programming)语言Lisp是一种列表处理 语言(List processing)，是一种应用于人工智能处理的符号式语言，由MIT的人工智能专家、图灵奖获得者John McCarthy于1958年设计发明。 —Li

规则引擎起源于基于规则的专家系统(专家系统 CLIPS ： 源于1984年NASA的人工智能项目，现已开源，由C编写。)，而基于规则的专家系统又是专家系统的其中一个分支。专家系统属于人工智能的范畴，它模仿 人类的推理方式，使用试探性的方法

对于人工智能，李开复认为，“能够取代基本人类所有需要低于5秒钟的工作，它都能取代。” 那么，“人工智能帮我搭建一个快速便捷通用稍稍带点逼格的Android应用开发框架吧？”，AI也是要依赖大数据和

受到各大厂商一致推崇，作为一个新的标准，肯定前景会更好，期待会有更好的表现。 Refers 人工智能是最近两年绝对的热点，而这次人工智能的复兴，有一个很重要的原因就是计算能力的提升，主要依赖于GPU。去年Nvidi

。本文全面总结了大数据领域的发展态势，分析认为尽管大数据作为一个术语似乎已经过气，但是大数据分析与应用才刚刚开始兴起，在与 AI、人工智能等新兴技术的结合下，大数据的机会也许要比大家想象的还要大。 大数据是否“过气”？ 在喜新厌旧的技术初创企业界，已有

这是一篇研究成果介绍的文章，介绍了来自MIT计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）和一家机器学习初创公司PatternEx的最新研究成果：一个名为AI2的人工智能平台，能够根据人类网络安全专家输入的数据，对当

资源，扩容到一定量级后发现性能没有提升，停止此压测，由 callgraph 自动找到性能系统位置； 人工智能预言：根据大数据人工智能学习计算，在 ForceBot 中设定订单量目标值(秒级订单量、日订单量等)，根据日

近些年来在深度学习热潮的推动下，人工智能领域的研究犹如机器之心的吉祥物土拨鼠在春天里一样不断涌现，到今天，一个人要阅读了解这一领域的所有研究已经不再具有任何实践的可能性。择其善者而读之已经成为了人工智能研究者的一项重要

长，你对于房产的合适定价、它的最佳营销方式以及哪些客户会感兴趣等等都会有一种本能般的“感觉”。强人工智能（Strong AI）研究的目标就是要能够用计算机复制这种能力。 但是目前的机器学习算法还没

2岁生命。他的一个伟大贡献就是在人工智能的开拓工作，他提出图灵测试（Turing Test）,测试某机器是否能表现出与人等价或无法区分的智能。我们现在回到今天，人工智能已经有了很大进步，从专家系统到基于统计的学习，从支持向量机

C++ 资源大全 关于 C++ 框架、库和资源的一些汇总列表，内容包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。 标准库 C++标准库，包括了STL容器，算法和函数等。

的42岁生命。他的一个伟大贡献就是在人工智能的开拓工作，他提出图灵测试（Turing Test）,测试某机器是否能表现出与人等价或无法区分的智 能。我们现在回到今天，人工智能已经有了很大进步，从专家系统到基

NuPIC是一个实现了HTM学习算法的机器智能平台。HTM是一个关于新(大脑)皮质(Neocortex)的详细人工智能算法。HTM的核心是基于时间的连续学习算法，该算法可以存储和调用时间和空间两种模式。NuPIC可

【AI科技大本营导读】 AlphaZero自学成才，机器人Atlas苦练后空翻……2017年，人工智能所取得的新进展真是让人应接不暇。而所有的这些进展，都离不开深度学习一年来在底层研究和技术开发上的新突破。

在2015年11月9号Google发布了人工智能系统TensorFlow并宣布开源，此举在深度学习领域影响巨大，也受到大量的深度学习开发者极大的关注。当然，对于人工智能这个领域，依然有不少质疑的声音，但不可否认的是人工智能仍然是未来发展的趋势。

移动端APP在2017年经历了诸多的变化， 人工智能、聊天式的界面、 响应式设计 、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）让设计师不断面临新的挑战。研究表明，用户每天耗费在手机和平板上的平均时长为158分

原文地址： 这里 Google 最近开源了它的第二代人工智能与数值计算库TensorFlow。TensorFlow由Google大脑团队开发，并且能够灵活地运行在多个平台上——包括GPU平台与移动设备中。

一、基于学习方式对算法的分类 根据如何处理经验、环境或者任何我们称之为输入的数据，算法分为不同种类。机器学习和人工智能课本通常先考虑算法可以适应的学习方式。 这里只讨论几个主要的学习风格或学习模型，并且有几个基

度学习跨语言训练的效果最近使得机器翻译领域进步不少。 信息抽取与知识库建立 ：这个感觉是最终实现人工智能必须要进行的艰苦卓绝而又漫长的基础工程。目前很多任务都是在极为有限的数据上跑，无论多么先进的算法

成千上万个免费在线课程。 这其中很多课程都专注于计算机技术，例如编程、计算机科学、数据科学和人工智能等等。 我们总结了超过370个不错的课程供你进行学习。 这些课程适用于不同阶段、不同