看新闻现在人工智能市场占有率曝光率好高啊，现在去北游国际学个这样的专业以后好就业吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-11-22 02:48 标签： 人工智能市盈率
787被浏览194007分享邀请回答mp./s?__biz=MzI3MzMwNTQ2MA==&mid=&idx=1&sn=a2afdd55a5a3af7aac4351&scene=2&srcid=0625lqtXnsAHzxpbE0a2Vq04&from=timeline&isappinstalled=0#wechat_redirect里面有几句感觉非常中肯:1.替代简单重复劳动，创造商业价值！(人的创造力目前是无法替代的，但简单的可以)。2.要聪明的找到容错的用户界面(这句最经典)。3.让用户提供自然的大数据(通过娱乐app收集更多原始数据)。4.关注局限领域(找到合适的垂直领域)。315 条评论分享收藏感谢收起）、语音识别（收购Mobile technologies）、自然语义（收购Wit.AI）、神经网络训练+机器学习云平台：开发者平台Parse、Torch开源深度学习模块硬件： Big Sur（基于GPU的用于训练神经网络的硬件系统，开源）产业布局：语音助手Moneypenny、VR生态（收购Oculus Rift、Sourroud360全景摄像机促进内容发展）百度2014年5月，被称为“谷歌大脑之父”的AndrewNG(吴恩达)加盟百度，担任首席科学家，负责百度“百度大脑”计划。大数据是人工智能的基础，而作为天然的大数据企业，百度拥有强大的数据获取能力和数据挖掘能力。日，百度凭借自身的大数据技术14场世界杯比赛的结果预测中取得全中的成绩，击败了微软和高盛。2014年9月，百度正式发布整合了大数据、百度地图LBS的智慧商业平台，旨在更好在移动互联网时代为各行业提供大数据解决方案。AI技术：语音识别Deep Speech、视觉识别“智能读图”、自然语言与智能语义、自动驾驶、深度学习解决方案：基于智能手机的语音服务系统（度秘）开发者云平台： 百度云产业布局：汽车领域无人驾驶、基于智能手机的各种app应用与插件。MicrosoftAI技术：语音、视觉、自然语言、分布式机器学习云平台：Microsoft Azure（存储、计算、数据库、live、媒体功能）、分布式机器学习工具包DMTK（自然语言处理，推荐引擎，模式识别，计算机视觉以及预测建模等）、人工智能平台Project Malmo产业布局：语言助手（微软小冰、Cortana小娜、Tay）、VR（Hololens全息眼镜）AppleAI技术：自然语言（收购Vocal IQ）、收购可视化地图MapsenseGPS公司 Coherent Navigation产业布局：汽车领域无人驾驶、SIRI语音助手Amazon云平台：Amazon Web Services（存储、计算、模式识别和预测，其中视频识别API 收购Orbeus）阿里云平台（阿里云IaaS，可视化人工智能平台DTPAI）产业布局 ：智能家具、物联网腾讯AI技术：视觉、智能计算与搜索实验室产业布局：智能硬件三、人工智能的生态科技巨头围绕人工智能产业，开展了大量的收购；标的包括人工智能初创企业（算法）、大数据公司（算法或数据）和芯片研发公司（计算能力）。截至至2016年7月底，谷歌在其中的收购次数最多达到了13次。巨头们在人工智能领域的并购呈现两个特点：一是连续多次买入，二是标的规模较小。科技巨头围绕人工智能产业，开展了大量的收购；标的包括人工智能初创企业（算法）、大数据公司（算法或数据）和芯片研发公司（计算能力）。截至至2016年7月底，谷歌在其中的收购次数最多达到了13次。巨头们在人工智能领域的并购呈现两个特点：一是连续多次买入，二是标的规模较小。从2013年开始，科技巨头大多加大了对人工智能的自主研发，同时通过不断开源，试图建立自己的人工智能生态系统，开源力度不断增加。比如Google 开源TensorFlow 后，Facebook、百度和微软等都加快了开源脚步。最早走向人工智能工具开源的是社交巨头Facebook，于去年1月宣布开源多款深度学习人工智能工具。而谷歌、IBM和微软几乎于去年11通同时宣布开源。谷歌发布了新的机器学习平台TensorFlow，所有用户都能够利用这一强大的机器学习平台进行研究，被称为人工智能界的Android。IBM则宣布通过Apache软件基金会免费为外部程序员提供System ML人工智能工具的源代码。微软则开源了分布式机器学习工具包DMTK，能够在较小的集群上以较高的效率完成大规模数据模型的训练，在今年7月微软又推出了开源的Project Malmo项目，用于人工智能的训练。从2013年开始，科技巨头大多加大了对人工智能的自主研发，同时通过不断开源，试图建立自己的人工智能生态系统，开源力度不断增加。比如Google 开源TensorFlow 后，Facebook、百度和微软等都加快了开源脚步。最早走向人工智能工具开源的是社交巨头Facebook，于去年1月宣布开源多款深度学习人工智能工具。而谷歌、IBM和微软几乎于去年11通同时宣布开源。谷歌发布了新的机器学习平台TensorFlow，所有用户都能够利用这一强大的机器学习平台进行研究，被称为人工智能界的Android。IBM则宣布通过Apache软件基金会免费为外部程序员提供System ML人工智能工具的源代码。微软则开源了分布式机器学习工具包DMTK，能够在较小的集群上以较高的效率完成大规模数据模型的训练，在今年7月微软又推出了开源的Project Malmo项目，用于人工智能的训练。人工智能已经逐渐建立起自己的生态格局，由于科技巨头的一系列布局和各种平台的开源，人工智能的准入门槛逐渐降低。未来几年之内，专业领域的智能化应用将是人工智能主要的发展方向。无论是在专业还是通用领域，人工智能的企业布局都将围绕着基础层、技术层和应用层三个层次的基本架构。基础层就如同大树的根基，提供基础资源支持，由运算平台和数据工厂组成。中间层为技术层，通过不同类型的算法建立模型，形成有效的可供应用的技术，如同树干连接底层的数据层和顶层的应用层。应用层利用输出的人工智能技术为用户提供具体的服务和产品。位于基础层的企业一般是典型的IT巨头，拥有芯片级的计算能力，通过部署大规模GPU和CPU并行计算构成云计算平台，解决人工智能所需要的超强运算能力和存储需求，初创公司无法进入。技术层的算法可以拉开人工智能公司和非人工智能公司的差距，但是巨头的逐步开源使算法的重要程度不断降低。应用层是人工智能初创企业最好的机遇，可以选择合理的商业模式，避开巨头的航路，更容易实现成功。474 条评论分享收藏感谢收起查看更多回答本类最新08-2808-2808-2808-2808-28&
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