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今天给大家推荐的内容包括：企业招聘AI人才之前必须解决的三个问题、Docker开发者指南、应用程序如何看、听、感觉、嗅与尝以及如何选择正确的数据集成工具。
一、企业招聘AI人才之前必须解决的三个问题
原文标题：3 needs to consider before your company makes its first AI hire
人工智能在商业世界中逐步占据一席之地，如今，数据与技术正成为众多行业的差异化优势因素。但与其他流行商业趋势一样，许多企业目前仍不理解人工智能究竟是什么、需要什么、实际功能以及与数据科学间的不同之处。而为了让真正具备相关技术的人才管理这方面事务，你需要在AI招聘工作中解决以下三个问题。
1. 确定AI的优势与劣势
2. AI=大规模数据=大规模基础设施
3. 你需要行动者，而非思考者
二、简单教程：Docker开发者指南
原文标题：A Developer's Guide to Docker: A Gentle Introduction
“在我的机器上能跑啊。”这样的话相信大家都听过，大多数人也都说过。原本这只是句毫无意义的说辞，但容器技术的出现让其真正变成一种解决方案。我们不仅可以将Docker添加至开发环境中解决问题，还能够简化新版本相关工作，推动团队前进并允许成员们继续使用其熟悉的工具。
1. 为何使用容器技术?
2. 一些技术术语
3. 罗列与获取镜像
4. 运行容器
三、传感器与机器学习：应用程序如何看、听、感觉、嗅与尝
原文标题：Sensors and machine learning: How applications can see, hear, feel, smell, and taste
通过深度学习与机器学习、更快的CPU以及新型传感器，计算机如今已经能够看、听、感觉、嗅、尝甚至说话。而这一切感官效应都与某种传感器——例如摄像头——以及数学算法形式相关。
1. 看：图像与面部识别
2. 听：语音识别与声音分类
3. 感觉：专有技术支持下的感官效应
4. 嗅：电子鼻
5. 尝：另一种专有技术支持下的感官效应
四、如何选择正确的数据集成工具
原文标题：How to choose the right data-integration tools
如今的数据往往来自多笑眯眯擅、文件系统、数据湖或存储库。为了满足各类业务需求，我们必须将数据与其他数据源的记录系统相集成，从而支持分析、面向客户的应用程序或者内部工作流。而这又带来了新的问题——我们该如何选择正确的数据集成工具，从而对各类数据加以归纳?今天的文章将就此展开探讨。
1. 数据技术与功能市场规模庞大
2. 数据集成编程与脚本
3. 传统提取、转换与加载(简称ETL)工具
4. 面向SaaS平台的数据高速公路
5. 面向用户与数据科学家的数据准备工具
6. 用于应用程序开发的API与数据集成方案
7. 大数据企业平台与数据集成功能
8. AI驱动型数据集成平台
9. 找到正确的数据集成工具组合
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