大家好，今天来为大家分享ibm 人工智能介绍的一些知识点，和ibm的人工智能的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
本文目录
人工智能证书排行榜
以下是一些著名的人工智能证书，排名不分先后：
1.IBMDataScienceProfessionalCertificate:由IBM和Coursera联合推出的人工智能数据科学专业证书，涵盖数据分析、机器学习、人工智能和大数据等内容。
2.TensorFlowDeveloperCertificate:由Google推出的人工智能TensorFlow框架开发者证书，测试考生的TensorFlow开发知识和技能。
3.NVIDIADeepLearningInstituteCertifications:由英伟达公司提供的针对深度学习的证书，涵盖各种主题，如计算机视觉、自然语言处理和高性能计算等。
4.MicrosoftCertified:AzureAIEngineerAssociate:微软推出的专为Azure人工智能工程师设计的认证，旨在测试考生使用Azure和人工智能的知识和技能。
5.ClouderaCertified:ProfessionalDataScientist:Cloudera公司提供的大数据和人工智能认证证书，涵盖数据科学和人工智能的广泛专业技能和知识。
6.ArtificialIntelligenceEngineer(AIE)Certification:由TheOpenGroup提供的人工智能工程师认证，旨在测试考生的人工智能技能和知识。
7.CertifiedAnalyticsProfessional(CAP):由INFORMS提供的分析师证书，涵盖数据分析、数据科学、统计分析和计算机科学等相关内容。
请注意，证书仅是证明技能和知识的一种方式，不能代表一个人的全部能力。同时，最重要的还是实践和经验，可以通过实际项目和工作经历来进一步拓展和发展自己的技能和知识。
IBM: 人工智能如何在企业决策中对抗人类偏见？
谢谢邀请。
在我们普遍的影响中，AI是具备与人类部分思考相类似的“思考”能力，同时又因为它在本质上是计算机算法技术，所以从某种角度上来说，它不像人类一样，具有“商量”的余地，具有“机械化”的非人特性。即使人工智能在决策时，具有比人类更准确、更理性、更程序化，但事实上，AI决策也可能存在偏见。
在我们日常交际和工作场合中，每个人都会根据信息差别，来作出不同决策，不至于在决策过程中，没有信息根据。而这种自动化、智能化决策已经从“高冷”的先进工具，即将演变为企业进行业务分析的常规化服务。这种服务业成为众多企业关注的方向，他们不再满足于仅通过人工整合数据，来进行市场分析与趋势预测，而是更希望进一步利用“客观、丰富、冷静”的先进科学算法来把握企业发展的战略规划。
人类在工作场合中，离不开处理大量的数据，以便于做出正确的决策，于是人工智能作为一项先进手段，成为一个不错的、帮助人类做出决策的方式。然而，受限于目前的人工智能的算法发展，它还是难以胜任这类决策助手的工作，即使它具备了从现实经验中自主学习的能力，但是，我们一般不会轻易给出真实情境，来使他帮我们做出决策。
事实上，由智能决策产生的失误并不鲜见，谷歌、微软等公司推出的算法产品都曾导致严重的偏见错误。所以，一旦这些疏漏出现在企业的数据处理上，那么对决策产生的负面影响，将会让企业在充满高风险的商业社会中，遭到致命的打击。与此同时，如果自动化决策是大势所趋，如果企业不拥抱AI，会很难跟上快速竞争、全面分析的步伐，这种“进退两难”局限与困境使企业管理者面临着挑战。
由此我们就可以推出，为什么人工智能的发展会给企业带来双面性作用，一方面可以帮助企业高层管理者做出协助性决策，另一方面，由于AI决策的机械化，如果出现错误，那么可能会步步错，这也就会让企业在面对人工智能转型，做出慎重考虑。
当然，拿电商企业来说，人工智能决策的价值不仅限于对企业的转型升级中，还集中解决信息大爆炸和信息过载的个性化内容推荐，从购物推荐到精准广告，这种ToC决策，可以从用户角度来提升服务质量，并以此来形成更好的复盘反馈。
当利用人工智能对犯罪人的犯罪风险进行评估，算法可以影响其刑罚；当自动驾驶汽车面对道德抉择的两难困境时，算法可以决定牺牲哪一方；当人工智能应用于武器系统，算法可以决定攻击目标，诸如此类。这种人工智能决策的作用还是很大的。
人工智能时代本质上是计算算法时代，现实生活和职场中的决策越来越多将由数学模型做出，而这些决策也会得到改善，应用在其他各行各业中，让商业人士能够更好地利用人工智能优化决策。
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IBM推出云工具检测AI偏见，中国人工智能行业发展如何？
人工智能AI不应该有标准。AI无非就是通过各种手段，模仿人的行为，而又提升类人类的大脑能力。100个AI就应该有100个样子，这样才体现了百花齐放，极大的鼓励人类不断地完善自己。西方国家搞各种标准，无非就是为了自己的那一点小小的利益，这是狭隘的思想；西方国家搞各种标准，无非就是想要中国人做他们的奴隶。接受他们的条条框框，这样就极大的限制了，中国人的创造性，也不利于世界的发展。我们这个世界，本来就应该是百花齐放的，丰富多彩的。西方国家一直都想统治全世界，用他们那套阻碍人的思想的所谓的标准，害人又害己。我们要同他们做坚决的而顽强的斗争。
在IBM、谷歌、脸书、苹果和微软这些巨头中，谁才是人工智能研究的领头羊？
苹果并不热衷人工智能研究，因为他们有非常保密的企业文化。如果凡事都秘密进行，那你肯定是不可能做成领头羊的。如果你不发表研究，那就不算是研究。最多只能算是科技发展。
微软做了很多突出的工作，但他们的很多人才都跳槽到脸书和谷歌去了。微软在语言中的深度学习方面有突出成就；在21世纪初，微软还没陷入如今的混乱之前，他们在书写识别方面也有一些成就。但是，比起FAIR和DeepMind，他们近期在这方面的努力似乎已经缺少野心。
谷歌在产品和服务的深度学习部署上可能居于领先地位，因为他们比其他人开始得都早，也因为谷歌公司确实很大。他们已经做了很多背景建设工作，例如TensorFlow和Tensor处理单元硬件。但是他们大多数的关注点都在应用和产品研发上，而不是长期的人工智能研究。谷歌大脑很多顶尖的研究人员也因此离开了谷歌，去做DeepMind,OpenAI,或是FAIR。
DeepMind在学习型人工智能方面工作出色。他们的长期研究目标与我们在FAIR上的长期目标基本一致，很多正在进行的研究主题也和我们差不多：无人管理模型、计划、强化学习、游戏、记忆增强网络、区分编程等等。他们正面临巨大挑战，在地理上和组织结构上，他们要和最大的内部客户——谷歌，分手了。对他们来说，以后可能要自掏腰包搞研究了，这是很困难的。但他们似乎适应得不错。
脸书是在两年半前开始FAIR的，并力求在短时间内在人工智能研究方面领先。我非常震惊，我们竟然能吸引这么多世界级研究人员，FAIR现在已经有大约60名研究人员和工程师，分布在纽约、门罗帕克、巴黎和西雅图。对于我们在过去的两年半间完成的研究的质量和影响，我也印象深刻。对于我们的目标，我们充满斗志，我们这个项目是长期项目，我们对公司有影响，这让我们感受到了自己的存在感。更重要的是，我们非常开放：我们的研究者每年要发表很多论文。一个有潜力的研究人员加入了一个闭塞的高兴死，从此消失在研究圈子里，这其实是一个很悲伤的故事。
OK，关于ibm 人工智能介绍和ibm的人工智能的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。