一、ai学习哪里看
以下是几个可以学习AI的平台：
阿里云AI学习路线：由阿里云推出，其开发者社区提供完整学习路线，集“学+测”为一体，旨在助力用户从入门到进阶掌握AI知识与技能，包含30门在线课程和22个实战案例。
AI大学堂：由讯飞开放平台打造，是专业的AI学习、交流和培训平台。这里的课程专业、有趣且实用，还会定期开展未来课栈、精品课堂等线下活动，并举办AI开发者大赛，开放专业技术能力。
ShowMeAI：作为人工智能领域的资料库和学习社区，覆盖Python、数据科学、机器学习等多个方向，为AI学习、求职、项目落地等场景提供结构化路径和全套资料库。
AI城市（ai.seitei.cn）：该网站拥有数千款AI工具，有助于学习者了解实用的AI工具，掌握AI技巧，提升职场竞争力。
ML for Beginners：这是微软推出的免费开源机器学习课程，为期12周共26节课，每节课包含课前和课后测验、书面说明、解决方案及作业等内容。
二、未来科技巨头引领人工智能行业发展
未来科技巨头将继续引领人工智能行业发展：
谷歌：
持续投资与收购：谷歌不断增加对人工智能的投资，并通过收购初创企业或建立自家项目积极参与竞争。
AI专利领先：DeepMind在AI专利数量上超越美国公司，表明谷歌对AI的重视程度。
广泛应用：Google Assistant成为市场上最受欢迎的虚拟助理之一，支持自然语言交互和个性化建议。
技术创新：谷歌在无人驾驶汽车技术方面取得突破，计划将其商业化应用于出租车服务。
微软：
机器学习算法：微软致力于开发强大而高效的机器学习算法，并将其应用于多个产品与服务。
Cortana与Azure：Cortana虚拟助手在Windows Phone上知名度较高，Azure平台为企业提供AI项目部署所需环境。
医疗诊断影像分析：微软正在开发深度学习技术，帮助医生更准确地诊断疾病。
亚马逊：
AI在零售业应用：作为全球最大在线零售商之一，亚马逊积极探索AI在核心业务中的潜力。
Alexa语音助手：Alexa不仅可播放音乐、回答问题，还能控制家居物联网设备或进行在线购物。
机器学习平台：Amazon Machine Learning平台为开发者提供强大算法解决挑战。
Facebook：
AI科研项目：Facebook加大对人工智能行业的投资，推动相关科研项目。
计算机视觉与自然语言处理：在计算机视觉和自然语言处理方面取得突破，开发智能系统理解和生成人类语言。
国际合作：
跨界合作：谷歌、微软等科技巨头联手建立OpenAI组织，促进强化学习的研究与发展。
政府支持：各国政府也开始重视AI事务，发布相关报告和规划以推动AI研究与发展。
综上所述，未来科技巨头将继续通过投资、收购和自主研发等方式引领人工智能行业的发展，不断拓宽边界并尝试解决各种问题。这些努力将为我们带来更加先进且便利的生活，并对经济社会产生深远影响。
三、数据科学平台有哪些？
天池：天池大数据竞赛是由阿里巴巴主办，面向全球新生代力量的高端算法竞赛。
京东JDATA：京东JDATA是京东旗下一个智汇平台，平台提供了大数据竞赛、在线的数据分析处理工具以及数据科学社区。这个平台的赛题来自京东主办的JDATA算法大赛，赛题方向主要是偏电商物流、生活应用类。
Biendata：是北京数竞科技有限公司创办的一个人工智能竞赛平台，用户可通过该平台报名并参加人工智能领域各类赛事。
DataFountain：是北京数联众创科技有限公司旗下品牌，是国内领先的数据竞赛服务平台和数据智能协同创新平台，旨在围绕协作、数据、知识、技能形成大数据爱好者的专业成长链路。
Heywhale和鲸：和鲸社区（原 “科赛网”）成立于2015年，是中国知名的第三方数据科学社区之一，较早一批专注于大数据算法比赛的平台。
FlyAI：是北京智能工场科技有限公司旗下为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台，每周免费提供项目开源算法样例，支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型。
DataCastle数据城堡：DataCastle数据科学学习社区隶属于成都数聚城堡科技有限公司，是由电子科技大学周涛教雀汪族授创建的数据极客圈，聚集了全球数据精英、领先的数据科学思维与智慧以及各行业领域优质数据资源。（对新人友好）
飞桨AI Studio：飞桨AI Studio是基于百度深度学习平台飞桨的人工智能学习与实训社区， 分设飞桨大赛、飞桨常规赛、新人练习赛等。
华为云：严格来说，华为云更像一个综合性开发者赛事平台，且只为华为集团自身业务服务，陵则竟赛涵盖机器学习软件开发、硬件开发、系统开发、工业互联网等众多方向。
AMARS数据科学平台：MARS大数据服务平台是南数运筹与科学研究院(简称南数研究院)，在江苏顷弊省大数据联盟指导下创建的专业性竞赛平台和大数据开放服务平台。
其余还有：兰亭 、数睿思等平台
国内一些常见的数据科学平台有：
DataCastle: DataCastle 是一个专注于数据竞赛和数据科学挑战的平台，为数据科学家提供了丰富的数据集和竞赛项目，用于实践和展示数据分析和建模能力。
腾讯云智能分析平台（Smart Analytic Platform，SAP）: 腾讯云的智能分析平台提供了数据处理、机器学习和人工智能的功能，帮助用户从数据中提取有价值的信息。
百度智能云数据分析（Baidu Cloud Data Analysis，BCDA）: 百度智能云的数据分析平台提供了数据处理、可视化和机器学习的功能，适用于各种数据分析任务。
DataCanvas: DataCanvas 是一家提供数据分析和可视化的平台，支持多种数据源的整合和分析，帮助用户进行数据洞察。
数云智能分析平台: 数云智能分析平台为用户提供了数据处理、分析、可视化和建模的功能，支持数据的探索和应用。
易宝云数据分析平台: 易宝云数据分析平台提供了数据处理、报表和可视化的功能，帮助用户进行数据分析和业务洞察。
中科软数智引擎（iSoftStone Smart Data Engine，SDE）: 中科软的数智引擎提供了数据集成、分析和可森没袜视化的功能，用于帮助企业实现数据驱动的决策。
云从数据分析平台: 云从数据分析平台为用户提供了数据处理、可视化和建模的功能，支持多种数据源的整合和分析。
这些是一些在中国常见的数据科学平台和工具，它们涵盖了数据处理、分析、可视化、机器学习等多个领域，适用于不同的业务需求和技术背景。
另外还有一些此激国内不常见的数据科学平台，
Jupyter Notebook: Jupyter Notebook 是一个开源的交互式笔记本工具，支持多种编程语言，如Python、R等。它允许用户编写和共享代码、文本、图像和可视化结果，非常适合数据分析和建模。
RStudio: RStudio 是专门为R语言设计的集成开发环境（IDE），它提供了丰富的功能，用于数据可视化、统计分析和建模。
Anaconda: Anaconda 是一个Python和R的开源发行版，察迟它包含了许多常用的数据科学工具和库，方便用户进行数据处理、分析和建模。
Tableau: Tableau 是一款流行的可视化工具，可以帮助用户将数据转化为交互式的可视化图表和仪表盘，使数据更容易理解和分析。
KNIME: KNIME 是一个开源的数据分析平台，支持可视化拖拽式的数据处理和建模，适用于初学者和有经验的数据科学家。
Databricks: Databricks 是一个用于大数据处理和分析的平台，特别针对Apache Spark。它提供了协作环境，适合团队合作进行数据分析和机器学习。
Google Colab: Google Colab 是一个基于云的Jupyter Notebook环境，用户可以免费使用Google的计算资源进行数据分析和机器学习实验。
IBM Watson Studio: IBM Watson Studio 提供了一套工具和环境，用于数据准备、机器学习建模、模型部署和协作。
Microsoft Azure Machine Learning: Azure Machine Learning 是微软提供的云端机器学习平台，支持数据处理、建模和部署。
Alteryx: Alteryx 提供了自助式数据预处理和分析的平台，使用户能够从不同来源整合、准备和分析数据。
