人工智能

关注
创建者:郑强 创建时间:2015-07-23

人工智能的视频

基于深度学习的人工智能技术在工业设计领域的应用
基于深度学习的人工智能技术在工业设计领域的应用

基于深度学习的人工智能技术在工业设计领域的应用 适用人群:对人工智能和深度学习技术感兴趣的设计研发人员,以及人工智能相关专业的在校学生。 基于深度学习的人工智能技术在工业设计领域的应用(免费)【已结束】 直播时间:2020-06-04 19:30 深度学习,英文名称为Deep Learning,是近几年人工智能领域的一类研究方向。

免费 1小时25分钟 442播放
查看
Ansys SCADE Vision助力基于人工智能的感知软件测试与安全提升
Ansys SCADE Vision助力基于人工智能的感知软件测试与安全提升

但随着人工智能技术应用的不断深入,高昂的研发成本限制企业的持续进步,安全和道德问题逐渐引发人们的深刻思考。如何构建可信人工智能系统成为当前科研人员和企业关注的重点。 计算机视觉作为人工智能感知系统的主要技术之一,在人脸识别、工业检测、自动驾驶、安全金融等领域被广泛应用。

免费 1小时14分钟 168播放
查看
大数据分析及人工智能在优化软件中的应用
大数据分析及人工智能在优化软件中的应用

大数据分析及人工智能在优化软件中的应用:modeFRONTIER 适用人群:主要是面向对大数据分析和人工智能技术及其应用感兴趣的设计和仿真工程师。

¥9.99 1小时35分钟 228播放
查看
人工智能图1

人工智能的学习资料下载

人工智能系统发动机故障诊断.rar

人工智能系统发动机故障诊断

427.89KB 3下载
查看
人工智能图2

人工智能的问答

人工智能与机器学习在CAE仿真中该如何介入,如何快速有针对性学习?
人工智能与机器学习在CAE分析与优化中会逐步深入交融,那CAE技术人员该如何介入,如何快速有针对性学习人工智能与机器学习?有好的实例演示或教程推荐吗?
拜读了链接文章,感觉太可怕个,仿真工程师输给了编程人员!
工业智能未来将会代替所有人工吗?劳动力将何去何从?
随着工业智能的发展,我们发现越来越多的工厂进入到了半自动化甚至是全自动化时代,那么未来人工智能是否可以完全代替人工?劳动力将何去何从?

人工智能的案例

何为深度学习机器学习是人工智能的一个分支,简单地说,就是通过算法使机器能从大量历史数据中学习规律,从而对新的样本做智能识别或对未来进行预测。常见的机器学习算法有:神经网络(NeuralNetwork)、支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)、Boosting、决策树(DecisionTree)、随机森林(RandomForest)、贝叶斯模型(BayesianModel)等。早期的机器学习算法由于受到理论模型和计算资源的限制,一般只能进行浅层学习,只在搜索排序系统、垃圾邮件过滤系统、内容推荐系统等地方有所应用。而之后发生的几件事,掀起了深度学习的浪潮。一件是2006年
区块链是实现人工智能的重要技术之一。区块链被定义为下一代互联网,其发展类似于20年前的互联网发展。区块链本质上是一种新的数字信息归档系统,它将数据以加密的分布式总账格式存储。由于数据经过加密并分布在许多不同的计算机上,因此可以创建防篡改、高度可靠的数据库,只有获得许可的用户才能读取和更新数据库。但区块链技术在近几年的高速发展中暴露出了许多问题,阻碍了其商业化进程。总结来说主要有效率问题、安全问题、扩展问题、监管问题四大问题。人工智能则刚好可以解决这些问题。人工智能有助于降低成本,确保供应链安全区块链技术的最大缺点之一是运行的成本高。由于在许多区块链中仍然存在着“工作证明”共识机制,能源是确认和
【一·人工智能应用背景】【1.人工智能的行业背景】随着科技的发展,各种科技手段在教育领域的应用日新月异,“人工智能”这个词汇也在最近两年达到了历史的热点,英文为ArtificialIntelligence,简称人工智能。归纳起来,人工智能具有以下五个特点:(1)从人知识是表达到大数据驱动的知识学习技术;(2)从分类型处理的多媒体数据定向fa跨媒体的认知、学习、推理,这里讲的“媒体”不是新闻媒体,而是界面或者环境;(3)从追求智能机器人到高水平的人机、脑机相互协同和融合;(4)从聚焦个体智能到基于互联网的大数据的群体智能,它可以把很多人的智能集聚融合起来变成群体智能;(5)从拟人化的机器人转向更

人工智能的最新内容

经典统计学只关注总结数据,而因果关系可解释如何在不实际实施干预的情况下预测干预的效果,表达形式称为“反事实(counterfactual)”。反事实推理涉及假设分析(what-if),反映了现实世界运行模式的特有结构。 当试图回答反事实问题,即:“加入采取了相反的行动会发生什么”,因果模型的重要性就引人注目。对于任何人工智能来说,反事实问题都是最具挑战性的问题,解释效果的机制的问题,以“为什么
本周,三星杯世界围棋公开赛落下帷幕,本届三星杯冠军申真谞被戏称为“申工智能”。 在AI介入之后的竞技围棋之中,职业棋手依靠AI进行突破训练,大有人类模仿AI下棋的趋势,同时引起不少围棋爱好者讨论:这样的趋势之下,棋手这一职业还有怎样的意义?围棋又有什么意义? 本周讨论话题:AI围棋获胜、AI作画获奖都面临无数争议,AI比人类优秀以后,他们会怎样改变人类的生活?人工智能的发展到底给人类带来什么
人工智能领域高水平会议及热点技术汇总 源自:奇科技探索 更多信息可关注:人工智能技术与咨询,(⒈⒐⒌₁₁₁2️⃣2️⃣①⑤②) 安排 2022年11月24日-28日 线上直播 一、大数据概述 1.大数据及特点分析 2.大数据关健技术 3.大数据计算模式 4.大数据应用实例 二、大数据处理架构
这两年人工智能(Artificial Intelligence)领域热闹非凡,不仅科技巨头纷纷发力AI取得技术与产品的突破,还有众多初创企业获得风险资本的青睐,几乎每周都可以看到相关领域初创公司获得投资的报道。AiphaGo在围棋游戏中大胜李世石使人们对AI刮目相看的同时也引发了对AI将如何改变我们生活的思考。 其实,人工智能从上世纪40年代诞生至今,经历了一次又一次的繁荣与低谷,下面我们就来回顾下过去半个世纪里人工智能的发展历程
近日,中国商飞联合华为发布的工业级流体仿真大模型“东方.御风”,将人工智能与流体力学深度融合,使飞机仿真时间缩短24倍。 随着算力和软硬件的不断提升,AI的能力也迎来飞速提升,并逐渐运用与工业生产。 本周讨论话题:你觉得未来AI有可能完全代替仿真工程师吗?仿真过程中有哪些AI不能取代的环节? 在评论区留下你的声音,我们将在9月23日随机从评论中选取五名用户(点赞数越高几率越大)分别送出技术邻
随着大数据、神经网络、云计算等先进技术的广泛运用,人工智能正以前所未有的力量推动着决策思维、模式和方法的变革。小数据时代基于直觉和经验的决策将让位于智能化时代基于全样本数据的决策,后者将成为主导战场制胜的新范式。加快人工智能融入现代指挥决策,更好地实现人脑思维与机器计算的优势互补,才能推动军事指挥决策水平的整体提升。 厘清智能化融入的优势所在 未来战争的智能化属性将不断增强,时刻需要根据敌情、
知识关键点 1. 人工智能、深度学习的发展历程 2. 深度学习框架 3. 神经网络训练方法 4. 卷积神经网络,卷积核、池化、通道、激活函数 5. 循环神经网络,长短时记忆 LSTM、门控循环单元 GRU 6. 参数初始化方法、损失函数 Loss、过拟合 7. 对抗生成网络 GAN 8. 迁移学习 TL 9. 强化学习 RF 10. 图神经网络 GNN 一、算法和场景融合理解
人工智能到底是什么?通常来说,人工智能(Artificial Intelligence)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 但是事实上,给一门学科界定范围是很难的,尤其对于一门正在快速发展的学科更是难上加难。即使是数学这样成熟的学科,有时我们也很难梳理一个明确的边界
课程安排 一、大数据概述 二、大数据处理架构Hadoop 三、分布式文件系统HDFS 四、分布式数据库HBase 五、MapReduce 六、Spark 七、IPython Notebook运行Python Spark程序 八、Python Spark集成开发环境 九、Python Spark决策树二分类与多分类 十、Python Spark支持向量机
一、知识图谱概论 1.1知识图谱的起源和历史 1.2知识图谱的发展史——从框架、本体论、语义网、链接数据到知识图谱 1.3知识图谱的本质和价值 1.4知识图谱VS传统知识库VS关系数据库 1.5经典的知识图谱 1.5.1经典的CYC, WordNnet, WikiData, DBpedia, YAGO, NELL等知识库 1.5.2行业知识图谱: Google知识图谱,微软实体图,