外媒速遞：企業招聘AI人才之前必須解決的三個問題
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今天給大家推薦的內容包括：企業招聘AI人才之前必須解決的三個問題、Docker開發者指南、應用程序如何看、聽、感覺、嗅與嘗以及如何選擇正確的數據集成工具。
一、企業招聘AI人才之前必須解決的三個問題
原文標題：3 needs to consider before your company makes its first AI hire
人工智能在商業世界中逐步占據一席之地，如今，數據與技術正成為眾多行業的差異化優勢因素。但與其他流行商業趨勢一樣，許多企業目前仍不理解人工智能究竟是什么、需要什么、實際功能以及與數據科學間的不同之處。而為了讓真正具備相關技術的人才管理這方面事務，你需要在AI招聘工作中解決以下三個問題。
1. 確定AI的優勢與劣勢
2. AI=大規模數據=大規模基礎設施
3. 你需要行動者，而非思考者
二、簡單教程：Docker開發者指南
原文標題：A Developer's Guide to Docker: A Gentle Introduction
“在我的機器上能跑啊。”這樣的話相信大家都聽過，大多數人也都說過。原本這只是句毫無意義的說辭，但容器技術的出現讓其真正變成一種解決方案。我們不僅可以將Docker添加至開發環境中解決問題，還能夠簡化新版本相關工作，推動團隊前進并允許成員們繼續使用其熟悉的工具。
1. 為何使用容器技術?
2. 一些技術術語
3. 羅列與獲取鏡像
4. 運行容器
三、傳感器與機器學習：應用程序如何看、聽、感覺、嗅與嘗
原文標題：Sensors and machine learning: How applications can see, hear, feel, smell, and taste
通過深度學習與機器學習、更快的CPU以及新型傳感器，計算機如今已經能夠看、聽、感覺、嗅、嘗甚至說話。而這一切感官效應都與某種傳感器——例如攝像頭——以及數學算法形式相關。
1. 看：圖像與面部識別
2. 聽：語音識別與聲音分類
3. 感覺：專有技術支持下的感官效應
4. 嗅：電子鼻
5. 嘗：另一種專有技術支持下的感官效應
四、如何選擇正確的數據集成工具
原文標題：How to choose the right data-integration tools
如今的數據往往來自多笑瞇瞇擅、文件系統、數據湖或存儲庫。為了滿足各類業務需求，我們必須將數據與其他數據源的記錄系統相集成，從而支持分析、面向客戶的應用程序或者內部工作流。而這又帶來了新的問題——我們該如何選擇正確的數據集成工具，從而對各類數據加以歸納?今天的文章將就此展開探討。
1. 數據技術與功能市場規模龐大
2. 數據集成編程與腳本
3. 傳統提取、轉換與加載(簡稱ETL)工具
4. 面向SaaS平臺的數據高速公路
5. 面向用戶與數據科學家的數據準備工具
6. 用于應用程序開發的API與數據集成方案
7. 大數據企業平臺與數據集成功能
8. AI驅動型數據集成平臺
9. 找到正確的數據集成工具組合
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