5 朱 晓天 3 的 盘面 3 的 应用 3 拥有 强大 3 强大 的 2 非常 可观 2 金融 领域 2 采用 的 2 自 学习 2 的 角度 2 的 自 2 的 是 2 汇丰 商学院 2 毅 菁 2 晓天 做客 2 是 拥有 2 是 人工智能 2 战胜 人类 2 实 盘 2 学习 能力 2 商学院 副教授 2 南都 公众 2 北大 汇丰 2 公众 论坛 2 做客 南都 2 余 毅 2 以 AlphaGo 2 人工智能 的 2 AlphaGo 采用 2 AlphaGo 为 1 高盛投资银行 600 1 领域 都 1 领域 的 1 领域 可能 1 预计 预测 1 预测 机器人 1 顾问 管理 1 韩国 棋手 1 面 是 1 需要 具备 1 随机 方式 1 除了 数据 1 限于 样本 1 银行 的 1 金融 银行 1 金融类 专家 1 金融 是 1 金融 将 1 金融 业态 1 都 是 1 都 开始 1 都市报 2017 1 通过 随机 1 通过 新 1 逐渐 替代 1 这种 模拟 1 这 才 1 还有 强大 1 还是 从 1 还 会 1 还 不仅仅 1 达到 不断 1 达到 5 1 软件 几 1 路 并 1 越发 广泛 1 走过 的 1 走 的 1 走向 5 1 走出 人类 1 资产 还 1 谷歌 人工智能 1 调整 出 1 论坛 金融 1 论坛 他 1 记者 余 1 讯 记者 1 训练 样本 1 认为 人工智能 1 计算 能力 1 计划 金融类 1 解释 真正 1 角度 还是 1 角度 人工智能 1 被 逐渐 1 被 人工智能 1 表示 目前 1 蒙特卡洛 树状 1 落败 早 1 菁 南都 1 菁 3 1 花 36 1 自动 完成 1 自动化 的 1 能 通过 1 能够 把 1 能够 战胜 1 能 多次 1 能力 这 1 能力 以 1 能力 为什么 1 胜 于 1 职位 也 1 职业 九段 1 而且 金融 1 美国 摩根大通 1 美元 不管 1 结果 反向 1 管理学院 客座教授 1 管理 下 1 第 二 1 第三方 面 1 第 一 1 程度 以及 1 秒钟 就 1 科技 金融 1 科技 公司 1 神经网络 的 1 神经网络 他用 1 真正 的 1 看报 RightsReserved 1 相应 调整 1 目前 人工智能 1 盘面 样本 1 盘面 数据 1 盘面 成功 1 盘 对垒 1 盘 从未 1 的 软件 1 的 路 1 的 资产 1 的 计算 1 的 而且 1 的 结果 1 的 现券 1 的 潜在 1 的 深刻 1 的 概率 1 的 最佳 1 的 数据 1 的 效果 1 的 地方 1 的 发展 1 的 参数 1 的 切入点 1 的 关键 1 的 人工智能 1 的 事情 1 用 自动化 1 现券 交易员 1 版次 AA 1 爆发 增长 1 然而 人工智能 1 潜在 市场 1 深刻 变革 1 深入 剖析 1 洁 最终 1 法 这种 1 法律顾问 花 1 此外 朱 1 模拟 方法 1 模拟 出新 1 概率 从而 1 棋手 柯 1 棋手 李世石 1 样本 走出 1 样本 的 1 样本 然而 1 样本 库 1 树状 搜寻 1 柯 洁 1 来源 南方 1 条件 第 1 李世石 为何 1 机器人 顾问 1 未来 又是 1 有望 达到 1 有 人工智能 1 月 28 1 月 20 1 最终 不 1 最佳 的 1 最佳 切入点 1 替代 此外 1 晓天 认为 1 晓天 解释 1 晓天 表示 1 是 非常 1 是 蒙特卡洛 1 是 它 1 是 卷积 1 是从 金融 1 早 在 1 日 版次 1 日 北大 1 方法 能 1 方式 不断 1 方向 高盛投资银行 1 新 走 1 新 样本 1 数据 还有 1 数据 支撑 1 数据 其 1 数据 作为 1 敌 谷歌 1 效益 也 1 效果 科技 1 支撑 AlphaGo 1 摩根大通 用 1 搜寻 法 1 推出 新 1 据悉 AlphaGo 1 拥有 1000 1 把 内部 1 技术 的 1 打败 韩国 1 才 是 1 手机 看报 1 所 带来 1 所 取代 1 成功 的 1 思考 的 1 律师 法律顾问 1 当前 的 1 强大 数据 1 开始 有 1 开 始 1 应用 都 1 应用 并且 1 应用 已经 1 库 的 1 广泛 大量 1 并 通过 1 并且 一些 1 年 05 1 带来 的 1 市场 效益 1 已 被 1 已经 越发 1 局 限于 1 就 能够 1 就是 一个 1 就 以 1 小时 做 1 将来 的 1 将 是 1 对 金融 1 对垒 的 1 客座教授 国家 1 完成 朱 1 它 胜 1 学习 和 1 始 被 1 如何 走向 1 大量 领域 1 多次 战胜 1 多个 GPU 1 多个 CPU 1 复旦大学 管理学院 1 处理器 第 1 增长 有望 1 型 神经网络 1 地方 据悉 1 在 金融 1 在 去年 1 图片 处理器 1 国家 千 1 围棋 职业 1 团队 已 1 和 思考 1 和 700 1 可观 的 1 可观 他 1 可能 就是 1 只 剩下 1 变革 除了 1 取代 只 1 发展 程度 1 反向 推出 1 又是 如何 1 参数 达到 1 去年 AlphaGo 1 历史 上 1 卷积 型 1 南都 讯 1 南方 都市报 1 千 人 1 ‌ 北大 1 副教授 朱 1 副教授 复旦大学 1 剩下 两个 1 剖析 了 1 初级 职位 1 切入点 来源 1 切入点 scroll 1 出 神经网络 1 出新 的 1 几 秒钟 1 内部 律师 1 具备 三个 1 其 第三方 1 其 拥有 1 关键 方向 1 公司 的 1 做 的 1 例子 深入 1 例 其 1 作者 余 1 作为 训练 1 会 爆发 1 以及 对 1 以 4 1 他 预计 1 他用 人类 1 他 以 1 从而 相应 1 从 科技 1 从未 走过 1 人 计划 1 人 美国 1 人类 的 1 人类 朱 1 人类 实 1 人类 历史 1 人类 人工智能 1 人 的 1 人工智能 需要 1 人工智能 还 1 人工智能 未来 1 人工智能 技术 1 人工智能 所 1 人工智能 当前 1 人工智能 将来 1 人工智能 在 1 人工智能 产生 1 人工智能 AlphaGo 1 产生 的 1 交易员 团队 1 于 人类 1 二 拥有 1 事情 自动 1 了 人工智能 1 也 非常 1 也 开 1 九段 棋手 1 为 例子 1 为 例 1 为何 AlphaGo 1 为什么 AlphaGo 1 中央处理器 和 1 中国 围棋 1 个 小时 1 两个 人 1 业态 所 1 专家 朱 1 不管 是从 1 不断 模拟 1 不断 学习 1 不 敌 1 不仅仅 局 1 下 的 1 上 3000 1 三个 条件 1 万 实 1 万亿 美元 1 万 个 1 一 是 1 一些 初级 1 一个 最佳 1 scroll 手机 1 RightsReserved 1 GPU 图片 1 CPU 中央处理器 1 AlphaGo 落败 1 AlphaGo 能够 1 AlphaGo 能 1 AlphaGo 就 1 AA 05 1 700 多个 1 600 人 1 5 月 1 5 万亿 1 4 1 1 36 万 1 3000 万 1 3 0 1 28 日 1 20 日 1 2017 年 1 1 打败 1 1000 多个 1 0 中国 1 05 月 1 05 作者