昨年上半期、メディアはかつてン・エンダが妻のために百度を去ったという話題を盛り上げた。もちろん、Ng Enda が Baidu を去った理由については、Baidu 自身の問題と関係があります。ン氏の妻キャロル・ライリー氏は一部のメディア関係者からは美人だと評されている。最も重要なことは、カリフォルニアにある人工知能スタートアップ企業 Drive.ai の共同創設者兼社長がキャロル・ライリー氏だったということだ。百度の中核従業員はかつてメディアにこう語った。「当初、私は主にウー氏に自動運転車の責任者になってもらいたかった。彼の妻の会社も自動運転車を作っていたため、この事業は彼の事業から切り離されていたからだ。 「しかし、メディアもこれを分析し、ン氏の百度辞任は「国を愛しておらず、美しさを愛していない」ためかもしれないと結論づけた。他の人の目には、アンドリュー・ンは確かに業界の第一級の人工知能の専門家です。また、ン・エンダがメディアで注目される有名人の一人となった理由も、現在の人工知能の人気と因果関係がある。
3月12日のメディア報道によると、人工知能の人材、特に一流のエリート人材は世界的にまだ不足している。人工知能の人材の供給は業界の需要にまったく対応できず、一部の企業は自社で人材を採用するために学会を利用することさえあります。一流の研究者を採用する際には、7桁の年収を提示する企業もある。 Element AI は最近、人工知能人材の世界的な分布と流れに関するレポートを収集し、まとめました (LinkedIn からのデータを含む)。
まず、世界には博士号以上の人工知能の実践者と研究者が約 22,000 人おり、約 5,400 人の人工知能の専門家が主要な人工知能の会議で頻繁に活躍しています。人工知能の人材の数が最も多いのは米国で、次いで英国、カナダ、ドイツ、フランス、スペイン、中国、インド、日本、シンガポール、ブラジル、ポーランド、フィンランド、韓国、イタリアとなっている。米国には 12,000 人以上の人工知能の人材がいます。英国は米国のすぐ後に続いていますが、英国における人工知能の人材の数は 2,100 人強に過ぎません。カナダ、ドイツ、フランスの人工知能人材の数は約 1,000 人です。スペインと中国の人工知能人材の数は約600人ですが、幸いなことに中国には約200人の人工知能専門家がおり、これはスペインのほぼ9倍です。
第二に、カナダ、中国、英国、フランス、ドイツで教育を受けた人々は米国に移住し、AI関連の仕事に従事する傾向があります。同様に、カナダ、中国、英国、フランス、ドイツの場合、入ってくる人材は主に米国から来ています。米国は依然として世界の人工知能の研究と教育の中心地です。 Google、Microsoft、Facebook、Amazon、Apple、IBM などのアメリカのテクノロジー巨人は、人工知能の人材に、より広範なプラットフォームだけでなく、現地の労働環境や生活環境、学術的な雰囲気などを提供できる、と誰かがかつて言いました。世界中の才能に影響を与えるのは非常に魅力的です。
他のより詳細な状況に立ち入る必要はありません。ただし、私の意見では。上記のデータは、人工知能の分野における各国間の格差をある程度示すことができますが、それよりも過去と現在を表しています。
昨年、Zhaopin Recruitment がインターネット上で公開したデータによると、まず、中国では人工知能人材に対する業界の需要が高まっており、供給が需要を上回っています。多くの人の目には、人工知能関連の仕事は一般的に比較的高い給料を持っています。第二に、同じく中国において、人工知能の人材が最も集中している 10 の業界は、高い順から順に、コンピュータ ソフトウェア (30%)、インターネット/電子商取引 (22%)、通信/電気通信/ネットワーク機器 (17%) です。 )、ITサービス(11%)、電気通信事業および付加価値サービス(11%)、コンピュータハードウェア(3%)、電子技術および半導体(1%)、アウトソーシングサービス(1%)、オンラインゲーム(1%)および保険 (0.3%)。言い換えれば、古いインターネット大手 3 社である BAT、新しいインターネット大手 3 社である TMD、さらに Huawei、Xiaomi、NetEase、JD.com などに加え、いくつかの人工知能関連の新興企業が、この分野における重要な勢力の 1 つとなっています。人間の仕事のための知的な才能を吸収し、育成すること。 Tencent、Alibaba、Baidu、Toutiao、New Meida、Didi、Huawei、JD.com、Xiaomi、NetEase などが好きです。これらは大規模で豊富なデータ リソースを持っているだけでなく、人工知能研究のためのさまざまなシナリオを構築する能力も持っています。応用能力。これらの中国のスターテクノロジー(インターネット)企業に入社したい人は、まず十分な能力を備えている必要があり、学歴は通過しなければならない敷居です。

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本文将详细介绍用来提高机器学习效果的最常见的超参数优化方法。 译者 | 朱先忠审校 | 孙淑娟简介通常,在尝试改进机器学习模型时,人们首先想到的解决方案是添加更多的训练数据。额外的数据通常是有帮助(在某些情况下除外)的,但生成高质量的数据可能非常昂贵。通过使用现有数据获得最佳模型性能,超参数优化可以节省我们的时间和资源。顾名思义,超参数优化是为机器学习模型确定最佳超参数组合以满足优化函数(即,给定研究中的数据集,最大化模型的性能)的过程。换句话说,每个模型都会提供多个有关选项的调整“按钮

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荣耀的人工智能助手叫“YOYO”,也即悠悠;YOYO除了能够实现语音操控等基本功能之外,还拥有智慧视觉、智慧识屏、情景智能、智慧搜索等功能,可以在系统设置页面中的智慧助手里进行相关的设置。

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人工智能在教育领域的应用主要有个性化学习、虚拟导师、教育机器人和场景式教育。人工智能在教育领域的应用目前还处于早期探索阶段,但是潜力却是巨大的。

人工智能在生活中的应用有:1、虚拟个人助理,使用者可通过声控、文字输入的方式,来完成一些日常生活的小事;2、语音评测,利用云计算技术,将自动口语评测服务放在云端,并开放API接口供客户远程使用;3、无人汽车,主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标;4、天气预测,通过手机GPRS系统,定位到用户所处的位置,在利用算法,对覆盖全国的雷达图进行数据分析并预测。

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