Le choix pour éviter les champs de mines, vous apprendre à identifier rusés AI start-up

AI entreprise très loin de vous? Baccalauréat en vous, pas d'argent, pas la technologie du poisson salé voulait faire?

Lire AI start-ups, le problème est non seulement à la veille de carrière à considérer.

Pour étudiants de premier cycle, l'étude comment un AI qualifié start-up, comment trouver le stage le plus adapté, travail du sol, est la nécessité d'apprendre les compétences des étudiants de premier cycle.

Pendant ce temps, AI start-ups faisant allusion à l'avenir est d'une industrie, mais aussi une recherche académique chaude. entreprises en démarrage de saisir le marché, est lié à explorer le domaine émergent a le potentiel d'être créatif et des idées pour gagner.

orientations futures

Lorsque la direction de l'avenir envisager, non seulement de regarder sur l'industrie de l'IA. Est-ce que le cadre de l'apprentissage en profondeur, le développement de l'intelligence artificielle forte cours AI, est la direction de l'avenir, mais certainement pas la direction future du marché AI. Après tout, n'est pas une famille a besoin ordinaires comme « Skynet » Ce système AI.

Par conséquent, nous devons l'attention se tourna vers deux angles.

Tout d'abord, nous pouvons cibler le marché de masse existant, en particulier dans les industries traditionnelles intelligentes. AI font désormais attention au sol, l'atterrissage en fait, que l'on appelle, est d'utiliser l'intelligence artificielle pour optimiser l'industrie existante.

Par exemple, les affaires d'oie IA intelligente de Tencent, sur l'utilisation de la technologie T-bloc pour surveiller l'oie de la situation, ce qui permet la personnalisation de l'extension de l'usine et la visualisation en temps réel de gestion à distance.

L'industrie de détail a été très incendie, aussi, a été évalué par l'industrie AI. Kuang comme la science et la technologie, élève profonde Klaeng, angle extrême de visualisation d'IA travaillent à développer un système de reconnaissance intelligente pour la foule aux galeries marchandes et les supermarchés, l'achèvement de la détection automatique de la démographie, les attributs de la population, le comportement des foules.

En second lieu, le domaine du travail et une intervention manuelle répétitive sévère est tout aussi remarquable. Par exemple, juridiques, comptables, art et autres intelligence artificielle de l'entreprise deviendra le premier à changer d'emploi. des moyens de travail que les systèmes d'IA répétitifs peuvent plus facilement la participation excessive reproductible, artificielle dans le travail signifie aussi des opportunités pour exist d'optimisation.

Il n'y a pas longtemps, LawGeex des produits AI dans l'examen des contrats confidentiels sur celui-ci, battu le 20 vétéran avocat américain.

Bien sûr, les besoins technologiques est le plus important de l'analyse de l'industrie et scénario d'utilisation du client, qui met en avant des solutions techniques, ce qui exige de l'industrie pour explorer les besoins communs.

Découvrez des besoins communs non seulement pour des considérations commerciales de maximiser les profits, mais aussi à la faisabilité du projet. Un modèle de formation nécessite des ensembles de données, ce qui correspond à l'ensemble des données de formation est souvent un seul but. Lorsque vous utilisez des milliers et des milliers d'images de chats formés reconnaissance des visages de chat AI, il ne peut pas être utilisé dans le projet de reconnaissance de chien de visage.

  AI société, comment est-il un avenir?

AI entreprises en démarrage sont confrontés à plusieurs problèmes évidents, mais ils peuvent être résolus, liés à la survie des start-ups.

Le problème le plus important est les barrières de données. géants IA sont maintenant la transformation du géant de l'Internet, bien sûr, ils ne sont pas occupés et mal à l'aise, mais parce qu'ils ont la force. Cette force ne se limite pas à la capitale, le talent et la plate-forme, notamment le fait qu'il a une masse corporelle de données.

Big Data est le développement de rappel AI, le développement rapide AI au cours des dernières années est la grande données comme la pierre angulaire. Dans ce volume, la détermination de l'IA « l'intelligence » de l'époque, les barrières de données prototypes ont commencé à apparaître progressivement.

Les données Barrière Il y a deux aspects, est le montant d'un, a est un nombre premier. La quantité de données ci-dessus, les grandes entreprises BAT ont un avantage commercial naturel, pour les entreprises de démarrage, non seulement sur le montant sous réserve des limitations et à cause des données limitées disponibles pour le traitement de la main-d'uvre, naturellement, ne peut être comparé aux géants en termes de qualité.

Cette fois-ci il faut mentionner la deuxième question face à start-up AI: il n'y a pas la cuisse peut contenir? Si les idées entrepreneuriales avant financement est sans préjudice du droit de contrôle, la tendance des affaires des temps l'IA cherche activement des acquisitions.

Les fusions et acquisitions, mais pas la seule façon d'éliminer les obstacles aux données, mais il est la méthode la plus efficace.

Un autre avantage des acquisitions, est d'éviter les risques provoqués par des zones étroites d'affaires. Si une entreprise a un seul produit, puis une fois le produit vendu, la société est la nature face à une impasse. Et une entreprise est un seul produit, est l'état actuel de la grande majorité des start-ups AI.

Ceci est principalement dû à la quantité limitée de démarrages et d'autres aspects du corps, il n'y a pas assez d'argent et d'efforts pour les opérations à plusieurs lignes. Et avec le soutien de gros bétail, la situation est naturellement différente.

Lire Xinjunkaiba

Dans le cadre de la recherche, AI start-up s'il y a moyen d'aller?

Nous nous engageons à tout en haut de l'étude approfondie du cadre de la chaîne de mépris de l'industrie de la recherche en IA. Les géants tels que Google ont jamais été de développer des gammes de produits et d'améliorer le cadre de la négligence.

Bien entendu, presque tous les AI cercle azéri plus grand rêve est de devenir un jour un grand frère pour faire le cadre, de sorte que chaque produit est attaché à votre ombre.

Cependant, avec plusieurs principal cadre open source popularité croissante, non seulement le cadre de la réalisation est difficile, très difficile de gagner encore des parts de marché. Ainsi, le cadre de la recherche de l'IA start-ups, faire des changements positifs, ne peut pointer un « cool » se donnait.

Auteur: brise Sheep

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