金融业是国民经济的命脉，随着移动互联、在线支付的兴起，数据成为企业越来越重要的资产，金融产业也发生了翻天覆地的变化。

随着互联网的普及和海量信息的涌现，作为人工智能领域中的一个重要方向，自然语言处理(NLP)正在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色，并将在科技创新的过程中发挥越来越重要的作用。

5月25日，2018数博会人工智能全球大赛总决赛在贵阳如期举行，从世界各地选拔出来的10支决赛团队经过激烈的角逐

美国东部夏令时间2020年5月5日11:00，为期两天的IBM Think Digital大会开启线上直播。由于新型冠状病毒疫情在全球蔓延，众多企业原有的业务节奏难以为继，如何重塑企业业务模式转型发展成为社会焦点。本次大会旨在帮助企业利用新的科技平台和技术能力应时而变，重构工作方式，加速业务恢复和创新。

过去的十年以深度神经网络为代表的人工智能技术深刻影响了人类社会。但深度神经网络的发展已经进入瓶颈期，我们仍处于弱人工智能时代。如何更近一步，跨入强人工智能，敲击着每一位智能研究者的心。

大数据和人工智能技术总是结合在一起是很自然的，但是在这一过程中，人们对人工智能和大数据如何协同工作产生了一些误解，导致潜在的混乱，IT领导者应在采用数据驱动型策略时进行澄清。

市场趋势有多快发展？特别是关于人工智能。企业正在以惊人的速度利用人工智能。根据BI Intelligence的报告，到2020年，将有80％的公司使用AI聊天机器人。这是人工智能可以为您的中小型企业带来的五个优势。

几十年来的发展普及，让初创公司和创业者已经养成了将人工智能和机器学习融入几乎每一个项目的习惯。大家利用人工智能和机器学习目的是提高效率和速度，但你知道吗，不可靠的人工智能系统也许弊大于利。

生成式对抗网络(GAN)是一种分两部分的神经网络，包括生成样本的生成器(generatorr)和试图辨别生成样本与真实样本的鉴别器(discriminator)。GAN应用于众多领域，比如发现新药物、做出栩栩如生的汉堡和蝴蝶照片，并生成脑部肿瘤的合成扫描。

物联网（IoT）在市场中发展迅速，并且业务战略也在不断变化，而针对IoT设备的网络威胁也在不断增加。

「新基建」火了。连同 5G、人工智能、物联网等信息数字化基础设施，都成为国家新的发展方向，不仅在这些新领域内的从业者们明确了目标，传统行业对数字化转型的需求也蓄势待发。

机器学习是人工智能技术核心，随着大数据时代各行各业对数据分析需求的持续增加，通过机器学习高效地获取信息，已逐渐成为机器学习技术发展的主要推动力。数据和算法在机器学习中的重要性是显而易见的，学会优化也是必须的。本文详细地介绍了机器学习是如何工作的，同时机器学习是非常枯燥的过程，但是，如果你能够耐得住性子，你能做的事情将会是非常不可思议的。