人工智能方面的人才需要掌握庞大的知识体系，包括坚实的数学基础、计算和程序基础，人工智能的专业知识，分析建模能力，这已经超出目前计算机专业的培养内容，课程设置必须考虑到核心类课程如机器学习、知识表示与处理、技术支撑类如模式识别与计算机视觉、自然语言处理、自动规划、多智能体系统、计算智能等，平台类如机器学习系统平台、机器人、智能系统等等。...
在30年前上一波人工智能的高潮中，我和华云生教授在一篇综述文章“A Survey on the Design of Multiprocessing Systems for Artificial Intelligence Applications”中指出：“设计智能系统的关键在于对要求解的问题的理解，而不是高效的软件和硬件。...
基于神经网络算法的深度学习，它的“深”，是相较于传统机器学习算法而言。 虽然传统机器学习算法在指纹识别、人脸检测等领域的应用基本达到了商业化要求，但要“再进一步”却很难，直到深度学习算法出现。 深度学习属于无监督学习，不需要通过人工方式进行样本标注，就能自动完成学习。需要指出的是，深度学习十分依赖硬件设施，因为它需要的计算量实在太大，且需要花费大量时间以及大量数据来进行训练。 ...
说真的，阻止机器人是好事，试图用低劣的验证码图像来训练人工智能完全是另一回事。"hCaptcha奇怪的AI生成的提示的问题突出了机器学习系统的两个问题。第一个问题是，人工智能系统需要大量的人工协助才不会糟糕。通常情况下，图像标签被外包给外国工人，他们以一美元几分钱的价格做这件事。另一个是数据漂移的问题。这些机器学习系统运行的时间越长，它们需要的输入就越多。...
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