在客户服务中使用人工智能机器人的5个好处

Zendesk公司开发了一个客户服务平台,旨在使该公司与客户更紧密地联系在一起。Zendesk公司拥有超过11.4万个客户账户,这些客户广泛分布在全球140个国家和地区,并提供40多种语言的支持。Zendesk公司成立于2007年,总部位于旧金山,在美国、欧洲、亚洲、澳大利亚和南美洲均设立了办事处。

日益兴起的人工智能机器人听起来可能有些像科幻小说中的场景,但事实上,发展的机器人并不可怕,它

为物联网/人工智能项目寻找投资商的优秀方式

解决一个问题,并验证,而不是描述

许多物联网项目的演示方式,大大降低了投资者和客户的吸引力。这将导致项目永远无法启动,即使启动了,也很可能会失败。
我们开发出一个五步系统,以帮助客户刺激人们对物联网项目的投资热情。获得投资将使项目更有可能启动并成功。
在开始之前,先介绍一些背景术语:

物联网(IoT):部署在物理世界以收集数据或控制某物的无线硬件和系统。
人工智能(AI):对物联网收集的数

人工智能和机器学习将会如何改变SaaS行业

GlobalDots公司首席技术官YairGreen对人工智能和机器学习如何改变软件即服务行业进行了解释。
他表示,软件即服务(SaaS)并不是一蹴而就的,因为SaaS是一个涉及众多组件的概念。SaaS已经发展到供应商管理自己软件的地步,无需安装,因为软件是通过全球互联网(通过云平台)即时分发的。云计算使企业能够以公用事业公司的形式消耗互联网上的计算资源,就像消耗水或电力一样。尽管不同部门以不

酷极了!5分钟用Python理解人工智能优化算法

 概述
梯度下降是神经网络中流行的优化算法之一。一般来说,我们想要找到最小化误差函数的权重和偏差。梯度下降算法迭代地更新参数,以使整体网络的误差最小化。

梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(GradientDescent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小

人工智能影响企业通信的十种方式

工作场所中软件机器人和人工智能(AI)的思想可能会使某些人类工作者感到紧张。根据阅读的报告,到2030年,英国可以期望从工智能(AI)带来的工作净增加或到自动化流失的工作中超过30%。

当涉及由工智能(AI)算法或基于工智能(AI)的机器人技术替代的工作时,从汽车修理工或牙医到自动驾驶驾驶员或律师的每个行业中的每个角色都被称为特别脆弱。但是,人们应该将新技术视为授权,而不是看到被“替代”的威

模型秒变API只需一行代码,支持TensorFlow等框架

还在为机器学习模型打包成API发愁?这个工具能让你一行代码直接打包。

专注于机器学习应用的人们知道,从训练好的模型到实际的工业生产工具还有一定的距离。其中工作量很大的地方在于将模型打包,预留API接口,并和现有的生产系统相结合。近日,GitHub上有了这样一个项目,能够让用户一行代码将任意模型打包为API。这一工具无疑能够帮助开发者在实际的生产应用中快速部署模型。
项目地址:https:

大数据、云计算、人工智能在安防领域实现融合应用

近两年,平安城市、智能交通、雪亮工程等不断开展和深入过程中,以视频监控为核心代表的行业发展正朝着超高清、智能化和融合应用的方向迈进,系统性工程中现有视频监控系统数据采集量正在呈现线性增长,尤其是物联网建设初露峥嵘。海量数据的出现对高效、及时的存储和处理的要求不断提升,并冲击着传统的存储系统,遗憾的是原有的存储系统无法满足大数据时代提出的新要求,亟需新的存储技术支撑现有业务模式,同时为人工智能技

人工智能和5G:进入数据新世界

研究表明,以供应商为中心的人工智能设备的部署模型无法维持流量的指数性增长。

如今,电信行业已经确定需要更快的最终用户数据速率。在以往,用户通过打电话和发短信进行沟通。但是,移动通信现在以一种戏剧性的方式改变了人们的生活。
人们更倾向于基于影像和基于VR/AR视频的通信。因此考虑到这些需求,这些应用也需要一种新型的网络。而360°视频应用的沉浸式体验需要大量数据和零延迟网络。例如,分辨率等于4

一日千星的「机器学习系统设计指南」,这个英伟达小姐姐的项目火了

今年8月份,毕业于斯坦福、现就职于英伟达人工智能应用团队的一位小姐姐在推特上列出了十大优质的免费机器学习课程资源,并将它们串成了一条高效的学习路线。该课程资源现已获得8000多赞。近日,她又为读者带来了新的福利,这次是深度学习系统的设计教程。
将机器学习模型变为可以提供服务和AI能力的系统是近来备受关注的话题。ChipHuyen此次公开的深度学习系统设计教程是一篇8000字的长文,得到了广泛的

人工智能和大数据存在什么隐患?

数据稀缺到现在有大量的数据,近年来,可用的数据量呈指数级增长,大数据变得无处不在。这是由于数据记录设备数量的巨大增长,以及这些设备之间通过物联网连接。似乎每个人都有收集、分析大数据的力量。

但是,大数据真的是万能的吗?毫无疑问,大数据已经在某些领域产生了至关重要的影响。例如,几乎每一个成功的人工智能解决方案都涉及大数据处理问题。
首先要注意的是,尽管AI目前非常擅长在大型数据集中查找模式和关