※ 引述《dextergong (dextergong)》之銘言：
: ※ 引述《BrownNoser (BrownNoser)》之銘言：
: 426路過，看這標題我就進來實話實說了各位臺灣朋友別生氣哈，人工智能方面中國比美
: 國強是很正常的事，為什么呢？因為人工智能的基礎是“大數據”，全世界43%的人工智
: 能論文都是中國人寫的；其次，中國每年能畢業上百萬的工程師，沒有任何一個國家能
: 做到這一點；最重要的是，全世界沒有任何一個國家的人民像中國人一樣樂于向互聯網
: 貢獻數據，通過各種買買買、賣賣賣。
: 假設人工智能醫生真的是靠大數據和海量的病例才喂養得出來，那么，未來最牛的
: 人工智能醫生還能出現在哪個國家呢？
: 無人駕駛也是一樣的，無人駕駛技術分為5個級別，，它的分類標準是按照司機從完全掌
: 控駕駛到汽車完全自動駕駛，目前最高級別的無人車路試只有谷歌和百度成功做到了，
: 估計真正使用的時間也是中國快，畢竟中國的法律一般是允許沒規范的“新玩意兒”先
: 自己玩一會再規范的~
: : 中國必成最大贏家
: : 紐時：大陸人工智能 超越美國不是夢話
: : http://www.chinatimes.com/realtimenews/20170206005071-260409
: : 中國AI人工智能研究領域突出表現，讓美國政府在2016年發布的人工智能
: : 報告中，曾多次提及要應對來自中國的競爭，確保美國在人工智能領域的
: : 領先位置。但《紐約時報》3日撰文指出：「大陸在該領域趕超美國不是
: : 夢話，並且認為美國很有可能在下一個科技戰爭中，失去技術壟斷優勢」。
: : 《紐約時報》提及，現今新技術越來越多出自消費類電子企業，而非軍方
: : 和先進的企業實驗室的擴散效應，隨著消費類電子產品製造轉移至亞洲，
: : 大陸政府和公司的實驗室都對人工智能大舉投資，讓大陸在人工智能的競
: : 爭中快速增強。
: : (旺報)
中國在軟體產業上能不能超越美國，這點蠻難講的
我猜是不行，不過只是猜XD
但是中國軟體工程師確實很多而且素質不差
看實例比較能服人
目前Dick Learning有幾個比較有名的開源框架
caffe
https://github.com/BVLC/caffe
TensorFlow
https://github.com/tensorflow/tensorflow
MXnet
https://github.com/dmlc/mxnet
可以看一下Author有多少26
但是能不能留住是個很大的問題
是說感覺很多人好像誤解AI...
目前一般講AI是指ML，ML又以CNN為主
一般來說最常做的就是辨識
把圖檔或聲音或文字或任何東西，餵進去辨識成你要的資料結構
再根據這些去做你想做的事情
倒是跟人民水準...我覺得是沒什麼關係
幾個實例
waifu2x，把宅圖放大+降噪，不是用傳統圖形演算法而是用Training找pattern
http://waifu2x.udp.jp/
之前推特很流行的自動上色，只要指定顏色會自動幫你用自然筆觸上色
http://paintschainer.preferred.tech/
有很多是做在後端你沒機會看到的，像Google的...幾乎所有服務
還有像是細胞的辨識
http://www.hksilicon.com/articles/1229296
很多單位也想在醫學上應用，直接讓AI判讀CT、MRI和其他數據，取代放射、檢驗科
https://goo.gl/UWsPcJ
台灣早期有些書或翻譯的程式設計相關書籍在中國很流行
像是鳥哥的Linux系列，候捷的C++相關譯本
不過現在很多新的東西，只能買到26寫的，有英文書台灣還沒翻譯
台灣軟體業不用跟中國比，在全世界大概都算後段班
而且大眾還沒自覺，這才是危險的地方