任何一个入门的软件研发人员都会听到这句话：算法是软件的灵魂！近年来大火的“和删除，阿里巴巴通过算法自动识别刷单和假货风险等等。随着软件行业的发展，我们真切的体会到人工智能的脚步声慢慢的接近了。

  理论上讲，凡是重复的简单工作都能被软件替代，凡是与数字和计算相关的事情计算机总能比我们人类做的更好。在这种简单重复的劳动上，机器不知道疲倦，不抱怨加班，不受情感和心理影响，只需要消耗一点点能源就可根据人类指定的规则执行下去。我们这里讲这种规则，就可以简单的理解为算法！而且特别需要强调的是，以前人们认为AI的难点，例如非数字化的模糊概念、语音识别、情感识别、生物识别技术，都随着软件算法的进步得到大发展。2018年将是AI算法大发展的一年。未来我们坚信将有更多优秀的算法诞生，带动AI行业的进步发展。

  从2016年起，因特尔、华为、高通、谷歌等国际知名大公司都推出了自己的AI芯片，可见大家对AI芯片的重视程度。从某一种意义上讲，软件可以通过硬件方式实现而且效率更加高，这也是各大公司积极研发AI芯片的动力之一。

  商业是技术前进的重要动力，看看如今的各类发布会上，如果你不提点自己的AI芯片、AI算法，就好像自己落伍了一样。芯片这样的产品，在绝大部分普通消费者眼里没什么直观的概念，但它却是人工智能技术发展的重要一环。实事求是的将，中国并不是传统芯片大国。在PC机时代、移动互联网时代，我们都是在努力追赶，交过学费也付出过惨痛代价。在马上就要来临的AI时代，希望我们能迎头赶上，甚至走上芯片行业前列，诸君多努力！

  应用是所有人工智能概念落地的最后环节。我们很高兴看到人工智能技术并非像哥德巴赫猜想那样与实际应用遥不可及，很多人工智能的技术应用逐渐走入人们的视野。随着谷歌、百度、苹果、特斯拉等企业对无人驾驶技术的投入，无人驾驶的商业应用初见端倪。随着苹果iPhoneX的发布，人脸识别技术被大家所接受。刷脸解锁、刷脸支付以及普及类很久的指纹识别技术，都是AI领域实际应用的典范。

  也许让人们更期待的AI应用，应该就是机器人了。除了应用很早的工业机器人外，目前我们已能够在市场上看到很多教育机器人、聊天机器人、儿童老人陪护机器人等智能化程度较高的机器人产品了。虽然经过笔者实际调研，这一些产品离人们预想的人工智能概念还远，但我们应该有足够的信心和耐心给与机器人发展的空间和时间。相信在不远的将来，你会很乐意向别人介绍自己的机器人朋友或机器人伴侣。

  旧有的伦理和观念往往是阻碍新事物发展的绊脚石。随着AI和机器人技术的发展，人类的技术进步恐惧症老毛病又犯了。我们隔三差五的就会看到如霍金、马斯克等大佬向我们发出“机器替代人类”、“机器毁灭人类”等危言耸听的论调。

  机器替代人类的部分工作，其实就是一次新的社会分工。机器替代人类的工作，并非完完全全的在挤压人类的生存空间。随着机器生产的普及，将部分从事简单重复劳动的社会生产力解放出来，最直接的意义就是为社会产生出新的劳动力和生产力。汽车替代了马车，并不代表马车夫、牧马人将无路，新的工作机会总是伴随着新生事物的出现而创造出来。我们大家可以很明显的预见到随机器人的普及，很多与之相关的新工作将诞生，我们大家可以预见机器人修理工作将在未来一段时间成为热门职业。

  纵观人类发展的历史，每一次的技术进步，都带给了人类物质和精神文明的大发展。我们在享受前几次工业革命带来的成功的同时，难道就不能创造和拥抱新的工业革命？人工智能的发展难道就不会是一次新的工业革命？

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  （AI）芯片？AI芯片的主要用处有哪些？在AI任务中，AI芯片到底有多大优势？

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  实验室建设要说明？问题二：课程、学习资料如何选取？问题三：师资队伍如何建设？问题

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  ，进行了大量的假设迭代。正是这种假设使得机器学习算法能够在极短的时间内得到一

  的实际应用能够在汽车安全系统的发展进步中发挥重要的作用。而这些系统远不止仅供典型消费者群体掌握和使用。

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  代表的新兴技术岗位薪资出现明显上升，无论薪资基数、薪资涨幅还是发展空间、均高出其他职位！2016年到2017年，

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  领域起着推波助澜的作用。 我们大家都知道，机器人从电影银屏中走进真实的生活里，某些特定的程度上反映了当前市场的供需关系，另一

  的人才需求的公司如威盛、松下、索尼、三星等。鉴于AI方向的人才都是高科技型的，在待遇

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  工作。1、机械加工机器人从事的零件铸造、激光切割以及水射流切割等工作；2、机器人涂装、点胶

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  技术如今已经走进不少工厂和流水线，其帮助不少企业提升了产品制造效率，而使用

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  范围相关专利都属于机器学习的范畴，可见机器学习的时代化进程多么迅速。归结到

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  主题为一期，希望对各位起到一定的帮助！（点击标题即可进入页面下载有关的资料）Python

  ”（Artificial Intelligence，AI）便成为计算机领域持续的研究热点。时至今日，以深度学习

  产品制造商和系统集成商带来超前的眼光，并据此定位和开发产品会议联系：工作人员微信：***（杨岱娜）联系邮箱：``

  学习资料包有关的资料截图（Python、深度学习、机器学习、计算机视觉、Kaggle

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  作者：Kaustubh Gandhi，Bosch Sensortec软件产品经理

  或者实习；此外，双方目前签署了《无人机场景数据集建设关键技术探讨研究》项目，在无人机视觉大数据平台

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  ` 微软CEO纳德拉日前效仿科幻作家阿西莫夫的机器人三定律，撰文提出了AI（

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