认为也是如此。 现在,我们看觉得它只代表音箱、助理、脸识别、下棋之类相对独立的应用场景,但在不远的将来,它一定会被打散,渗透到各种各样的应用和场景中,成为新的基础设施,作为产品经理,你不要错过这一波机会。 回顾一下我今天的五点思考。 第一点是产品经理要够深入理解小粒度的算法,并将其产品化;第二点要重视程的力量,不要追求完全纯净的算法输出;第三点是利用产品设计,最大化算法和程的产出;第四点是提到时代的产品经理一个特殊的职责,就是对数据的规划;最后第五点我说到机器学习算法带来的思维模式变化。 产品经理最佳实践
来自:百度云智学院
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。
来自:百度云智学院
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。
来自: 百度技术沙龙
百度技术沙龙第 54 期 技术应用
赵明国: 咱们探讨的问题是开放性的,比如说,全世界有一百个做这个事情,但是一百个的价值取向都是不一样的,我个会从我自己的研究领域去给大家解答,如果在硬件等方面也很感兴趣的同学,也欢迎多多交流。 会后,一些参会者也通过微信分享了他们的参会感受: @Qian Jun:统计学、、机器学习、很多学科知识、坚持学习。 @Delete:每次看到围棋的研究时,都会长舒一口气:类还有希望。 @壹路高歌:完全模拟的意义是什么呢?得器官本身也有很多缺点,应用任何可用的高科技、高性传感器难道不好吗? @章恒:喜欢 Computer Go 的讲座,蒙特卡洛搜索其实很好理解,但具体实现还是有一定的难度。
来自:区块链
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。
来自:AI应用
为什么越来越聪明,从机器学习说起
要说产品,可就想起无驾驶、音箱等。的确,这两个是表现最多、也被大众所熟知的产品。 去年7月,百度第100辆阿波龙无车正式下线,阿波龙的商业化落地也同步展开。从外观看,这辆车是典型的“无驾驶”:没有方向盘、没有驾驶位、也没有油门和刹车踏板。它已经应用在一些园区当接驳车使用。像这类无驾驶车越熟悉场景、执行任务的频率越多,它带来的体验就会越好。 同样,像音箱也是如此。它的应用越来越广,可以陪孩子说话、播放童话和歌曲。对话,播报新闻、天气预报、甚至帮你网上购物、与其他家居互动等。只要你所互动的频率越多,互动的质量越高,音箱就会越聪明,越“懂你”。 为什么这类产品都在交互中不断“成长”?这与的核心“机器学习”离不开。 通常业内把的核心三要素看作是“算法、数据和算力”,而机器学习是“算法”的核心,培养的是机器的认知、推理、思考、判断等力,也就是让机器“如何懂你”。互动的频率越多、质量越高,这意味着不断给算法“喂养”各类数据,让机器学习在这些数据中不断寻找规则,也就会变得越来越聪明。 可以说,没有机器学习,就没有
来自:AI未来说*青年学术论坛-量子计算
南方科技大学鲁大为:量子计算与的碰撞
Commun.等在内的数十种期刊审稿。 报告内容:量子计算和是当今的两大潮词,而两大潮词的结合形成了另外一个更加新潮的词汇-量子。量子毫无疑问是当今最热门的研究方向之一,但它对研究员的背景要求也是空前的严苛。我们不奢望“物理的归物理,计算机的归计算机”,而是需要“磨刀霍霍”来拥抱这一交叉性学科。本次报告首先从物理研究角度剖析了量子计算,包括其前世今生、主要应用和发展状况,随后简要介绍了量子计算与当前的结合点,并探讨了未来两者的可出路。 量子计算与的碰撞 鲁大为副教授首先由《复仇者联盟4》中量子世界时间穿越现象引入话题,展现了当今量子的热门程度,并鼓励大家去多看一些量子力学的科普书籍。 紧接着用托马斯·杨的双缝干涉实验来介绍了量子力学和量子计算是如何兴起的。双缝干涉实验证明了光是波动,是物理学界最伟大的实验之一。具体的实验内容是:当打开一个缝的时候,可以接收到高斯分布;当同时打开两个缝的时候,接收到一种忽明忽暗的条纹,而非两个高斯分布简单的叠加,这是光特有的性质。 在光的双缝干涉实验基础上,物理学家又进行了一些拓展实验。
来自:AI未来说*青年学术论坛-数据挖掘
李国杰院士:理性认识的“头雁”作用
理性认识的“头雁”作用 李院士认为发展需要防止两种倾向:一种是对麻木不仁、墨守成规;另一种是对抱不切实际的幻想,或者过分夸大的威胁。这两种倾向都可断送发展新经济的大好机遇。围绕的造势活动已经起到了很好的启蒙作用,现在是技术落地生根的时候了,应当务实、务实、再务实! 目前还不说已经走过信息时代进入了新的时代,化只是信息时代的一个新阶段。一个经济时代有几次经济长波,大数据和引发信息时代新的经济长波。风险投资很关注领域,但是产业目前还处于起步阶段。据统计,90%以上的企业处于亏损状态,企业当前的关注点不是盈利而是尽快扩大用户规模,还处在烧钱锁定用户的阶段。我们对技术的大规模普及应用要有足够的耐心。 认知科学本质上是一个实验科学。认知的基本单元不是计算的符号,不是比特,而是一种整体性的“组块”( chunk)。对上百亿年宇宙演化形成的极为精巧的脑应有足够的敬畏,破解脑的奥秘可需要几百年甚至更长的时间,不是我们这一代够解决。
来自:AIOps时代,你准备好了吗?
百度运维程架构
最后,用一句话来总结下程架构对于运维的意义: 框架在手,AI我有:时代,框架会越来越重要,从机器学习框架TensorFlow到自动驾驶框架Apollo,概莫外。
来自:云平台技术和产品探讨
医学影像呼唤入局
与众多学科及产业领域相融合,已经从基础研究逐步走向商业化进程,医疗领域是目前应用较为广泛的方向之一,除医学影像外,辅助诊疗、虚拟助理、新药研发和可穿戴设备等方向也均有落地案例。百度云也一直致力于此,百度云生命科学解决方案可以帮助生物信息领域用户存储海量的数据,并调度强大的计算资源来进行基因组、蛋白质组等大数据分析。 未来,在医疗健康这一关乎每个生命质量的事业上,科技企业所发挥的作用还有更多。百度云将发挥自身优势,积极引领、大数据和云计算技术在医疗行业的落地,帮助研究生命活动规律,促进医疗健康行业蓬勃发展。
来自:百度云智学院
如何搭建一个对话机器
注:该文章来源——《对话机器开发实战》 本篇文章会系统性的介绍对话机器的构成组件,通过本篇文章的阅读,可以让你对对话机器的体系结构有初步认识,了解对话机器回答问题的作原理。 概述 首先我们来看对话机器体系结构的构成,从与机器交互的完整流程角度来给大家做一个系统性的概述。 当通过声音信号把自己表达的内容以声音的方式来传递给机器的时候,机器接收声音的过程涉及到了语音识别技术。 这个语音识别在这个里面其实是一个综合体,它既包括语音采集,也包括把声音信号转成文字信号。 其次,当我们把声音信号转换成文本信号后,要做的一件事情就是语义理解,因为你要让机器理解你,那么首先要让机器知道你说的是什么内容。机器在理解你说内容的过程中,依赖于中文分词、词性标注、实体意图识别、语义分析。那这部分内容就涉及到了语义理解技术。 在机器理解所说的内容后,会把对应的内容交给对话管理平台来进行处理。那么对话管理平台涉及到的内容是什么呢?包括对话状态的跟踪同时也包括对话的策略模型。 对话状态跟踪负责两件事情,第一是负责对对话状态进行跟踪,第二是对“对话活动”进行决策。
来自: 百度技术沙龙
百度技术沙龙第83期 天联万物
3月30日,由百度开发者中心主办的第83期技术沙龙『天联万物——百度云+IoT硬件应用与开发实战』在北京成功举办。本次沙龙邀请到了数位百度云物联网部资深专家以及物联网生态的行业专家,他们共同为开发者们带来了精彩内容分享。 1 从连接到唤醒万物 如何用20分钟帮你搞定互联网应用 一、百度云天物联网平台 如上图所示,百度云天物联网平台由基础云平台和行业平台组成。 基础物联网平台主要功是设备连接、设备管理、数据存储,并保障整个流程的安全性,帮助用户降低研发和运维的成本。另外,在基础云平台之上,百度云天针对物联网比较火爆的领域抽象出行业平台产品,例如针对车联网的度行车辆云、针对家居的度家家居云等。 二、搭建一款基础的物联网应用 我们搭建一款物联网应用,第一步是使用物接入,把设备连接到云平台;第二步是用时序数据库把设备产生的数据存储起来;第三步,是用物可视分析数据;在开发中还有很重要的一点是,用函谷物联安全系统保证整个链路的安全性。
来自:AI未来说*青年学术论坛-数据挖掘
百度熊辉教授:大数据才管理
其中,经济学杂志(the Economist)在2016年专文重点介绍了熊辉教授利用大数据技术预防犯罪的研究作 (Economist Article Title: Cutpurse capers),同时哈佛商业评论在2016年也以专文重点介绍他的关于力大数据分析的前沿作。2018年,熊辉教授获得了哈佛商业评论年度拉姆·查兰管理实践奖全场大奖和力资源管理实践奖。 大数据才管理 本次报告分享了有关的产学结合在百度库中的体现。 首先,熊教授介绍了的“铁三角”——应用场景、数据、AI技术。数据和数据质量直接影响的进步,技术进步导致更多的应用场景的产生,进而产生了更多的数据,正向循环。 研究才场景要考虑到世界发展的整体趋势。世界发展得越来越快,判断变得越来越精准,但也变得非常无情。每一次科技进步都会导致某些行业被标准化。标准化、流程化、逻辑化的行业必然会被机器化。 才市场可分为三类:员、才、物。员从事标准化的作,这类作已经或正在被机器占领。才不仅要有专业技,还需要有足够宽的知识面,而且要有团队协作精神。
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