人工智能可实现的视角

半个世纪以来,人工智能一直是计算技术发展的梦想,它总是遥不可及。但是有许多方法可以部署产生实际收益的人工智能。

20世纪60年代的人们对人工智能充满了美好的未来愿景,但这一前景在半个世纪后仍未实现。而人们如今确信,尽管早期的进展比较缓慢,但真正实现了人工智能的应用愿景。似乎每一个采用软件的产品都在声称采用了人工智能技术。面对这些宣传和炒作,人们必须对人工智能的现实发展有着清醒的认识。
人工智

这个开源项目用Pytorch实现了17种强化学习算法

强化学习在过去的十年里取得了巨大的发展,如今已然是各大领域热捧的技术之一,今天,猿妹和大家推荐一个有关强化学习的开源项目。
这个开源项目是通过PyTorch实现了17种深度强化学习算法的教程和代码库,帮助大家在实践中理解深度RL算法。
完整的17个算法实现如下:

DeepQLearning(DQN)(Mnihetal.2013)
DQNwithFixedQTargets(Mnihetal.2

快速跟踪人工智能实现的5种方法

围绕人工智能这一重要支持技术的快速成功,可以进一步增加对更广泛的数字转型和创新举措进行更多投资的商业案例。
准备和实施人工智能项目可能是一个多年的旅程。根据新的调查数据,只有28%的受访者表示,其第一年就通过了人工智能规划阶段。这是由于一些因素造成的,其中包括技术的相对成熟度(至少在不断扩展的一系列行业用例中是这样)、所涉及的复杂程度(例如广泛的集成需求、有限的企业经验和缺乏内部技能集)、对人

使用7S模型成功实现人工智能转型

作为与许多组织合作的客户关系管理(CRM)顾问,很难不将人工智能视为一个主要考虑的主题。那么有所帮助吗?其较大的影响在哪里?如何开始?需要什么技能?这些是人们几乎每天都会听到的一些问题。

所有这些问题都有一个共同点:它们很好操作,并且具有战术性。
在进行了很多关于实现人工智能的讨论和参与之后,人们注意到了人工智能采用的两个趋势:

在许多组织中,这个主题是由IT驱动的。
其次,该主题采用技

使用百度EasyDL在临床检验中实现对抗学习算法

  
EasyDL是百度为小型商业企业或个人提供的AI图像识别方案,具备简单、易于操作、快速形成图像识别类产品的优势。EasyDL让中小型企业及个人可以在很短的时间赋能AI特长,将图像识别投入到生产或者兴趣制作之中,它可作为一套极为优秀的技术解决方案的基石。
图像特征学习算法是从传统图像模式识别算法中衍生的新型算法,其算法原型借鉴于LeicaBiosystems的下属品牌Aperio系列软件I

Flask教程:实现 API 异常

text/html 对于 API 使用者用处不大。比 abort 更好的解决方案就是实现自己的异常类型和安装的错误处理器,产生用户期待错误的格式。简单的异常类¶这是一个简单的例子:from flask import jsonifyclass InvalidUsage(Exception):status_code = 400def __init__(self, message, status_co

Flask教程:用蓝图实现模块化应用

New in version 0.7.Flask 使用了 蓝图 的概念在一个应用或者跨应用中构建应用组件以及支持通用模式。 蓝图很好地简化了大型应用工作的方式,并提供给 Flask 扩展在应用上注册操作的核心方法。 一个 Blueprint 对象与 Flask 应用对象的工作方式很像,但它确实不是一个应用, 而是一个描述如何构建或扩展应用的 蓝图 。为什么用蓝图?¶Flask中的蓝图旨在针对这些情