在很長的時(shí)間里,芯片領(lǐng)域的創(chuàng)新都比較少。但隨著深度學(xué)習(xí)打開了新的市場,企業(yè)需要特種芯片來加快深度學(xué)習(xí)和模型估計(jì)。其中有一家以色列創(chuàng)企Hailo主要為植入式設(shè)備打造深度學(xué)習(xí)芯片。近日這家公司宣布獲
首先,介紹一個(gè)新科技預(yù)測工具—技術(shù)成熟度曲線(The Hype Cycle)。技術(shù)成熟度曲線是美國高德納公司提出并使用的預(yù)測工具。從1995年開始,高德納公司就開始用技術(shù)成熟度曲 線
Azeem請我在CogX上做一次演講,并且希望我集中討論我希望觀眾領(lǐng)悟的一個(gè)點(diǎn)。幾年前我的工作的重點(diǎn)就是讓人們相信深度學(xué)習(xí)是一次真正的革命,而不是一時(shí)的熱潮,但是不斷涌現(xiàn)的諸多產(chǎn)品足以回答這個(gè)問
即便有了TensorFlow或OpenAI等人工智能框架的支持,相比主流網(wǎng)頁開發(fā)人員,人工智能仍然需要深層知識和理解。如果你已經(jīng)建立了一個(gè)工作原型,你就可能是這個(gè)房間里最聰明的人。恭喜你,你成了
一、人工智能與深度學(xué)習(xí) 2016年,AlphaGo與李世石九段的圍棋對決無疑掀起了全世界對人工智能領(lǐng)域的新一輪關(guān)注。在與李世石對戰(zhàn)的5個(gè)月之前,AlphaGo因擊敗歐洲圍棋冠軍樊麾二段,
結(jié)合深度學(xué)習(xí)與有性演化合成(sexual evoluTIonary synthesis)的新型態(tài)人工智能(AI)技術(shù),由于具備效率高、精簡、耗能低、互聯(lián)網(wǎng)依賴度低的特性,可直接安裝在低效能行動(dòng)裝
本篇對ADAS做一個(gè)基本介紹,在接下來的更新中將會(huì)描述各個(gè)模塊用到的技術(shù)以及解決方案簡介 汽車行業(yè)是一個(gè)有百年歷史的行業(yè),且在這100多年來,一直循序漸進(jìn)的發(fā)展,很少有突破性的進(jìn)
深度學(xué)習(xí)框架是幫助使用者進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的工具,它的出現(xiàn)降低了深度學(xué)習(xí)入門的門檻,你不需要從復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始編代碼,就可以根據(jù)需要使用現(xiàn)有的模型。 做個(gè)比喻,一套深度學(xué)習(xí)框架就像是一套積木
數(shù)據(jù)科學(xué)是個(gè)廣義的學(xué)科, AnalyTIcs data scienTIst(Type A)和Builder data scienTIst(Type B)有所不同。
幾乎所有深度學(xué)習(xí)的研究者都在使用GPU,但是對比深度學(xué)習(xí)硬鑒方案,ASIC、FPGA、GPU三種究竟哪款更被看好?主要是認(rèn)清對深度學(xué)習(xí)硬件平臺的要求。 今天被羅振宇的跨年演講刷爆了朋友圈
最近很長的一段時(shí)間,人工智能的熱度都維持在一定的高度。但是大家在關(guān)注或研究人工智能領(lǐng)域的時(shí)候,總是會(huì)遇到這樣的幾個(gè)關(guān)鍵詞:深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。那他們之間到底是什么樣的關(guān)系呢?
讓機(jī)器模仿人腦思考行為的深度學(xué)習(xí),是人工智能(AI)近年能夠在各行各業(yè)中加速發(fā)展的一大功臣。持續(xù)到今年,AI在眾多領(lǐng)域中紛紛展現(xiàn)出未來科技世代的嶄新面貌。研究機(jī)構(gòu)IDC也預(yù)估全球AI布局包括制造
不只軟、硬件廠商,許多云端服務(wù)商也紛紛卡位人工智能(AI)市場,但競爭白熱化對于開發(fā)者來說倒也不是一件壞事,再加上大廠之間互相合作,這也促使整個(gè)AI生態(tài)系走向開放的型態(tài),至少在市場上,資源會(huì)來越
當(dāng)Alpha Go點(diǎn)燃人類對深度學(xué)習(xí)的好奇心后,近年深度學(xué)習(xí)在市場上的討論度達(dá)到一個(gè)高峰。我們很容易從網(wǎng)絡(luò)資源上取得關(guān)于深度學(xué)習(xí)的開發(fā)步驟,若歸結(jié)到最根本的問題,究竟深度學(xué)習(xí)需要先準(zhǔn)備哪里些東西
工業(yè)用機(jī)器人與自動(dòng)販賣機(jī),約從1970年代起展開應(yīng)用,當(dāng)時(shí)曾引發(fā)恐慌,認(rèn)為無人化時(shí)代即將來臨;但制造業(yè)與服務(wù)業(yè)進(jìn)行因應(yīng)的改革之后,成功與機(jī)器人及自動(dòng)販賣機(jī)共存。 當(dāng)時(shí)的機(jī)器人無法取代人類
大數(shù)據(jù)人工智能技術(shù),在應(yīng)用層面包括機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等,它們都是現(xiàn)代人工智能的核心技術(shù)。在大數(shù)據(jù)背景下,這些技術(shù)均得到了質(zhì)的提升,人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的包含關(guān)系如下圖。
香港交易及結(jié)算所行政總裁李小加 、創(chuàng)新工場董事長兼CEO李開復(fù)、海爾家電集團(tuán)副總裁兼首席技術(shù)官趙峰、中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任王飛躍、北京大學(xué)人民醫(yī)院外科教授
無人機(jī)技術(shù)的發(fā)展十分迅速。從美軍無人機(jī)的使用,到現(xiàn)在無人機(jī)在研究、民用等多方面的普及,無人機(jī)已成為一種新的潮流[1-2]。隨之而來也帶來很多新問題,此前無人機(jī)險(xiǎn)撞戰(zhàn)機(jī)事件的發(fā)生,就給人們敲響了警
本文是對機(jī)器學(xué)習(xí)算法的一個(gè)概覽,以及個(gè)人的學(xué)習(xí)小結(jié)。通過閱讀本文,可以快速地對機(jī)器學(xué)習(xí)算法有一個(gè)比較清晰的了解。本文承諾不會(huì)出現(xiàn)任何數(shù)學(xué)公式及推導(dǎo),適合茶余飯后輕松閱讀,希望能讓讀者比較舒適地獲
我相信你已經(jīng)聽說過物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和人工智能(AI)。但是,你知道這兩個(gè)概念之間有什么區(qū)別嗎?或者,人們是不是認(rèn)為物聯(lián)網(wǎng)和人工智能代表折同樣的事情,這兩個(gè)詞實(shí)際上是可以被交互使用的?再或者,兩者