IT思维

通过对历史上20位最重要的科学家研究，惊讶的发现其中有15位是博学家！

人工智能是最令人兴奋和最具吸引力的领域之一。

它通常作为一个数据管道，链接了各种业务前台和数据后台（比如数仓等）。

在很多人眼中，Jeff Dean 就是谷歌技术的代名词，也是谷歌如此强大的重要原因。

在大数据领域工作了近 8 年后，今年秋天，作为 data Artisans 的技术布道师，我在 Apache Flink 社区变得越来越活跃。

人类对于美的追求永不止步。

BAT 汽车赛道争夺战拉开帷幕。

但如果我们从不承认我们的缺点，那么我们就无法采取措施来解决它们。

在中文科技媒体的世界里，日本的人工智能产业就像是“薛定谔的AI”，有时候它是值得学习的好榜样，有时候又会被拎出来吊打。

云计算、大数据技术以及移动网络的快速发展开启了一个大规模生产、分析和应用数据的时代。

公众号/AI报道 人工智能正热。 技术创新是经济增长的根本动力。这些技术中，最重要的就是经济学家提到的“通用技 […]

当我们观察不同年龄段的人对待自动驾驶这一技术的态度时，目前尚未发现明显的代际鸿沟。

我想大多数人至少承认这一点：“你的研究需要让其他人能够轻松地理解你在项目中做了什么，并能复制这些结果”。

德勤连续调查了有关认知技术/人工智能的主管，因为他们代表了今天正在测试和实施这些技术的公司。

本文整理了多个求职网站的信息，对雇主最希望数据科学家具备的技能进行了分析，并提供了一些建议。

现如今，“大数据”通常指的是包含数十万甚至数百万个数据点的数据集！

AI 应用落地，核心是工程问题，不是算法问题，更不是“哲学”问题。

大数据文摘出品 编译：张秋玥、M、浩哥儿、睡不着的iris、钱天培 近年来，机器在自然语言领域屡屡战胜人类的报 […]

本文将用一个葡萄酒是不是好喝的例子，让你迅速了解整个机器学习的技术过程。

与几年前的 IT 相比，有效且易于导航的自助服务分析变得更加难以实现。

有些公司表示看好，也有些公司打算跟随特朗普政府的政策。

人工智能正越来越多的渗透入人们的生活，改变人们的生活，从自然语言生成到语音识别、从医疗诊断到商业决策，AI逐渐开始显露出巨大的优势，并且它的脚步不会停止。

大数据仍然是少数人的游戏——只占 1%。

始机器学习之旅，需要什么层次的数学功底？

20 世纪 50 年代中期，美国电力照明与动力公司某个月在《星期六晚报》上刊登的一版广告，可以把我们拉回无人驾驶概念被人们接受并受到狂热追捧的最早期阶段。