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人工智能無疑在改變?nèi)祟惖纳詈彤a(chǎn)業(yè)的未來，諸如面部識別等AI技術(shù)的發(fā)明，已經(jīng)讓很多行業(yè)感受到了AI的到來。2018年，AI將影響什么行業(yè)發(fā)生變化呢。

邊緣計算(Edge Computing)有助于降低傳統(tǒng)云端架構(gòu)的運算負荷、提升邊緣端的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)處理能力，而傳統(tǒng)架構(gòu)的改變除大幅提升運算效率以及數(shù)據(jù)應(yīng)用之外，更有機會進一步落實AI與5G等新興技術(shù)發(fā)展，因此在2017年成為市場中熱門技術(shù)議題，拓墣產(chǎn)業(yè)研究院預估，2018年至2022年全球邊緣計算相關(guān)市場規(guī)模的年復合成長率(CAGR)將超過30%。下面就隨網(wǎng)絡(luò)通信小編一起來了解一下相關(guān)內(nèi)容吧。

自動駕駛、語音識別、音樂創(chuàng)作等一系列的奇跡正在由深度學習創(chuàng)造。如今，美國能源部橡樹嶺國家實驗室 (ORNL) 的科學家開發(fā)出了一款新軟件，使得深度學習能夠進一步助力科學發(fā)現(xiàn)。

昨天，谷歌重磅發(fā)布Cloud AutoML，這個無需寫代碼，全自動訓練的AI工具被視為谷歌在機器學習服務(wù)（MLaaS）領(lǐng)域全力加速追趕其它科技巨頭的核武器，微軟和亞馬遜在機器學習服務(wù)領(lǐng)域早有動作，三家PK戰(zhàn)況如何，各有哪些產(chǎn)品，目前MLaaS還處于起步階段，未來的展望又有哪些。

人工智能時代，開發(fā)一款自己的智能問答機器人，一方面提升自己的AI能力，另一方面作為轉(zhuǎn)型AI的實戰(zhàn)練習。在此把學習過程記錄下來，算是自己的筆記。

如今AI已經(jīng)在很多領(lǐng)域大顯身手，除了大家熟知的智能汽車、圖像處理以及聊天機器人外，還有很多細分且重要的領(lǐng)域在受到AI的影響。

人工智能浪潮來襲，開發(fā)者應(yīng)該怎么辦？2018年1月16日，在剛剛召開的“AI生態(tài)賦能2018論壇”上，CSDN副總裁孟巖重磅發(fā)布了AI技術(shù)職業(yè)升級指南——《AI 技術(shù)人才成長路線圖V1.0》。該路線圖基于10多位專家的切身經(jīng)驗，提煉出入門AI的兩大方式與進階AI的10大路線。本路線圖將隨時更新，動態(tài)開放，希望成為開發(fā)者進階AI的有益參考。

人工智能技術(shù)雖然已經(jīng)開始陸續(xù)應(yīng)用在各行各業(yè)，但仍面臨商業(yè)落地困難的局面，究竟AI技術(shù)將在哪些領(lǐng)域率先實現(xiàn)突破，創(chuàng)造巨大收益呢？

機器閱讀理解，雖然看起來只是讓AI上陣來一場考試。但是卻是自然語言處理技術(shù)中，繼語音判斷、語義理解之后最大的挑戰(zhàn)：讓智能體理解全文語境。