浮生碌碌，汲汲营营，我们身为万物之灵，到底该若何活着？

我们须要用开放的心态欢迎新天下。

人工智能智能算法不但会帮助司机选择路线、方案车辆调度方案，不远的建立，自动驾驶技能还将重新定义聪慧出行、聪慧交通和聪慧城市。

在利用手机购物时，淘宝、Amazon等电子商务网站，利用人工智能技能为你推举最适宜你的商品，而前辈的仓储机器人、物流机器人和物流无人机正帮助电子商务企业高效、安全地分发货色。

像今日app这样的***运用之以是火爆，紧张便是由于其采取了人工智能技能，app可以聪明地归纳每个人看***时的不同习气、爱好，给不同用户推举不同的***内容。
也便是说，app比你自己还理解你自己。

深度学习携手大数据引领第三次AI热潮打算机用来学习的、反复看的图片，叫“演习数据集”；演习数据集中，一类数据差异于另一类数据的不同方面的属性或特种，叫作“特色”；打算机在“大脑”中总结规律的过程，叫“建模”；打算机在“大脑”中总结出来的规律，便是我们常说的“模型”；而打算机通过反复看图，总结出规律，然后学会认字的过程，就叫“机器学习”。

深度学习 - 便是把打算机要学习的东西算作一大堆数据，把这些数据丢进一个繁芜的、包含多个层级的数据处理网络（深度神经网络），然后检讨经由这个网络处理得到的结果数据是不是符合哀求--如果符合，就保留这个网络作为目标模型，如果不符合，就一次次地、坚持不懈地调度网络的参数设置，直到输出知足哀求为止。

深度学习大致便是一个用人类的数学知识与打算机算法构建起整体架构，再结合尽可能多的演习数据以及打算机的大规模运算能力去调节内部参数，尽可能逼近问题目标的半理论、半履历的建模办法。

人类剖析师的头脑再聪明，也无法将一个待办理问题的所有影响因子都剖析清楚，只能采取简化的数学模型，来拟合卖力数字天下里的隐含规律。
而基于深度学习的人工智能算法显然可以在数据剖析与数据预测的准确度上，超出人类剖析员好几个数量级。

在不久的将来，我们认为深度学习将取得更多造诣，由于它只须要极少的人工参与，以是它能轻而易举地从打算能力提升和数据量增长中得到裨益。
目前，正在开拓的用于深层神经网络的新型学习算法和体系构造必将加速这一进程。

有了成熟的业务流程和高质量的大数据，深度学习技能的打破便是“万事俱备，只欠东风”的事了。

搜索和广告业务实质上便是机器学习取得的，而且早已被证明是成功的。

AI 重在提升效率，而非发明新流程、新业务。
未来10年，不仅仅是高科技领域，任何一个企业，如果不尽早为自己的业务流程引入AI+的前辈思维办法，就很随意马虎处于掉队的追随者地位。

本日人工智能的代表算法是深度学习。
而深度学习常日哀求足足数目标演习数据。
一样平常而言，拥有千万级的数据量是担保深度学习质量的条件。

人工智能之以是能在近年突飞年夜进，紧张得益于深度学习算法的成功运用和大数据所打下的坚实根本。

AI 时期，我们可以更多地借助机器和互联网的力量，更好地感知全体天下、全体宇宙，体验人生的诸多可能--这样，才不枉我们短暂的生命在浩瀚宇宙中如流星般走过的这一程。

TensorFlow 是一个采取数据流图（data flow graphs），用于数值打算的开源软件库。
节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。
它灵巧的架构让你可以在多种平台上展开打算，例如台式打算机中的一个或多个CPU（或GPU），做事器，移动设备等等。
TensorFlow 最初由Google大脑小组（从属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开拓出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个别系的通用性使其也可广泛用于其他打算领域。