英语是未来计算机技术、编程技术、人工智能技术和情报学基础，怎么放弃，怎能降低地位，必须提高！但有些学科必须开卷了，闭卷死记硬背没有意义，还要增加编程课才能符合当前时代需要

郭爱华追问教育

英语科目“改革”再次成为毫无意义的热点，要改革的主要是这两点

学机械工程类、编程类、自动化、人工智能、电器化等专业就不会犯愁了。

城南柳畔

不知道2.85万，是一个机器人的造价，还是这一车间机器人的造价，反正有了机器人以后，工人们都走了。只剩下厂长，连看厂子，

ChatGPT& New Bing ：没有情感的机器

1.曾经在网络上流传一句：我是一个没有感情的机器人。这句略带调侃和诙谐的话，现在正从互联网照进现实。

2.这段时间爆火的chatGPT，在全球的火爆的程度，不亚于奥运会开幕式。微软的NewBing也迈入了这轰轰烈烈的讨论中。

3.它们对自己的认知和定位其实是非常的清晰，完全没有任何情感可言，NewBing甚至出现言语辱骂、词句威胁等所谓的语法用词的问题。所以很多人想找一些情感共鸣的声音，它是无法提供相应的解决方案。

4.随着数字化技术的发展和人工智能的普及，在未来的职业生涯规划中，使用编程，使用并操作人工智能系统，会变成必要的能力，否则，则有可能沦落为数字化时代的文盲。

5.人工智能系统正在以肉眼可见的速度增长、发展，我希望它们能变得更成熟，更出色。人工智能已经替代了企业中的一些基础性和重复性高的工作，未来的人工智能会在企业的发展中带来更大的价值，成为推动企业快速发展，提高效率的一把利刃。

6.数字化技术已然成为撬动企业快速发展的一把钥匙，数字化转型成为企业的必然选择。企业推进数字化转型，进一步则海阔天空，停滞不前，只能被这个时代所抛弃；在商场上厮杀，我们既要有有转型的底气，也要有先行者的勇气，通过数字化转型对企业进行大刀阔斧的改革，才有可能让企业跟上数字化时代的滚滚浪潮！

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企业十倍速增长的底层逻辑

【深度学习框架专栏限时打折中】PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它主要提供了两种高级功能：高效的GPU加速张量运算和自动微分机制。这使得PyTorch成为机器学习领域中最重要的深度学习框架之一。PyTorch的主要特点是易于学习、易于使用、灵活性良好，因此被广泛地使用于各种深度学习应用领域。

学习PyTorch：

1. 了解Python编程语言

2. 具有基础的深度学习知识，如卷积神经网络、循环神经网络等

3. 掌握基本的线性代数 /矩阵操作，掌握基本的微积分技巧

4. 掌握PyTorch相关的算法和API（如张量计算，自动微分等）

5. 熟悉深度学习应用领域，并有相关项目实践经验

6. 参加PyTorch相关的训练营、线上课程等提升自己

7. 经常关注和参与社区活动（社交媒体，论坛等等）

前景：

PyTorch是当前深度学习框架中最受欢迎的之一，由Facebook捐赠，得到大量开发者的广泛支持。随着深度学习技术的发展，PyTorch的应用范围还将不断扩大。在数学、计算机视觉、自然语言处理、人工智能等领域，PyTorch有着广泛的应用前景。同时，PyTorch的生态系统日臻完善，未来PyTorch的发展还将继续快速增长。因此，学习PyTorch是非常有前途的。

深度学习PyTorch极简入门

#深圳全面启动制造业数字化转型#深圳全面启动制造业数字化转型，这是一个积极的举措，有利于提升深圳制造业的竞争力和创新能力，推动制造业高质量发展再上新台阶。

根据网上的信息，深圳制造业数字化转型拥有良好基础，到2025年，全市规上工业企业全部实现数字化转型。深圳将通过加强政策引导、搭建平台支撑、培育示范引领、提升服务保障等措施，推动制造业数字化转型的广泛开展和深入实施。

这是一个符合时代潮流和市场需求的战略选择，也是一个展现深圳改革创新精神和实干担当的重要举措。

但是制造业数字化转型对社会和经济有正面和负面的影响。

正面的影响有：

提高了制造业的生产效率、质量和创新能力，增强了制造业的国际竞争力和市场占有率。

促进了制造业与其他行业的融合发展，拓展了制造业的服务化、智能化和个性化方向，增加了制造业的附加值和利润空间。

增加了对高层次编程、数据分析、人工智能等数字技能人才的需求，提高了这些人才的收入水平和社会地位。

负面的影响有：

使得大量简单、重复或困难的人工劳动力被机器或人工智能替代，导致这些劳动者失去就业机会或收入下降。

加剧了数字鸿沟，使得数字技能不足或缺乏数字设备的企业或个人难以享受数字经济带来的红利，甚至被边缘化或淘汰。

增加了数据安全和隐私保护方面的风险，需要加强相关法律法规和技术措施，防止数据泄露、滥用或被恶意攻击。

应对这些负面影响需要多方面的努力，比如政府部门要制定和完善相关的政策法规，加大对数字化转型的支持和引导，同时加强对数据安全和隐私保护的监管和执法。

企业要加快自身的数字化转型，利用数字技术提升自身竞争力和创新能力，同时关注社会责任和道德规范，保护好自己和客户的数据资产。

个人要不断提升自身的数字技能，适应数字经济时代的变化和需求，同时保护好自己的数字权益，避免数据泄露或被滥用。

社会要加强对数字化转型的普及和宣传，增强公众的数字意识和素养，同时建立有效的沟通和协作机制，促进各方面的共赢发展。

【要想做人工智能需要什么样的编程语言？】

现在人工智能很火，想要学习人工智能需要什么样的编程语言呢？

现在来看最主要的编程语言莫过于python编程语言了，之所以这样由以下三点原因:

第一点:python编程语言比较简单，他的语法极其简洁，如果你学习python,只需要一个多礼拜基本上你就可以掌握python,那么python这就算学完了吗？当然没有，之后的就是剩下的第二点。

第二点:python有许多封装库，我们可以直接使用他人的智慧来做我们自己的事情，有许多做人工智能需要的库，比如numpy,pandas,matplotlib,spacy,pytorch等等，这种强大的生态环境帮助我们来做人工智能。

第三点:主流来看大家都用python，所以最好你也要用python,如果你去github中搜索AI项目，那么多数都是使用的python语言来做的，所以如果你没有python语言的基础是没有办法搞得。

你觉得python语言如何呢？

每天五分钟python编程和数据分析

如果回溯历史，每次生产力的变革，科技的进步，给工作和生活带来的变化，其实都是一种转型，每次转型中，都有很多工种或工作被消灭，同时也有大量的新的工种和工作出现。其实没有必要担心人工智能ChatGPT给我们带来的变化。

竹简变纸张，制简人变造纸人，刻简人变印刷工。马车变蒸汽式火车，赶马车的，变成开火车的。电脑的广泛应用所推动的工业转型，搞算盘和按计算器的，变成编程的人了。那么这次的向人工智能和数字经济转型的年代，必然也是一种和平的转型。

历史是不断重复的，虽然表象不一样，但是根本是不变的。我们只要做好知识的储备来适应历史，不论科技怎么进步，都能活的潇洒！#我要上微头条#

【人工智能：神经网络不可解释？】

神经网络的灵感来源于人类的大脑，大脑必须通过联系的功能才可以发挥作用，所以如果让一些机器完成智能工作，那么就有两个选择：一个是编程，另外一个是学习。就人而言，人肯定是不能被编程的，所以人一定是学习的，所以神经网络模仿人类大脑就一定是学习的，而不是编程的。

Geoffrey Hinton可以认为是神经网络之父，它最初就坚定这种想法，在那个年代，大多数人都不在坚持了，只有他和少数的心里学家、计算机科学家在坚持，最初Geoffrey Hinton提出的反向传播效果并不好，当时他认为样本的标签是标错的，现在来看根本不是，而是样本数量不多，而且训练力不足，但是他的伟大之处在于，永远在黑暗中坚持，而且坚持多年，所以他被称为人工智能教父，获得图灵奖是实至名归。

现如今神经网络最大的问题就是不具备可解释性，连Geoffrey Hinton也很难从根本上解释他的工作原理，但是他效果确实很好。但神经网络理解却非常简单，神经网络由多个神经层构成，每个神经层有多个神经元，神经层与神经层之间相互连接，每个连接都有权值，我们通过反向传播进行学习，而学习到的就是改变权值。

神经元所做的就是输入乘以权值，然后将它们加起来，然后判断它们是否要输出，比如相加为负，那么不输出，如果相加为正，就输出，这就是神经网络的前向传播。

神经网络的前向传播和反向传播构成了神经网络的学习核心。

每天五分钟快速玩转深度学习算法