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從20世紀60年代,由MIT的計算機教授組織了第一個面向本科生的Summer Project,經歷了20世紀50年代初到90年代,嘗試用創建?/div>
全球人工智能技術和計算機視覺技術領跑者,肇觀電子(NextVPU),日前正式發布世界?/div>
自語音識別技術進入深度學習時代,語音識別
數據堂自有版權的中國兒童手機采集語音數據產品共計3000小時。發音人均為6~12
TensorFlow官方文檔—中文版 鏈接:https://pan.ba
該教程將通過知識點講解+答疑指導相結合的方式,讓大家循序漸進的了解深度學習模型并通過實操演示掌握相關框架及TensorFlow工?/div>
本帖最后由 周天 于 2018-1-2
最最經典的凸
機器學習算法需要作用于數據,而數據的本質則決定了應
總體而言,這本書從基礎到研究前沿介紹了深度學習的核心概念與理論。我們不僅能了解到全連接、卷積和循環等基本深度神經網絡網絡,同時還
【主講嘉賓】 https://bbs.byr.cn/att/BBSOpenAPI/0/1560/41488 宋 宇 縱目科技無人駕駛事業部首席科學?/div>
近年來,隨著全球自動化生產需求的持續釋放,以及人力成本的不斷上升,以互聯網、大數據、人工智能
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“N+”大會是面向全球 AR、VR、AI 等互聯網新技術領域的行業領袖及從業者的盛會。 旨在推動全球
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優達學院面試技能三件套,包括找工作策略、模擬面試、拓展人脈三門課程
編者按:2017年是不平凡的一年(當然,事實上,每一年都是;P)?/div>
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人工智能行業機會分析

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發表于 2017-5-7 14:17:47 來自手機 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
本文首發于  aqinet.cn  

人工智能行業  即將迎來千帆競發的大時代。那么會有哪些機會呢?下面是我的歪歪。讀者據此做的任何決定后果自負,聽了我的話創業失敗的我不負責喔。

方向1:直接參與人工智能大戰
    策略:結合垂直領域  升級傳統行業服務質量或者創造新需求 新產品
    可能選項:
    a.   做人工智能時代的外包公司  對外輸出ai人員
    b.  ai內訓  幫助其他公司培訓ai研發能力
    c.   直接參與垂直領域pk  通過ai賦能干死傳統公司
    d. 直接做新創意新產品
    特點:準入門檻相對比較高  

方向2.作為服務者參與人工智能產業鏈:
針對的需求以及行業現狀。部分需求有重疊
1.閱讀行業資訊
     一手行業資訊分發    公眾號和朋友圈 feed流(今日頭條) 成為主要渠道
     新智元,機器知心等   已是一片紅海

2.獲取學習資源
     課程   coursera  百度網盤   機會:課程翻譯  自制課程
     視頻分發    百度網盤  騰訊愛奇藝優酷等   51cto  網易云課堂  公開課  
     電子書   百度網盤  csdn
     出版(書籍)   機會:寫書市場潛力還是很大的  寫書是出名的最快方式。比如  tensorflow實戰那本書看了蠻一般  有點失望   但是作者出名了
     代碼     github    博客    機會:雖然有無數的開源代碼  但是github代碼目前還比較凌亂  組織整理的并不好。
     數據     百度網盤  開放數據集 kaggle  爬蟲  公司自有數據。  機會:數據共享是ai走出大公司為創業團隊中小公司服務的基礎  目前缺少數據的情況仍然很嚴峻  以前梁斌做過爬盟  火了一陣 那時候ai沒有這么火  數據沒有這么值錢。

3.同水平的人討論
       im群組   qq   微信  
        線下沙龍   
        同學同事討論    公司內網   實驗室線下指導
        技術博客   csdn  
        問答社區    微博   知乎  貼吧

4.高手指導
       培訓班   七月在線  小象  培樂園    mooc.ai
       直播     qq群視頻  斗魚  微信直播課(語音加圖文)     知乎live   
       公開課   coursera   高校公開課(如北大)   網易云課堂
       交流會   國際會議  行業學術會議等
       讀研  考研交流  出國交流

5.參加實踐   
       a. 大數據競賽       如kaggle  天池等
       b.  項目   校內技術社團、實戰課程等
      
6. 求職&職場
     a.找實習  找工作  
          網站   拉勾  脈脈  boss直聘  
          渠道    獵頭  內推等
     b. 面試 筆試  求職指導
     從事機器學習的行業門檻還是挺高的  考核的內容非常多   除了機器學習本身的理論(各種理論和模型  特征工程 調參)和各種開源工具(如liblinear  libsvm  scikitlearn numpy pandas tensorflow)  還有c python hadoop  linux  數據結構和算法  數學基礎等   結合具體行業應用  還有自然語言處理,計算機視覺,三維感知,語音技術,廣告,推薦,搜索,聊天,量化交易等結合具體領域的知識。
    這么多的知識需要學  正是各種培訓班耐以生存的土壤

7.職場交流
      職業交流   脈脈   
      職業發展培訓   

8.  創業交流
        人工智能創業   孵化器   
        人工智能融資  

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 樓主| 發表于 2017-5-7 14:18:29 來自手機 | 只看該作者
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發表于 2017-6-13 01:26:35 | 只看該作者
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發表于 2017-8-21 16:52:59 | 只看該作者
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發表于 2018-11-6 13:56:24 | 只看該作者
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發表于 2019-2-15 10:57:22 | 只看該作者
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