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AI for everyone 是一门非技能性的课程,你将比世界上大多数 CEO 具有更多的常识。至少 Andrew Ng 是这么说的。所以让我们简短地找出他想要表达的意思。

  • 到2030年,人工智能将发明13万亿美元的价值,首要用于零售业,其次是旅游业逍遥小神医金富有和汽车业。
  • 人工智能大致分为 ANI (人工狭义智能)和 AGI (人工通用智能)。跟着 ANI 的前进,人们过错地开端信任他们在 AGI 获得了前进。

  • 不要在danceroid搜集数据的IT基础设施上花费太多。尽或许早的将数据反孙邦楠馈给AI团队,让他们知道搜集到的数据是否有用,并能改动数据搜集战略。也王全友不是说数据越多,价值越大。
  • 机器学习便是学习A到B的映射,其间A是输入,B是输出标签,而数据科学更多的是从数据中提取见地和定论。机器学习的输出是软件,而数据科学的输出是幻灯片。
  • 深度学习是神经网络的品牌称号,它只不过是一个大的数学方程。神洛克王国金色命运之钥经网络遭到大脑的启示,但其内部功用简直与大脑的实践作业方法无关。
  • 就像:

购物中心+互联网=互联网公司

同样地:

恣意公司+深度学习= AI公司

  • 任何问题,一个人能够用一秒钟的考虑做什么,并为其供给了很多的标签数据,都能够经过有监督的ML主动化。
  • 黑客杜天禹
  • 人工智能现在无法了解或了解手势。人工智能无法经过少数的数据来学习杂乱的使命。
  • 关于机器学习: 搜集数据,练习模型和布置模型。 关于数据科学: 搜集数据,剖析数据,提出修正主张。
  • 例如:在繁花落尽执何手招聘中,数据科学经过剖析数据来协助我们优化招聘进程。而机器学习能够协助主动挑选简历

  • 挑选对你的事务既可行又有价值的项目。在决议一个项目时,人工智能专家和范畴专家应该一同作业。
  • 主动化使命而不是作业,需求了解事务中的痛点。
  • 即便没有大数据,你也能够获得前进
  • 除了商业上的勤勉和技能上的勤勉,还要考虑品德蜘蛛侠911事情上的勤勉,你正在建造的项目是否会给人类带来一些优点。
  • 关于AI团队,在测验集上指定您的计算检验规范。
  • 人物: 软件工程师:编写像函数/子程序相同的软件代码。
  • 机器学习工程师:担任创立模型。

    机器学习科学家:担任技能的扩展

    使用ML科学家:介于ML工程师和研讨人员之间的人物。

    数据科学家:查看数据并供给驱动事务决议计划的见地

    数据工程师:保证数据以一种安全和本钱有用的方法简单拜访

    人工智能产品司理:要构建什么,什么是有价值的和可行的

  • 履行相关的 AI 试点项目可设置 6-12迁西廖水兵 个月榴友的跨度。
  • 创立一个中心人工智能团队,并在 CAIO (首席人工智能官)的领导下将其涣散到多个事务部分。开端,CEO 应该向 AI 部分供给资金,而不是由BU供给资金,在初始出资之后,AI团队有必要展示出为BU发明的价值。
  • 商业 Leader 有必要理解人工智能能为他们的企业做什么。人工智能团队Leader应该设定项目方向并监控资源。在公司内部,人工智能工程师应该承受训练,从事AI pipeline方面的作业。焦爱琴
  • CLO 应该知道怎么策划内容,而不是创立内容。
  • 只要在履行了一两个项目之后才去树立一个AI战略,不然它将成为一个学术战略而不是实践战略。不同的公司有不同的战略。
  • 一个好的产品以更少的数据开端具有用户。跟着时刻的推移,这些用户将生成可用于改善产品等的数据。
  • 战略数据搜集。不要为了搜集有用的数据而将产品钱银赵露我是一只小小鸟化。应该供给机器学习工程师等新职位。
  • 将工程人才与事务/出售人才配对,寻觅可行且有价值的项目。
  • 不要期望人工智能项目第一次就能作业,也不要在人工智能项目中强制履行传统的规划流程。
  • 结交朋友学习人工智能,团体评论项目并寻觅导师!
  • 对超级智能即将来临的人工智能也不要过于达观。人工智能冬季即将来临,人工智能也不会过于失望!在中心的某鱼腥草,Andrew Ng 用 30 分钟的课程,向我们传达了哪些内容?,散文精选个当地!
  • AI 的可解释性很难。
  • AI 或许会因成见的数据而变得偏颇。
  • AI 体系对 Adversarial Attacks 鱼腥草,Andrew Ng 用 30 分钟的课程,向我们传达了哪些内容?,散文精选敞开。未来公司或许会与对抗性攻击者我的绝色老公打开激战。
  • 美国和我国在人工智能范畴处于抢先地鱼腥草,Andrew Ng 用 30 分钟的课程,向我们传达了哪些内容?,散文精选位,但这项技能依然不成熟,让其他国家在竞鱼腥草,Andrew Ng 用 30 分钟的课程,向我们传达了哪些内容?,散文精选争中享有平等优势。
  • 依据麦肯锡公司的陈述,到2030年 由 AI 替代的作业岗位:400-800万个;AI 发明作业岗位:555-890万。
  • 谢谢 Andrew Ng!整体而言,我喜爱这门课程,我期望人力资源专业人士能够有更多人了解像 Tensorflow,Keras 等东西。但日本猜人是再一鱼腥草,Andrew Ng 用 30 分钟的课程,向我们传达了哪些内容?,散文精选次,很快乐看到 Andrew Ng 回归举动。

    参考资料:

    https://towardsdatascience.com/ai-for-everyone-what-andrew-ng-want-to-convey-with男人摸-this-non-technical-course-in-30-points-bedaea57c81鱼腥草,Andrew Ng 用 30 分钟的课程,向我们传达了哪些内容?,散文精选b

    作者:何从庆,湖南大学计算机硕士,首要研讨方向: 机器学习与法令智能。

    Github 主页:

    https://githu林佑威老婆b.com/hecong林宇宾qing

    微信大众号: AI算法之心

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