人工智能技术服务（610217）学习路径及人才培养模型
人工智能技术服务专业（专业代码：610217），是 2019 年增补专业，主要面向人工智能产业及其应用相关的企事业单位，在人工智能技术应用开发、系统运维、产品营销、技术支持等岗位群，咶从事人工智能应用产品开发与测试、数据处理、系统运维、产品营销、技术支持等工作。
专业课程目录包括 ——
Search Results for: 自动驾驶
人工智能专业（080717T）学习路径及人才培养模型
作为首个直接以『人工智能』命名的专业，080717T 的专业目标，是培养适应国民经济与科技发展的需求，具备较好的科学素养、扎实的人工智能基本理论和专业知识、较强的工程实践能力，掌握智能信息化技术基础知识与方法，能够在人工智能及其相关应用领域从事新技术和新产品研发、系统设计、管理，以及解决复杂工程问题的高级工程技术人才。
人工智能专注于理解视觉，语音，语言，决策等复杂任务的核心能力，并设计机器和软件来模拟这些过程。人工智能具有悠久而丰富的历史，尽管许多工具和技术已经存在数十年（即多层感知器，卷积神经网络，强化学习），然而，高性能计算的最新进展，分布式方法的发展以及大数据产业的发展，[……]
大数据技术与应用专业（610215）学习路径及人才培养模型
跨象乘云™ 的大数据技术与应用课程体系，是真正面向企业大数据业务的实践性课程，通过全仿真工程模型，教育技术工具，旨在帮助高等职业院校学生了解：各种大数据技术如何运作，这些技术应何时用于较大规模的大数据项目中，它们如何同时发挥作用，为企业提供最高的大数据项目投资回报率。该课程体系通过多个贯穿教学综合项目案例，旨在将大数据项目开发完整的生命周期与战略阶段 ——
- 大数据分布式架构（阶段1）
- 大数据采集和存储（阶段2）
- 大数据访问和处理（阶段3）
- 大数据统一和分析（阶段4）
- 大数据可视化分析（阶段5）
完整的嵌入高等职业院校大数据技术与应用专业（610215）人[……]
The Car Connection 汽车数据集
关于汽车的项目很多，比如拍照识车、汽车比价等等，尽管这些项目本身难度不大，但是往往受制于数据集的质量，模型的效果不能很好的发挥。Nicolas Gervais 近日发布了一个关于汽车的数据集，数据相当全质量也相当高，为面向汽车工程类的大数据分析，机器学习，自动驾驶等方向的科研实验室项目，提供有效的支撑帮助。数据集的来源是 The Car Connection 网站，该网站是全球最大的汽车评测网站之一，致力于让汽车研究更加容易。
数据集包括 297,000 张图片，但是其中许多是汽车的内部图像，关于汽车的外观大概有 60,000 张照片。所有的文件都对汽车的 15 个参数进行了标注[……]
《人工智能现状与未来》PPT 下载
人工智能引领新的工业革命，需要正确理解其技术核心、学科定位、架构演进，当前深度学习和知识图谱成其左膀右臂，象征人类智谋的智能博弈在围棋后的下一个高地在哪里？走向人机融合的未来，人工智能将向什么方向演进发展，人类社会将面临哪些变革，需要我们从不同维度不断去研究思考。
挑战 1：如何创造出智能新产品？
- 智能应用软件：语音识别、机器翻译、图像识别、智能交互、知识处理等
- 智能基础软件：各种智能芯片、智能插件、零部件、传感器、网络智能设备
- 智能自主产品：汽车、轨道交通、车联网、无人机、船、机床、机械等
- 虚拟实现与增强现实：艺术、玩具和教育产品
- 可穿戴产品：人工智能的手[……]
神经网络「黑盒子」的正确打开方式！
现代神经网络经常被吐槽为「黑盒子」。尽管它们在各类问题上都取得了成功，但我们仍无法直观地理解它们是如何在内部做出决策的。随着人工智能系统被应用到更多重要的场景中，更好地了解其内部决策过程将有助于研究者能够及时发现其中的缺陷和错误。对此，谷歌 AI 研究院与 OpenAI 一起合作提出了能够弄清这个「黑盒子」里面到底有什么的新方法——激活图集。谷歌在博客上发布文章介绍了这一意义重大的成果 ——
神经网络已成为图像相关计算任务中的实际标准，目前已被部署在多种场景中：从自动标记图像库中的照片到自动驾驶系统，我们都能看到神经网络的身影。鉴于机器学习系统的在执行方面的准确性比不使用机器学习、直接由[……]
机器人 4.0 白皮书
近日，达闼科技联合英特尔、新松机器人、科沃斯商用机器人共同发布《机器人 4.0 白皮书 ——云-边-端融合的机器人系统和架构》。
报告摘要
近年来，数字经济正在席卷全球，全球经济向数字经济迁移已经势在必然，数字经济已经成为国家的核心竞争力。据上海社科院测算，2016 年到 2018 年，中国数字经济对 GDP 增长的贡献率分别达到了74.07%、57.50%和 60.00%。预计 2019 年中国数字经济增长仍将占到62.50%。
数据成为驱动经济增长的核心生产要素。大数据和云计算等技术的融合，推动了物联网的迅速发展，实现了人与人、人与物、物与物的互联互通，导致数据量呈现爆发式增长。[……]
可解释人工智能分析平台
在神经网络中，数据从一层传递到另一层，每一步都经历一些简单的转变。在输入层，和输出层之间还隐藏着若干层，以及众多节点组和连接。其中往往找不出可被人类解读的规律，与输入或输出也没有明显的联系。所谓的『深度』网络，便是隐藏层的数量较多的神经网络。
机器学习的特征，便是从特定类型的数据中寻找规律。在大数据，算法模型，计算力三驾马车的推动下，以深度学习为核心的新一代人工智能，从语音识别到语言翻译，从下围棋的机器人到自动驾驶汽车，各行各业都在该技术的驱动下出现了新的突破。然而，在现代机器学习算法中，可解释性与精确度却难以两全其美。深度学习精确度最高，同时可解释性最低。—— 我们虽然知道神经[……]
高盛人工智能报告中文版
吴恩达深度学习教程中文笔记
8 月 8 日，吴恩达在他自己创办的在线教育平台 Coursera 上线了他的人工智能专项课程（Deep Learning Specialization）。此课程广受好评，通过视频讲解、作业与测验等让更多的人对人工智能有了了解与启蒙，国外媒体报道称：吴恩达这次深度学习课程是迄今为止，最全面、系统和容易获取的深度学习课程，堪称普通人的人工智能第一课。这些课程专为已有一定基础（基本的编程知识，熟悉 Python、对机器学习有基本了解），想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示：“深度学习是科技业最热门的技能之一，本课程将帮你掌握深度学习。”
在这 5 堂课中，学生将可以学习到深[……]