一、ai學習哪里看
以下是幾個可以學習AI的平臺：
阿里云AI學習路線：由阿里云推出，其開發(fā)者社區(qū)提供完整學習路線，集“學+測”為一體，旨在助力用戶從入門到進階掌握AI知識與技能，包含30門在線課程和22個實戰(zhàn)案例。
AI大學堂：由訊飛開放平臺打造，是專業(yè)的AI學習、交流和培訓平臺。這里的課程專業(yè)、有趣且實用，還會定期開展未來課棧、精品課堂等線下活動，并舉辦AI開發(fā)者大賽，開放專業(yè)技術能力。
ShowMeAI：作為人工智能領域的資料庫和學習社區(qū)，覆蓋Python、數(shù)據(jù)科學、機器學習等多個方向，為AI學習、求職、項目落地等場景提供結構化路徑和全套資料庫。
AI城市（ai.seitei.cn）：該網(wǎng)站擁有數(shù)千款AI工具，有助于學習者了解實用的AI工具，掌握AI技巧，提升職場競爭力。
ML for Beginners：這是微軟推出的免費開源機器學習課程，為期12周共26節(jié)課，每節(jié)課包含課前和課后測驗、書面說明、解決方案及作業(yè)等內(nèi)容。
二、未來科技巨頭引領人工智能行業(yè)發(fā)展
未來科技巨頭將繼續(xù)引領人工智能行業(yè)發(fā)展：
谷歌：
持續(xù)投資與收購：谷歌不斷增加對人工智能的投資，并通過收購初創(chuàng)企業(yè)或建立自家項目積極參與競爭。
AI專利領先：DeepMind在AI專利數(shù)量上超越美國公司，表明谷歌對AI的重視程度。
廣泛應用：Google Assistant成為市場上最受歡迎的虛擬助理之一，支持自然語言交互和個性化建議。
技術創(chuàng)新：谷歌在無人駕駛汽車技術方面取得突破，計劃將其商業(yè)化應用于出租車服務。
微軟：
機器學習算法：微軟致力于開發(fā)強大而高效的機器學習算法，并將其應用于多個產(chǎn)品與服務。
Cortana與Azure：Cortana虛擬助手在Windows Phone上知名度較高，Azure平臺為企業(yè)提供AI項目部署所需環(huán)境。
醫(yī)療診斷影像分析：微軟正在開發(fā)深度學習技術，幫助醫(yī)生更準確地診斷疾病。
亞馬遜：
AI在零售業(yè)應用：作為全球最大在線零售商之一，亞馬遜積極探索AI在核心業(yè)務中的潛力。
Alexa語音助手：Alexa不僅可播放音樂、回答問題，還能控制家居物聯(lián)網(wǎng)設備或進行在線購物。
機器學習平臺：Amazon Machine Learning平臺為開發(fā)者提供強大算法解決挑戰(zhàn)。
Facebook：
AI科研項目：Facebook加大對人工智能行業(yè)的投資，推動相關科研項目。
計算機視覺與自然語言處理：在計算機視覺和自然語言處理方面取得突破，開發(fā)智能系統(tǒng)理解和生成人類語言。
國際合作：
跨界合作：谷歌、微軟等科技巨頭聯(lián)手建立OpenAI組織，促進強化學習的研究與發(fā)展。
政府支持：各國政府也開始重視AI事務，發(fā)布相關報告和規(guī)劃以推動AI研究與發(fā)展。
綜上所述，未來科技巨頭將繼續(xù)通過投資、收購和自主研發(fā)等方式引領人工智能行業(yè)的發(fā)展，不斷拓寬邊界并嘗試解決各種問題。這些努力將為我們帶來更加先進且便利的生活，并對經(jīng)濟社會產(chǎn)生深遠影響。
三、數(shù)據(jù)科學平臺有哪些？
天池：天池大數(shù)據(jù)競賽是由阿里巴巴主辦，面向全球新生代力量的高端算法競賽。
京東JDATA：京東JDATA是京東旗下一個智匯平臺，平臺提供了大數(shù)據(jù)競賽、在線的數(shù)據(jù)分析處理工具以及數(shù)據(jù)科學社區(qū)。這個平臺的賽題來自京東主辦的JDATA算法大賽，賽題方向主要是偏電商物流、生活應用類。
Biendata：是北京數(shù)競科技有限公司創(chuàng)辦的一個人工智能競賽平臺，用戶可通過該平臺報名并參加人工智能領域各類賽事。
DataFountain：是北京數(shù)聯(lián)眾創(chuàng)科技有限公司旗下品牌，是國內(nèi)領先的數(shù)據(jù)競賽服務平臺和數(shù)據(jù)智能協(xié)同創(chuàng)新平臺，旨在圍繞協(xié)作、數(shù)據(jù)、知識、技能形成大數(shù)據(jù)愛好者的專業(yè)成長鏈路。
Heywhale和鯨：和鯨社區(qū)（原 “科賽網(wǎng)”）成立于2015年，是中國知名的第三方數(shù)據(jù)科學社區(qū)之一，較早一批專注于大數(shù)據(jù)算法比賽的平臺。
FlyAI：是北京智能工場科技有限公司旗下為AI開發(fā)者提供數(shù)據(jù)競賽并支持GPU離線訓練的一站式服務平臺，每周免費提供項目開源算法樣例，支持算法能力變現(xiàn)以及快速的迭代算法模型。
DataCastle數(shù)據(jù)城堡：DataCastle數(shù)據(jù)科學學習社區(qū)隸屬于成都數(shù)聚城堡科技有限公司，是由電子科技大學周濤教雀汪族授創(chuàng)建的數(shù)據(jù)極客圈，聚集了全球數(shù)據(jù)精英、領先的數(shù)據(jù)科學思維與智慧以及各行業(yè)領域優(yōu)質數(shù)據(jù)資源。（對新人友好）
飛槳AI Studio：飛槳AI Studio是基于百度深度學習平臺飛槳的人工智能學習與實訓社區(qū)， 分設飛槳大賽、飛槳常規(guī)賽、新人練習賽等。
華為云：嚴格來說，華為云更像一個綜合性開發(fā)者賽事平臺，且只為華為集團自身業(yè)務服務，陵則竟賽涵蓋機器學習軟件開發(fā)、硬件開發(fā)、系統(tǒng)開發(fā)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等眾多方向。
AMARS數(shù)據(jù)科學平臺：MARS大數(shù)據(jù)服務平臺是南數(shù)運籌與科學研究院(簡稱南數(shù)研究院)，在江蘇頃弊省大數(shù)據(jù)聯(lián)盟指導下創(chuàng)建的專業(yè)性競賽平臺和大數(shù)據(jù)開放服務平臺。
其余還有：蘭亭 、數(shù)睿思等平臺
國內(nèi)一些常見的數(shù)據(jù)科學平臺有：
DataCastle: DataCastle 是一個專注于數(shù)據(jù)競賽和數(shù)據(jù)科學挑戰(zhàn)的平臺，為數(shù)據(jù)科學家提供了豐富的數(shù)據(jù)集和競賽項目，用于實踐和展示數(shù)據(jù)分析和建模能力。
騰訊云智能分析平臺（Smart Analytic Platform，SAP）: 騰訊云的智能分析平臺提供了數(shù)據(jù)處理、機器學習和人工智能的功能，幫助用戶從數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。
百度智能云數(shù)據(jù)分析（Baidu Cloud Data Analysis，BCDA）: 百度智能云的數(shù)據(jù)分析平臺提供了數(shù)據(jù)處理、可視化和機器學習的功能，適用于各種數(shù)據(jù)分析任務。
DataCanvas: DataCanvas 是一家提供數(shù)據(jù)分析和可視化的平臺，支持多種數(shù)據(jù)源的整合和分析，幫助用戶進行數(shù)據(jù)洞察。
數(shù)云智能分析平臺: 數(shù)云智能分析平臺為用戶提供了數(shù)據(jù)處理、分析、可視化和建模的功能，支持數(shù)據(jù)的探索和應用。
易寶云數(shù)據(jù)分析平臺: 易寶云數(shù)據(jù)分析平臺提供了數(shù)據(jù)處理、報表和可視化的功能，幫助用戶進行數(shù)據(jù)分析和業(yè)務洞察。
中科軟數(shù)智引擎（iSoftStone Smart Data Engine，SDE）: 中科軟的數(shù)智引擎提供了數(shù)據(jù)集成、分析和可森沒襪視化的功能，用于幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動的決策。
云從數(shù)據(jù)分析平臺: 云從數(shù)據(jù)分析平臺為用戶提供了數(shù)據(jù)處理、可視化和建模的功能，支持多種數(shù)據(jù)源的整合和分析。
這些是一些在中國常見的數(shù)據(jù)科學平臺和工具，它們涵蓋了數(shù)據(jù)處理、分析、可視化、機器學習等多個領域，適用于不同的業(yè)務需求和技術背景。
另外還有一些此激國內(nèi)不常見的數(shù)據(jù)科學平臺，
Jupyter Notebook: Jupyter Notebook 是一個開源的交互式筆記本工具，支持多種編程語言，如Python、R等。它允許用戶編寫和共享代碼、文本、圖像和可視化結果，非常適合數(shù)據(jù)分析和建模。
RStudio: RStudio 是專門為R語言設計的集成開發(fā)環(huán)境（IDE），它提供了豐富的功能，用于數(shù)據(jù)可視化、統(tǒng)計分析和建模。
Anaconda: Anaconda 是一個Python和R的開源發(fā)行版，察遲它包含了許多常用的數(shù)據(jù)科學工具和庫，方便用戶進行數(shù)據(jù)處理、分析和建模。
Tableau: Tableau 是一款流行的可視化工具，可以幫助用戶將數(shù)據(jù)轉化為交互式的可視化圖表和儀表盤，使數(shù)據(jù)更容易理解和分析。
KNIME: KNIME 是一個開源的數(shù)據(jù)分析平臺，支持可視化拖拽式的數(shù)據(jù)處理和建模，適用于初學者和有經(jīng)驗的數(shù)據(jù)科學家。
Databricks: Databricks 是一個用于大數(shù)據(jù)處理和分析的平臺，特別針對Apache Spark。它提供了協(xié)作環(huán)境，適合團隊合作進行數(shù)據(jù)分析和機器學習。
Google Colab: Google Colab 是一個基于云的Jupyter Notebook環(huán)境，用戶可以免費使用Google的計算資源進行數(shù)據(jù)分析和機器學習實驗。
IBM Watson Studio: IBM Watson Studio 提供了一套工具和環(huán)境，用于數(shù)據(jù)準備、機器學習建模、模型部署和協(xié)作。
Microsoft Azure Machine Learning: Azure Machine Learning 是微軟提供的云端機器學習平臺，支持數(shù)據(jù)處理、建模和部署。
Alteryx: Alteryx 提供了自助式數(shù)據(jù)預處理和分析的平臺，使用戶能夠從不同來源整合、準備和分析數(shù)據(jù)。
