IT思维

许多人都持这一观点：算法终将会超越人类，具有认知意识。

但随着AI和互联网技术大量进入儿童玩具市场，人们对于玩具安全问题的担心也与日俱增。

在过去的一年里我们经历了AI能力急速提升、看到了无人车的逐渐落地、见证了5G时代的开启、感受到了技术在商业进程中的力量、触摸到了科技在日常生活中的问题。

机器学习领域有哪些实用的开放数据集？Gengo 网站整理出了 50 个高质量机器学习开放数据集，覆盖范围非常广，并按照具体领域（如金融、图像、自然语言处理、自动驾驶）进行分类，推荐给大家。

尽管一些公司，如大多数大型银行、Ford（福特汽车）和 GM（通用汽车）、Pfizer（辉瑞，总部位于纽约的跨国制药公司），以及几乎所有的科技公司，都在积极拥抱人工智能。

约 37% 的技术专家认为，未来 10 年，大多数人的生活不会因为人工智能 (AI) 及相关技术的进步而变得更好。

用于自动化劳动力的技术不一定会增加失业率。尽管人们普遍担心人工智能将会大量取代工人，但纵观历史，在某些时期，提高生产力的技术实际上反而促进了受影响行业的就业率。

人工智能是最令人兴奋和最具吸引力的领域之一。

机器学习和5G密不可分。在管理5G庞大的数据量和复杂性时，机器学习和执行独立智能决策的能力是十分必要的。

顾名思义，“升级为阿里云智能”是在云计算的基础上，把智能服务作为企业最核心业务。

人类对于美的追求永不止步。

IBM 收购红帽公司的真正收获是 Openshift，这是一个用于构建和管理 Kubernetes 容器的软件套件。

BAT 汽车赛道争夺战拉开帷幕。

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。

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。

从传统汽车工业界的中坚力量到科技公司都在这一赛道中狂飙突进。

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。

麦肯锡全球研究院（MGI）最新研究预测：人工智能有可能显着提高整体经济生产力。

AI 人才大战战况空前。

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。

在机器人领域，强化学习和控制反馈用于帮助机器人实现特定的目标。

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。

公众号/机器之能 撰文 | 四月 暗流涌动的迹象并不足以激荡出声响，只有当窗户纸被捅破时才会引发追问和思考。 […]

伴随人工智能大潮来临，似乎一切拥有屏幕的设备都在走向智能化，比如AI电视、智能手机等等。