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人工智能还有哪些技能比不上人类_光环大数据人工智能培训

人工智能还有哪些技能比不上人类_光环大数据人工智能培训
人工智能还有哪些技能比不上人类_光环大数据人工智能培训

https://www.wendangku.net/doc/be6234828.html,

人工智能还有哪些技能比不上人类_光环大数据人工智能培训

人工智能随着技术的进步,变得越来越受关注。不久前,横扫围棋界的AlphaGo就是人工智能的一种,其他的,比如各式各样的无人车、无人机,京东所使用的全自动物流系统,等等,都属于人工智能范畴。

我们首先从人工智能的定义下手。小朋友们都听说过人工智能,在你们看来,人工智能是什么呢?它是人为制造的,不是自然诞生的对吗?我们一般认为,人工智能的一切是从人类这里学习得到的,也就是说,我们人能做什么,人工智能就应该能做什么。

1 、推理能力:

人工智能也许比福尔摩斯更强

比如说,推理是我们人类擅长的,举一反三,就是一种推理,归纳、演绎同样是推理。所以,我们也希望人工智能可以获得这种推理能力。

2、学习能力:

经验来源于实践,人和机器人都一样

其次是学习的能力,目前人工智能中有一个十分风行的领域,叫做机器学习。机器学习里,又包括监督学习和非监督学习,还有强化学习和深度学习,所以,学习的能力也被认为是人工智能的一部分。当然,学习有很多种不同的方式,比如从经验中学习,还有从例子中学习,从规则中学习。

小朋友们自己在学习过程中,也会结合这三方面:先了解事物的特点,然后举几个例子,最后去应用这些例子,应用这些学到的知识。在应用的过程中,肯定会遇到各种各样的问题,而这就需要从一次次的实践中学习,从经验中学习。

实际上,人类获取新知识,以应对未来的各种不确定时,“从经验中学习”是一种十分有力的武器,所以对于人工智能而言,它同样无比重要。

3 、语言理解能力:

Google翻译为什么能越做越完美?

除了推理和学习能力,人工智能还具备语言理解能力。人工智能中,包括对

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各种各样的信息、语言的理解能力。比如对人类的文字处理,其中的核心部分就是“自然语义处理”,英文叫做naturallanguageprocessing。

自然语义处理指的是人工智能可以读懂人类的文字。这可不得了,我们的语言中有中文有英文,有西班牙文有法文,每种语言的语法都不太一样。所以,自然语义处理主要包括两部分。

一是认识单词,也就是计算机能够把单词记住,二是能理解语法。这绝非易事,因为语法的使用是十分灵活的,单词有专业性的,非专业性的,日常的,还有书面化的。我们的生活中,新闻、微博、各种问答等,都需要大量的语言理解。人工智能能否处理这些信息,也是其智能水平的重要参考。

4 、自主运动能力:

无人车兴起,从此再无车祸

人工智能还具备自主运动的能力。人类能走、能跑、能跳,所以对于人工智能来说,能不能自由、正确的运动,也是智能的一个重要的方面。举个例子,无人车可以在路上安全行驶,切换到自动模式,就能按照既定路线行驶。再比如说无人机,带着摄像头,能安全飞行,而不会摔下来,它能够自由控制运动方向,根据风速,根据与目标之间的距离,就能调整自己的运动方式。

帅气的无人车与无人机

同样,自主运动水平也是人工智能水准的重要参考之一。比如遇到障碍物时,汽车能否准确判断,能否一直保持在路面上而不滑出路面,能否不与其他汽车发生碰撞。再比如无人机,当多架无人机一起飞行时,如何避免无人机之间的碰撞发生?这些问题都归于自主运动这项能力,如果能完美应对,就证明这台人工智能的水平非常高。

5 、社交互动能力:

与你聊天的是人类还是人工智能

最后就是人工智能的社交互动能力。人类可以使用微信聊天,这不只是因为人类具备理解语言的能力,还因为人类具有思维能力,使我们理解之后能够进行互动。

人工智能方面,苹果的siri,亚马逊的Echo,他们能够在你说话之后,理

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解你的话并与你聊天。这种聊天机器人,就是这种人工智能在社交互动能力上的一个体现,就是其智能的一部分。

也许有一天,我们会分不清,

身边的人到底是人类,还是机器人。

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大数据和人工智能在国内就业前景分析

伴随着大数据时代的到来,人工智能技术的火热,很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们,为了在今后十年内不被淘汰,你们要补课了,从初中开始。 但时光一去不复返,对于已经升入大学,但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢?面对诱人的就业前景,正在向你招手的大好机遇,怎么能不心动?怎么能不想踏入这两大行业? 据数据统计分析,大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能,在中国人才缺口将超过500 万人,而中国人工智能人才数量目前只 有5 万(数据来自工信部教育考试中心)。 并且目前岗位溢价相当严重,2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三,月薪20.1k,如果按照普遍的16 月薪酬计算,那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据:

所以如果你对自己的专业/工作不满意,现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。 在面对众多的数学知识和编程知识里,自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此,课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程,采用“T”字形的思维,以大数据的深度为主,以机器学习、云计算等作为宽度,相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。 此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发,进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点,商业应用,发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍,了解其他和大数据技术之间关系,然后对不同类型的大数据的分析和处理系统,解决方案和行业案例进行剖析和讲解。 以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景,数据来源于一 线互联网公司的源数据,有一定的商业价值,并严格把控实际项目的前瞻性,如:Spark 的版本迭代,机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节,潜移默化的培养学生放眼全局,排查技术难点,既能独立思考,又能组织团队开发。 希望能帮到大家。

千锋大数据人工智能课程的优势

千锋大数据人工智能课程的优势? 许多大型应用程序开发企业已经意识到,要在市场上不断地发展和更新,必须采用大数据技术。亚马逊,微软等大型跨国公司已经采用了大数据解决方案来拓展业务,希望为消费者提供很好的服务。 那我们学习大数据人工智能有哪些优势呢? 据预测,以目前的速度发展,到2020年大数据的市场规模将超过2030亿美元。2017年即将结束,随着需求的增长,数据的重点也在以同样的速度增长。今年以来,大数据的主要趋势围绕企业的大数据能力发展。大数据已经成为在投资中获得成功的技术。因此,许多移动应用程序开发商和大公司都期待着扩大他们的大数据项目。大数据实施的目标是在不久的将来取得更大的财务业绩。 大数据人工智能的技术人才将是未来的高薪一族。大数据技术深深影响着我们的生活,对我们新时代的发展有着重要的技术支撑。

随着世界慢慢接受诸如5G网络等新技术,高速网络和数据分析成为首要关注点。要构建更多这样的实时应用程序,移动应用程序开发人员需要高效地管理数据分析。 解决方案就是采用大数据。它用以前所未有的速度分析大量的数据。大数据分析比传统的数据分析技术速度更快。 在人工智能方面,在提供好的解决方案方面,大数据分析供应商之间一直存在着激烈的竞争。随着人工智能(AI)和机器学习等技术的实施和解决,其竞争日益加剧。在过去的几年中,这类解决方案主要影响了市场的增长。顶级的移动应用程序开发人员正在将人工智能的功能集成到许多应用程序中。2017年将在大数据中采用人工智能提供一个更大的愿景。 在大数据分析解决方案的行业领先企业中,大数据技能和项目提供了可观的薪酬标准。过去几年,随着大数据在市场上的发展,数据科学家和数据库专业人员的薪酬得到更多的增长。专家们表示,随着大数据需求的增加,从事大数据项目的移动应用开发者的薪酬将会大幅增长。

(完整word版)中国移动探索大数据和人工智能参考答案

探索大数据和人工智能参考答案 1、下列选项中,不是大数据发展趋势的是? A.大数据分析的革命性方法出现 B.大数据与云计算将深度融合 C.大数据一体机将陆续发布 D.大数据未来可能会被淘汰 2、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A. 首席数据官 B. 首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 3、在Spark的软件栈中,用于机器学习的是 A. Spark Streaming B. Mllib C. GraphX D. SparkSQL 4、MPP是指? A. 大规模并行处理系统 B. 受限的分布式计算模型 C.集群计算资源管理框架 D.分布式计算编程框架 5、以下哪个场景可以称为大数据场景? A.故宫游客人数 B.故宫门票收入 C.美团APP的定位信息 D.文章内容 6、以下应用没有使用你的地理位置信息的是? A. 美团 B. 滴滴 C. 高德地图 D. Word 7、Hadoop是()年诞生的? A. 1985-1985 B. 1995-1996 C. 2005-2006 D. 2015-2016 8、HBASE的特点不包括哪些? A. 面向行 B.稀疏性 C. 多版本 D.高可靠性 9、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()?

A. Reduce B. Hash C. Clean D. Loading 10、Flume采用了三层架构,分别为agent,collector和() A. Map B. storage C. Shuffle D. Hash 11、在Spark的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B. Mllib C. GraphX D. Spark Streaming 12、下列选项中能够正确说明大数据价值密度低的是? A. 100TB数据中有50TB有效数据 B. 1TB数据中有1KB有效数据 C. 100PB数据中有100PB有效数据 D. 10EB数据中有10EB有效数据 13、IBM的()是第一个在国际象棋上战胜人类棋手的人工智能计算机。 A. AlphaGo B. 深蓝 C. 图灵机模型 D. 深度学习机器人 14、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A. 重复学习 B. 深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 15、对抗学习中两个网络互相竞争,一个负责生成样本,那么另一个负责做什么? A. 判别样本 B. 计算样本 C. 统计样本 D. 生成样本 16、人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,请问它的英文缩写是? A. AI B. BI C. AL D. AF 17、下列选项中,哪项是由谷歌开发的人工智能算法框架? A. Kafka

探索大数据和人工智能复习题及答案

探索大数据和人工智能 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个 MapReduce的过程大致分为Map、 Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming

4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 5、下列选项中,不是 kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习

B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么? A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃

大数据、人工智能与人类未来

大数据、人工智能与人类未来 从古代猿人到现代智人,从小型部落到特大城市,从物物交换到虚拟货币,人、社会、商业从没停止过演进的步伐。随着移动互联网、物联网、大数据、区块链、虚拟现实、人工智能、基因技术、纳米科技等新技术的层出不穷,一场以大数据和人工智能为代表的智能革命正在悄然发生,人、社会、商业又一次迎来了进化拐点。 未来人类进化的方向是什么?人工智能的发展将会给社会带来怎样的冲击?它会和人类和谐共处还是会取代人类?智能和意识如果可以分离,他们孰轻孰重?假使技术的发展使得人类大规模失业,我们到时该如何自处?在新技术的冲击下,未来商业形态又会向何处演化? 一、人工智能与人类未来 《未来简史》作者尤瓦尔·赫拉利认为人类的发展已经来到了巨变的前夜。从四十亿年前地球上诞生生命直到今天,生命的演化都遵循着最基本的自然进化法则,所有的生命形态都在有机领域内变动。但是现在,人类第一次有可能改变这一生命模式,进入智能制造和设计的无机领域。 “随着大数据的不断积累以及计算能力的快速发展,未来人类可能会越来越多地将自身的决策权让位给无意识的算法,让算法替自己决定该买什么东西,应该接受什么治疗以及应该和谁结婚。当权威从

人类转移到算法的同时,人工智能也会将数十亿的人赶出就业市场,使得人类产生大规模失业。他以自动驾驶汽车以及精准化医疗为例,生动地展现了人类在和机器竞争工作过程中的优势和劣势。” 甚至,“一旦那些失业的人真的再无经济价值,无法为社会的繁荣做出任何卓有成效的贡献,他们便会沦为无用阶层。而到那时候,以政府为代表的精英阶层也许会在他们身上放弃投资医疗和教育,他们将被整个社会系统彻底抛弃。” 二、人工智能与社会以及商业的未来 每一次社会的转型都会带来机会与挑战。互联网和数据正在改变我们的时代,世界的主导力量正在由工业时代的资源品和资本,向数据经济时代的数据和算法演进。 商业进化是否也跟人类进化相似,99%的商业组织都会成为附庸或者无用?如果未来进化到中心化商业形态,由此引发的基于数据、技术和商业模式的垄断会比过去按照行业和地域划分的垄断对商业社会带来更大的影响。高度中心化的商业体系将大大降低整个商业系统的容错和纠错能力。而泛中心化的未来商业,是一个多中心且中心动态均衡化的商业形态,并指出未来商业组织的三点生存之道,即三I理论:独立(Independence)、融合(Integration)以及智能(Intelligence)。 与此同时,随着人工智能和生物技术的发展,社会阶层对于人工智能与人类的未来,以及对社会的影响,已经在人工智能领域研究长

大数据+人工智能培训课程哪家有

大数据+人工智能培训课程哪家有 随着云计算、大数据、人工智能飞速发展新一轮IT热潮来临,网络环境发生了巨大改变,企业上云、产品智能化等等,在享受这技术创新带来的便利,随之而来的还有前所未有的安全威胁,各种各样的网络事件、信息裸奔、系统瘫痪等一系列安全事件,让网络空间成为没有硝烟的战场。互联网给人们生活带来便利的同时,网民个人信息也陷入“裸奔”的尴尬局面。如何保护网上信息安全和数据安全受到整个社会的空前关注。 今年1月,科技部部长万钢在2017年全国科技工作会议上指出,“科技创新2030—重大项目”将尽快编制完成实施方案。国家网络空间安全作为六个重大科技项目之一被列入其中,吹响了网络安全科技创新的总号角。 当我们还在用“堵”的方式进行被动式防御时,各种信息已经延伸到了网络的各个角落,严重威胁着个人、企业的生命和经济的安全。在这个“无边界世界”里,基于用户行为分析、大数据业务风控、可视化等技术的“察知”成为安全防护的关键,网络安全向更快(机器学习、人工智能、自动化)、更准(行为识别、可视化)等方向加速演进。 事实上,RSA总裁Amit Yoran曾经表示,传统的网络安全防御技术已

无法抗衡新的安全威胁,以防火墙为代表的被动防御策略是失败的,产业需要变革。利用大数据技术、人工智能和技术学习等新技术,让安全看得见,对未知威胁检测、可视化、分析和处置响应成为网络安全行业新的发展方向。 千锋大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域,千锋大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域,千锋大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。 千锋大数据+人工智能的课程全新上市,重金聘请一流核心骨干讲师,打造互联网大数据课程。让学员在技术的道路上捷足先登,做IT技术达人,成就人生理想。千锋大数据采用全新教学理念,课程中采用企业真实项目,让学员亲身体验企业级项目开发。 近年来,网络技术的革新带来信息安全的新需求,为网络安全发展带来强大动力,围绕用户行为分析、安全可视化、大数据风控等方向的安全创新技术,将是未来网络安全发展的重要方向,也是解决网络安全的更好方法。 学习大数据,就到千锋,集实力和品牌于一身的专业培训机构。

人工智能、云计算、大数据等新技术兴起,定位更重要

人工智能、云计算、大数据等新技术兴起,定位更重要 本文转载自《福布斯》2017 年11 月刊) 特约撰稿骆乐杰克?特劳特逝世前约半年,一代大师的毕生心血, 由他本人亲手创立的特劳特公司,被交托给了最信任的中国弟子邓德隆。特劳特伙伴公司,是全球领先的战略定位咨询公司之一,由“定位之父”杰克?特劳特先生创建。公司总部设在美国,在全球24 个国家和地区设有分部,由熟谙当地的合伙人及专家为企业提供战略定位咨询。 特劳特在全球广泛为包括IBM 、惠普、宝洁、西南航空、雀巢、苹果、通用电气、微软、沃尔玛等500 强企业客户服务,自2002 年进入中国市场以来,定位理论成功地影响了中国企业界,成为“企业家最值得一读的理论”之一,并成功培养 了瓜子二手车、东阿阿胶、加多宝等优秀企业案例。 2017“”黄金周前,最后一个工作日,一身深蓝色商务休 闲装,新任特劳特伙伴公司全球总裁邓德隆与《福布斯》进 行了交流。最近频繁的商务出差,和各种社交活动,丝毫没国最贵战略咨询公司的未来,他心中早已有了构想。 有在他脸上写下疲乏。侃侃而谈中,对于这家可能是目前 推动第三次生产力革命在邓德隆看来,特劳特的定位理论,

正从1.0 版本进入2.0 版本定位要从定位热潮,走入定 位绩效时代”。 杰克?特劳特的创举是发现了定位理论;然后用一生的时间,把这个理 论形成了非常完备的学科;再者是在各地找到了能 够掌握定位理论的专家,做广泛的传播和实践;发现-完善- 推广,这是定位1.0 时代的工作。 邓德隆口中的定位2.0 时代,一言以蔽之,就是“将定位热潮转化成定位绩效”。邓德隆打了一个比方,特劳特发明的“定位”,就像瓦特发明的蒸汽机,但是只停留在煤矿里抽水,际上对于人类的改变远 远不够。 站在巨人的肩膀上,作为学生的他,现在是要拿着“定位”这台蒸汽机,去推动纺纱、炼钢……他们要用定位这个理论,寻找“共同创业伙伴”企业,通过共创行业典范,树立一座座丰碑,改造一个个行业:瓜子二手车,加多宝,东阿阿胶,青花郎……最终每个行业都要打造出一个“行业典范”,蒸汽机一样最终推动工业革命。 我们最终的目标,最终的企图心,是用定位推动第三次生产力革命。”在邓德隆看来,定位理论完全具有这样的潜能,目前远远没有 释放。 为了实现“转化成定位绩效”这个战略目标,邓德隆将自己执掌的特劳特,重新定义成了共同创业的“伙伴公司”。 我们不是雇佣军”。邓德隆表示,特劳特不再是简单的咨询

大数据时代人工智能的创新与发展研究

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/be6234828.html, 大数据时代人工智能的创新与发展研究 作者:徐卓函 来源:《科技资讯》2015年第33期 摘要:大数据和人工智能是今天计算机学科的两个重要的分支。近年来,有关大数据和 人工智能这两个领域所进行的研究一直从未间断。其实,大数据和人工智能的联系千丝万缕。首先,大数据技术的发展依靠人工智能,因为它使用了许多人工智能的理论和方法。其次,人工智能的发展也必须依托大数据技术,需要大数据进行支撑。大数据时代背景下,未来人工智能会有哪些创新和发展,大家拭目以待。 关键词:大数据人工智能云计算数据挖掘机器人人工神经网络 中图分类号:TP18 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2015)11(c)-0030-02 1 什么是大数据 1.1 大数据的定义 大数据是一个数据体量和数据类别都十分庞大的数据集。这个庞大的数据集,我们今天还无法用传统的数据库工具对它的内容进行获取和处理。整体概括起来,大数据具有数据类型多、数据规模大、数据真实性高、数据处理快等四大特征。 大数据的特征:第一,是指数据类型非常多,它的数据来自多种数据源,而非单一的一种数据源,数据的种类和数据的格式日渐丰富;第二,是指数据规模非常大,通常在10TB左右,规模非常庞大;第三,是指数据的真实性非常高,一些新的数据源渐渐兴起,打破了之前传统的数据源,今天的企业愈发需要这些有效的信息,以确保其真实性及安全性;第四,是指数据处理的速度非常快,能够做到数据的及时快速处理。 1.2 大数据的发展历程 “大数据”一词最早提出的是麦肯锡研究院于2011年发布的研究报告《大数据》。之后,经美国高德纳公司和美国一些科学家的宣传推广,渐渐地大数据概念开始流行起来。 大数据发展的萌芽期,是20世纪90年代至21世纪初,此时处于数据挖掘技术阶段。这一时期,随着数据挖掘理论和技术的一步步成熟,已开始有一些与商业相关的智能工具开始被人们所应用,如专家系统、数据仓库和知识管理系统等。 大数据发展的突破期,是2003—2006年,此时处于自由探索非结构化数据阶段。这一时期,非结构化数据的迅猛发展带动了大数据技术的快速发展。此时,可以以2004年Facebook 的创立为标志,此时是大数据发展的突破期。

大数据人工智能课程培训

大数据人工智能课程培训 依据IDC的调查报告显示,2017年大数据相关岗位空缺将升至900万,巨大的技术人才空缺,让众多互联网技术人才培训机构看到先机,那么想学习大数据,该去哪家比较好呢?为什么很多人都推荐千锋大数据课程培训呢? 其实,同行业之间的比较总会带有尖锐性的特点,其实这种尖锐性的特点对比并不是划清好与坏的标准,只是想让更多关注相关内容的人在短时间内了解各自培训机构的优势不同而已。 下面我们就来共同看看千锋大数据课程培训的优势特点: 采用“T”字形的思维,以大数据的深度为主,以机器学习、云计算等作为宽度,相辅相成; 讲师的团队素质够硬,工作15年的开发经验的大牛(总监级)进行授课; “技术+ 项目”是先进的内容,是以北京的中关村、西二旗等IT公司密集的公司为技术背景,如:Sina&微博的推荐系统项目,作为教学项目等; 数据来源于一线互联网公司的源数据,作为学生的结业项目,具有一定的商业价值; 严格把控实际项目的前瞻性,如:Spark的版本迭代,机器学习中的算法革新; 贯穿整个项目教学环节,能够潜移默化的培养学生放眼全局,排查技术难点,

既能独立思考,又能组织团队开发; 定期组织与一线名企的工程师,进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发,进而验证所学技术的正确方向; 课余时间,定期邀请其他领域的技术专家,与学生互动,其讲解内容除了本专业以内知识内容,还有以外的知识扩展,其目的是进一步拓展学生的视野,为未来在工作中的技术选型、岗位调配、服务与大数据分析等,打下良好的基础。 另外,据千锋大数据讲师介绍:“在千锋大数据课程培训毕业的学员,未来不仅可以在生产、管理及服务第一线从事大数据系统建设与规划、运维、测试、技术支持与销售工作,也可胜任企事业单位的大数据应用开发、管理与维护、培训教育机构的大数据教育与培训等工作。 学习大数据,当属千锋;学真正的大数据技术,高薪就业不用愁!

《探索大数据与人工智能》习题库

《探索大数据与人工智能》习题库 单选 1、SparkStreaming是什么软件栈中的流计算? A.Spark B.Storm C.Hive D.Flume 2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是? A.大数据分析的革命性方法出现 B.大数据与与云计算将深度融合 C.大数据一体机将陆续发布 D.大数据未来可能会被淘汰 3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Bigdata:Thenextfrontier forinnovation, competitionandproductivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中, 逐渐成为重要的生产因素的? A.比尔·恩门 B.麦肯锡 C.扎克伯格 D.乔图斯 4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用? A.精准广告 B.网络管理 C.网络优化 D.客服中心优化 5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用? A.数据商业化 B.物流网络 C.企业运营 D.客户关系管理 6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据 分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A.首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是 ? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 8、下列选项中,哪个不是 HBASE的特点? A.面向行 B.多版本 C.扩展性 D.稀疏性 9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是 什么关系? A.数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 B.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 10、在Spark的软件栈中,用于机器学习的是 A.SparkStreaming B.Mllib C.GraphX D.SparkSQL 11、Spark是在哪一年开源的 ? A.1980 B.2010 C.1990 D.2000 12、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是?

人工智能论文机器学习与大数据

《人工智能》课程结课论文课题:机器学习与大数据 姓名: 学号: 班级: 指导老师: 2015年11月13日

机器学习与大数据 摘要 大数据并不仅仅是指海量数据,而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。大数据时代的来临,随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注。然而随着大数据“越来越大”的发展趋势,我们在分析和处理的过程中感觉到的困难也愈加的多了。这个时候我们想到了机器学习。机器学习几乎无处不在,即便我们没有专程调用它们,它们也经常出现在大数据应用之中,大数据环境下机器学习的创新和发展也倍加受到了关注。 关键词:大数据;机器学习;大数据时代 Machine learning and big data Abstract Big data is not only refers to the huge amounts of data, and to talk about these data are structured, broken, can't use the traditional method of processing of the era of big data, with the industry to the explosion of data volumes, large data concept is more and more , as the data, the development trend of "growing" in the process of analysis and processing we feel is more time we thought about the machine learning is almost everywhere, even if we don't have to call them specially, they are also often appear in the big data applications, large data machine learning under the environment of innovation and the development also has received

大数据和人工智能产业发展的思考

拓尔思总裁施水才在第七届中国智能产业高峰论坛作主题报告 发布时间:2017-10-16 2017年10月12日-13日,由中国人工智能学会主办的CIIS2017第七届中国智能产业高峰论坛在广东顺德隆重举行。本届高峰论坛以“创新、协调、绿色、开发、共享”为主题,中国人工智能学术界和产业界著名学者、顶级专家和业界精英近300人齐聚一堂,共同探讨人工智能发展的科技创新与行业变革战略,破解人工智能创业和商业模式的密码。李德毅院士、李伯虎院士、清华大学孙富春教授、拓尔思总裁施水才在大会上作主题报告,施总的演讲主题是“大数据和人工智能产业发展的思考”。 施总在大会上发表主旨演讲 以下是精彩要点: 大家上午好。非常感谢中国人工智能学会邀请我在大会上做分享报告。今天我想给大家分享一下对于大数据和人工智能产业的发展思考。 第一点,我认为大数据和人工智能产业进行比对非常有意义; 第二点,针对“人工智能+行业”和“行业+人工智能”,谈一下个人理解和认识;

第三点,我认为对于未来人工智能的研究和应用,仅有计算能力、数据和算法是不够的,需要加入其他重要因素; 第四点,探讨人工智能现在的几个方向中,哪些还有大机会; 最后,讲一讲拓尔思基于NLP平台的一些人工智能应用实践。 大数据对人工智能产业的四大启示 一方面,人工智能产业的发展和数据密不可分,另一方面,数据驱动的商业比智能驱动的商业更符合产业本质,大数据产业的落地能力强于人工智能产业,因此观察大数据产业发展对人工智能产业很有意义。 目前大数据产业发展处于非常早期的阶段,仍然是大数据投资和创业的最好时机,但数据魔咒难破局,数据霸权、数据质量、灰色数据等问题凸显,中国大数据变现之路是垂直行业下的场景服务。 大数据对人工智能产业发展的启示:人工智能产业仍处于非常早期的阶段;数据的重要性不容置疑,但问题也不少;应用场景才是驱动力;垂直行业才是大部分参与者的机会所在。 行业+人工智能是智能产业发展的主流 在智能产业发展中,“行业+人工智能”占了90%,而“人工智能+行业”则占10%,可以看出,“行业+人工智能”仍然是智能产业发展的主流。

探索大数据和人工智能最全试题

探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系

5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?

A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据 C.调度数据 D. 12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A大数据技术 B.互联网技术 C.游戏技术 D.影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢? A.闭源

浅谈对大数据时代和人工智能时代的认识 光环大数据

https://www.wendangku.net/doc/be6234828.html, 浅谈对大数据时代和人工智能时代的认识光环大数据 浅谈对大数据时代和人工智能时代的认识_光环大数据。最近大数据和人工智能的发展非常的迅速,大数据时代和人工智能时代的到来,为我们的生活提供了诸多的便利。 大数据时代和人工智能时代 在人工智能路上有很多关键人物不能忘记,图灵不能忘记。计算机领域特别重要的一个奖图灵奖,其他学科有诺贝尔奖;诺贝尔时代没有计算机,后来有了计算机以后,大家就想计算机界也应该设一个和诺贝尔奖相当的奖,这个奖就是图灵奖,现在全世界一共65个人得过图奖,姚期智教授,是华人当中唯一得到图灵奖的。 人工智能涉及的领域非常广泛,工业、航天、商业都有应用,并且已经深入人们的生活,打开手机中的Cortana或者Siri,这就是AI的产物。要知道,在几十年前,这种超前的技术是不受认可的,教授相关课程的学校也是寥寥无几。究其原因,主要就是数据的积累和应用。高容量存储设备丰富了数据量的留存,随着数据的不断增加,人们开始在其中发现某种规律,引发了分析的需求。 分析让大量的数据有了价值,机器开始懂得用户想要什么,可以预测未来的天气和球赛的比分,这种人工智能与场景的结合,要实现的就是改变生活方式和解放生产力。具体来说,很多过去只有人能做的事情,现在更多的情况下能够通过机器实现,典型的例子包括语音助手、无人驾驶汽车。更重要的是,当硬件性能逐渐提升、计算资源越来越强大时,成本却越来越低廉。 大数据时代和人工智能时代 大数据时代和人工智能时代的到来,既给我们带来了便利,同时我们也面对一些挑战,有一部分职业岗位要被淘汰,同时对大数据人才和人工智能人才的需求也进一步加大。

大数据人工智能开发培训课程

大数据人工智能开发培训课程:这三个要点一定要知道随着互联网和科技的发展,人工智能也逐渐成为未来科技发展的重要方向,而在大数据时代的今天,对于数据采集、挖掘、应用的技术越来越受到瞩目。那么在人工智能和大数据的开发培训课程学习过程中,有哪些特别需要注意的要点呢?今天千锋小编就带大家先了解一下其中的三大要点。 要点一:数据并不是万能的 根本上看,机器学习算法并不是魔法,它需要从训练数据开始,逐步延伸到未知数据中去。例如假设你已经对数据的分布规律有所了解,那么通过图模型

来表达这些先验的知识会非常有效。除了数据以外,你还需要仔细的考虑,该领域有哪些知识可以应用,这对开发一个更有效的分类器会很有帮助。数据和行业经验结合往往能事半功倍。 要点二:泛化能力是目标 机器学习实践中普遍存在的一个误区是陷入处理细节中而忘了当初的目标——通过调查来获得处理问题的方法。 测试阶段是验证某个方法是否具备泛化能力(generalization ability)的关键环节(通过交叉验证、外部数据验证等方法),但是寻找合适的验证数据集不容易。如果在一个只有几百个样本的集合上去训练有数百万维特征的模型,试图想获得优秀的精度是很荒唐的。 要点三:相关关系不等同于因果关系 这一点值得反复强调,我们可以通过一句调侃的话来解释:“地球变暖、地震、龙卷风,以及其他自然灾害,都和18世纪以来全球海盗数量的减少有直接

关系”。这两个变量的变化有相关性,但是并不能说存在因果关系,因为往往存在第三类(甚至第4、5类)未被观察到的变量在起作用。相关关系应该看作是潜在的因果关系的一定程度的体现,但需要进一步研究。 学习大数据人工智能开发课程,专业和技巧都是要有的!千锋大数据人工智能课程用专业的课程打造专业的你,感兴趣的可以联系小编了,优惠福利、视频资料一应俱全!

学大数据和人工智能技术好不好

学大数据和人工智能技术好不好 大数据和人工智能技术相信对于大家已经都不陌生了吧?!随着大数据被纳入国家发展计划之一,纳入全国各大高校专业,大数据的发展火焰愈发猛烈。而人工智能技术,很多地方已经针对小学初中等学生开设了兴趣班,未来的人工智能技术更是备受欢迎! 那在2018年大数据和人工智能技术又有怎样的发展趋势呢?能给我们的生活掀起多大的浪呢? 一、人工智能和云计算的结合 随着越来越多的企业采用人工智能解决方案以应对其业务困境,其中许多公司将寻求加强其IT基础设施,并将业务转向云端。随着大数据应用者的规模越来越大,人工智能越来越成为一种主流,随之而来的数据需求将给企业的本地服务器带来更大的负担,这意味着他们需要在别处满足他们的数据需求。 云计算非常适合帮助满足和管理这些不断增长的需求,因为内部部署的服务器和数据管理对于企业来说变得过于混乱并且成本高昂。 二、更加智能的市场营销 市场营销是利用大数据的力量革命化的关键领域之一,经过梳理大量的数据,企业能够比以往任何时候都更准确地针对特定的消费者,将广告和交易

直接发送到潜在消费者的邮箱或家门口。 随着越来越多的公司试图利用自动算法来分类数据以找到潜在的客户,人工智能领域将受益于行业投资的增加。而实时定位可以为正确使用的公司带来20%以上的销售机会,这意味着采用人工智能可以获得十分丰厚的利润。 三、聊天机器人应用越来越广泛 大数据和人工智能在全球范围内得到日益广泛的应用,在所有的创新中,很少有像聊天机器人这样的应用让消费者赞叹。Facebook,Skype和Slack等公司都在其服务中添加了聊天机器人,他们对消费者来说非常有趣,包括法律帮助热线,技术创新让聊天机器人越来越智能。这意味着它们可以为人们解析法规,通过有效的诊断来指导患者。 如果大数据继续以目前的高速度增长,那么预计在日前使用的社交媒体平台上将会有应用更广泛的聊天机器人。这可能比人们想像得还要快,这些由人工智能技术驱动的机器人可能会更加有效地与人们聊天,人们甚至可能无法判断是否正在与另一个人交谈。 千锋大数据开发采用“T”字形的思维,以大数据的深度为主,以机器学习、云计算等作为宽度,相辅相成。此外千锋大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发,进而验证所学技术的正确方向。学习大数据,千锋教育一定非你莫属!

浅谈大数据与人工智能的发展必要性

浅谈大数据与人工智能的发展必要性 全球迎来人工智能发展新一轮浪潮,人工智能成为各方关注的焦点。从软件时代到互联网,再到如今的大数据时代,数据的量和复杂性都经历了从量到质的改变,可以说大数据引领人工智能发展进入重要战略窗口。 从发展意义来看,人工智能的核心在于数据支持。首先,大数据技术的发展打造坚实的素材基础。大数据具有体量大、多样性、价值密度低、速度快等特点。大数据技术能够通过数据采集、预处理、存储及管理、分析及挖掘等方式,从各种各样类型的海量数据中,快速获得有价值信息,为深度学习等人工智能算法提供坚实的素材基础。人工智能的发展也需要学*量的知识和经验,而这些知识和经验就是数据,人工智能需要有大数据支撑,反过来人工智能技术也同样促进了大数据技术的进步,两者相辅相成,任何一方技术的突破都会促进另外一方的发展。 其次,人工智能创新应用的发展更离不开公共数据的开放和共享。从国际上看,开发、开放和共享政府数据已经成为普遍潮流,英美等发达国家已经在公共数据驱动人工智能方面取得一定成效。而我国当前仍缺乏国家层面的整体战略设计与部署,政府数据开放仍处于起步阶段。在开放政府数据成为全球政府共识的背景下,我国应顺应历史发展潮流,抓住大数据背景下发展人工智能这一珍贵历史机遇,加快数据开发、开放和共享步伐,提升国家经济与社会竞争力。

从发展现状来看,人工智能技术取得突飞猛进的进展得益于良好的大数据基础。首先,海量数据为训练人工智能提供了原材料。据We Are Social公司统计,全球独立移动设备用户渗透率超过了总人口的65%,活跃互联网用户突破了40亿人,接入互联网的活跃移动设备超过了50亿台。根据IDC 预测,2020年,全球将总共拥有35ZB 的数据量。如此海量的数据给机器学习带来了充足的训练素材,打造了坚实的数据基础。移动互联网和物联网的爆发式发展为人工智能的发展提供了大量学习样本和数据支撑。 其次,互联网企业依托大数据成为人工智能的排头兵。Facebook 近五年里积累了超过12亿全球用户;IBM服务的很多客户拥有PB级的数据;Google的20亿行代码都存放在代码资源库中,提供给全部2.5万名Google工程师调用;亚马逊AWS为全球190个国家/地区超过百万家企业、政府以及创业公司和组织提供支持。在中国,百度、阿里巴巴、腾讯分别通过搜索、产业链、用户掌握着数据流量入口,体系和工具日趋成熟。 再者,公共服务数据成为各国政府关注的焦点。美国联邦政府已在Data.gov数据平台开放多个领域13万个数据集的数据。这些领域包括农业、商业、气候、教育、能源、金融、卫生、科研等多个主题。英国、加拿大、新西兰等国都建立了政府数据开放平台。在我国,2011年香港特区政府上线data.gov.hk,上海率先在内地推出首个数据开放平台。之后,北京、武汉、无锡、佛山、南京等城市也都陆续上线数据平台。

探索大数据和人工智能题库

序号题型试题参考答案 以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方 面的应用? 1单选A. 精准广告 A B. 网络管理 C. 网络优化 D. 客服中心优化 IBM提出的大数据 5V特征包括()、更快 (Velocity)、更多( Variety )、更值钱 (Value)和更真实( Veracity )。 2单选A, 更有效B B.更大( Volume) C.更充分 D.更直观 下列选项中能够正确说明大数据价值密度低的是 ()? 3单选 A. 100TB 数据中有 50TB有效数据B B.1TB 数据中有 1KB有效数据 C.100PB数据中有 100PB有效数据 电信行业的网络管理和优化包含了两部分的优 化,这两项优化是下列选项中的哪两个? 4多选A. 网络速度的优化 BC B. 基础设施建设的优化 C. 网络运营管理和优化 D. 并发性的优化 世界经济论坛以“大数据的回报与风险”主题发 布了《全球信息技术报告(第13版)》,通过该 报告,各国政府逐渐认识到大数据在哪些方面有 5多选重大意义?ABCD A. 推动经济发展 B. 改善公共服务 C. 增进人民福祉 中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫 做() 6单选 A. 九天A B. OneNET C. 移娃 自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不 是其中之一的是? 7单选A. 机器性能 A B. 语言歧义性 C. 知识依赖 D. 语境 Alpha Go 是第一个击败人类职业()选手的人工 智能程序。 8单选A. 国际象棋 B B. 围棋 C. 中国象棋 D. 五子棋 人工智能目前在以下哪三个领域有了长足的发 展? 9多选 A. 健康ABD B. 教育 C. 探索太空 人工智能关键技术的基础设施中包含下面哪两 项? 10多选 A. 算法框架AB B. 基础硬件 C. 人员

《探索大数据与人工智能》习题库

创作编号: GB8878185555334563BT9125XW 创作者:凤呜大王* 《探索大数据与人工智能》习题库 单选 1、Spark Streaming是什么软件栈中的流计算? A. Spark B. Storm C. Hive D. Flume 2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是? A. 大数据分析的革命性方法出现 B. 大数据与与云计算将深度融合 C. 大数据一体机将陆续发布 D. 大数据未来可能会被淘汰 3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中,逐渐成为重要的生产因素的? A.比尔·恩门 B. 麦肯锡 C. 扎克伯格 D. 乔图斯 4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用? A.精准广告 B. 网络管理 C. 网络优化 D. 客服中心优化 5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用? A.数据商业化 B. 物流网络 C. 企业运营 D. 客户关系管理 6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A.首席数据官 B. 首席科学家 C. 首席执行官 D. 首席架构师 7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B. 消息系统 C. 业务系统 D.流式处理 8、下列选项中,哪个不是HBASE的特点? A.面向行 B. 多版本 C. 扩展性 D. 稀疏性 9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是什么关系?

《探索大数据与人工智能》题库

《探索大数据与人工智能》习题库 一、单选题 1、Spark Streaming是什么软件栈中的流计算? A. Spark B. Storm C. Hive D. Flume 2、下列选项中,不是大数据发展趋势的是? A. 大数据分析的革命性方法出现 B. 大数据与与云计算将深度融合 C. 大数据一体机将陆续发布 D. 大数据未来可能会被淘汰 3、2011年5月是哪家全球知名咨询公司在《 Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity 》研究报告中指出,数据已经渗透到每一个行业和业务职能之中,逐渐成为重要的生产因素的? A.比尔·恩门 B. 麦肯锡 C. 扎克伯格 D. 乔图斯 4、以下哪个属于大数据在电信行业的数据商业化方面的应用? A.精准广告 B. 网络管理 C. 网络优化 D. 客服中心优化 5、以下哪个不属于大数据在电信行业的应用? A.数据商业化 B. 物流网络 C. 企业运营 D. 客户关系管理 6、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A.首席数据官 B. 首席科学家 C. 首席执行官 D. 首席架构师 7、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B. 消息系统 C. 业务系统 D.流式处理 8、下列选项中,哪个不是HBASE的特点? A.面向行 B. 多版本 C. 扩展性 D. 稀疏性 9、在数据量一定的情况下,MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处理时间是什么关系? A.数量越多处理时间越长 B. 数量越多处理时间越短 B.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 10、在Spark的软件栈中,用于机器学习的是 A.Spark Streaming B. Mllib C. GraphX D.SparkSQL 11、Spark是在哪一年开源的? A.1980 B. 2010 C. 1990 D. 2000 12、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构

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