随着人工智能（AI）和机器学习（ML）专家取代传统的基础投资专业人士成为对冲基金中最受欢迎的人才，这个新的群体拥有了行业未来的关键。人工智能和相关技术正被用于寻找最快和最好的执行交易的方式、市场押注的方向与动力、扫描在线文件和交易信号的财务报告，以及其他广泛的应用。

人工智能和深度学习是当前非常热门的技术，人们对计算机视觉、图像识别和分类、自然语言处理（NLP）和语音识别的兴趣越来越高。深度学习所基于的深度神经网络（DNN）受到大量数据的训练，能以前所未有的精度解决复杂的任务。 TensorFlow是一个领先的开源软件框架，可帮助构建和训练神经网络。这里有一个很好的资源，可以帮助你开始使用TensorFlow：由Tom Hope、Yehezkel S. Resheff和Itay Leider撰写的“学习 TensorFlow”。

近日，阿里巴巴人工智能实验室（AI Labs）与联发科技在2018国际消费电子展（CES）上签署策略合作协议，针对智慧家居控制协定、物联网晶片订制、AI智能硬件等领域展开长期密切合作，助力加速智慧物联网（IoT）发展。

了解如何使用Java和Spark MLlib开发一种算法，该算法能够根据700万条记录的数据集检测欺诈行为。 　　在这篇文章中，我们将使用Spark MLlib开发Java中的算法。完整的工作代码可以从GitHub下载。可以在不使用深入的Java知识（使用配置文件）的情况下，用几种不同的配置和实验来运行代码。

英特尔和AMD前所未有的合作成果就在今天的CES2018上出现。英特尔刚刚推出了采用AMD的RX Vega M的第8代酷睿处理器，将其最快的移动处理器与图形功能结合在一起，而在这之前是需要专用GPU的。同时，还将带来更薄、更轻便的笔记本电脑，在游戏方面也会有不俗的表现。虽然我们在11月份的时候就已经对这些芯片有了一定的了解，但是终于在CES上看到了更多的细节。简单的说，游戏玩家会更感兴趣。

首先，需要在Azure门户上创建一个帐户。只有这样，我们才能在云环境中托管应用程序。

无论是开始接受还是从事一些新事物，总是不容易的。机器学习是可能需要尽快学习新项目的编程技能之一，但你或许并不知道从哪里开始。当然，在这个大社交媒体、门户网站经常出现的这个词，或许真的是出现在你简历上的一个很好的证明。 　　本文将使用Clojure和Cortex进行机器学习。你将学习如何从头开始创建易于理解和随时可用的神经网络，以及使用经过训练的网络REPL与LISP获得即时结果。

加密货币挖掘曾经是一种“独奏”的活动，现在变得如此困难和昂贵，以至于被高性能的“行业”所接管，这些行业要么对硬件有大量投资，要么可以负担电力，要么拥有真正便宜的电力。

对于以数据为中心的工程师来说，Python和R是数据中心最流行的编程语言之一。但是，它们并不总是构建应用程序的其余部分的语言。这就是为什么你有时需要找到一种方法，将用Python或R编写的机器学习模型部署到基于.NET等语言的环境中。 　　在本文中，将为大家展示如何使用Web API将机器学习模型集成到.NET编写的应用程序中。

书籍是所有人类需要的历史至关重要的救世主，无论是为了增进知识还是建立人格，在某个特定领域的专业化或是安慰破碎的心灵，书籍都有其独特的角色。从很久之前，在没有印刷媒体的情况下，书籍也出现在人们的渴望之中。即使在今天的高端科技时代，书籍仍然保留着在人与人之间的特殊地位。社会上有一类人他们的大脑离不开书籍，另一方面也有一些人假装太忙，以无法读书为借口。

在20世纪的大部分时间里，国际象棋博弈都是人工智能研究人员的基准。约翰·麦卡锡(John McCarthy)在20世纪50年代早期创造了“人工智能”一词，曾经把国际象棋称为“人工智能界的果蝇”，可见国际象棋对于人工智能研究的重要性。

利用人工智能(AI)进步的认知技术解决方案似乎一夜之间从计算边缘转向主流商业实践。这是IBM和IDG最近进行的一项调查显示表明的。在大型企业的200名高管和决策者中，有51%的人表示他们已经在他们的云环境中部署了人工智能，其余的49%表示他们会在未来12个月内这样做。

全球人工智能领域著名华人专家李飞飞曾表示：“我看到了人工智能正在经历的历史时刻那就是他已经走出实验室，进入了产业应用的阶段。”近年来，人工智能布局的步伐加速，已经渗透到各行各业，而人工智能也进入了产业化和深耕阶段，那么，产业落地就成了关键性的一步。

今年，人工智能项目AlphaGo和Libratus分别击败了人类玩家的最优秀的围棋选手和扑克玩家。虽然这些里程碑表明了近几年人工智能的发展程度，但许多人对新兴技术的整体成熟度持怀疑态度，尤其是在过去12个月中出现的一些有关人工智能的小失误。

人工智能(AI)是机器的智能行为，而不是人类和其他动物的自然智能。一直以来都追求的是创造像人一样聪明的电脑或机器。人工智能是通过研究人脑如何思考、学习、决定、在解决问题的同时进行工作，然后将这个研究的结果作为开发智能软件和系统的基础来完成的。

　　今年所有的目光可能都注视在Nvidia上，它的股价发生了很大变化，在很多方面都有着巨大的需求：游戏、对数据中心的兴趣的增加以及它在AI中的主要潜在应用。

随着Titan V的发布，现在进入了深度学习硬件的时代。目前尚不清楚NVIDIA能否在2018年保持其作为主要的深度学习硬件供应商的地位，而AMD和Intel Nervana将有望超越NVIDIA。那么，现在为什么才刚刚进入深度学习硬件的时代呢?

人工智能将会是在未来几年影响我们人类的最大的事情之一。毫无疑问，这种不断发展的技术将会使人类的生活更加美好，但人们担心会导致失业以及对人工智能比创造它们的人更智慧的的未来感到担忧。微软印度AI部门总经理Sundar Srinivasan介绍了“AI给人类带来的构造革命”。以下是相关内容。

近日，IDC发布的全球企业存储系统跟踪报告给广大存储厂商带来了欢欣鼓舞的消息：IDC全球企业存储系统季度跟踪报告显示，2017年Q3全球企业存储系统市场营收同比增长14%，达118亿美元，出货量同比增长22.4%，达到72.5EB。

距离2018年只有不到半月的时光，就像是贺岁片，一年一度的盘点和各种年终总结都如约而至。对于IT168来说，每年技术卓越奖的公布更是年终奖前的开胃小菜。回首2017，云计算、大数据这些原来陌生的IT产业逐渐走向成熟，开始从“建设期”走向“普及期”，在这个大背景之下，今年的服务器领域也迈向了新的征程，开拓了新的发展疆土，稳中有变。