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具備機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)，離真正的人工智能還差多遠(yuǎn)？
我們周?chē)氖挛镎兊迷絹?lái)越智能。從汽車(chē)到智能手機(jī)，到數(shù)字助理，甚至包括機(jī)器人。我們不只是在講每天層出不窮的、突破性的新功能。更重要的是，設(shè)備、計(jì)算機(jī)和機(jī)器都在聰
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可用于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)
CEVA 汽車(chē)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)主管 Jeff VanWashenova高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng) (ADAS) 可提供解決方案，用以滿(mǎn)足駕乘人員對(duì)道路安全及出行體驗(yàn)的更高要求。諸如車(chē)道偏離警告、自動(dòng)剎車(chē)及泊車(chē)
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GPU上四大分布式深度學(xué)習(xí)框架的區(qū)別是什么？
隨著深度學(xué)習(xí)應(yīng)用不斷進(jìn)入商用化，各類(lèi)框架在服務(wù)器端上的部署正在增多，可擴(kuò)展性正逐漸成為性能的重要指標(biāo)。香港浸會(huì)大學(xué)褚曉文團(tuán)隊(duì)近日提交的論文對(duì)四種可擴(kuò)展框架進(jìn)行了橫向評(píng)測(cè)(Caffe-MPI、CNTK、MXNet 與 TensorFlow)。該研究不僅對(duì)各類(lèi)深度學(xué)習(xí)框架的可擴(kuò)展性做出了對(duì)比，也對(duì)高性能服務(wù)器的優(yōu)化提供了方向。
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新型深度學(xué)習(xí)AI軟件問(wèn)世：不受限于互聯(lián)網(wǎng)
加拿大研究人員研發(fā)出一種新技術(shù)——深度學(xué)習(xí)人工智能軟件。小到智能手機(jī)，大到工業(yè)機(jī)器人，都能應(yīng)用這款軟件。同時(shí)，這款軟件的開(kāi)發(fā)也為人工智能不再受限于互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算鋪平了道路。
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監(jiān)控技術(shù)新天地：人工智能讓壞人無(wú)處可逃
好萊塢驚悚片長(zhǎng)久以來(lái)就已實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，用來(lái)識(shí)別某人的身份以及他們?cè)谝曨l和圖像上做何事的工具正在成形。多年來(lái)，F(xiàn)acebook和百度等公司一直在研發(fā)這種人工智能技術(shù)。但是，隨著差錯(cuò)率不斷縮小，以及這些系統(tǒng)使用范圍不斷擴(kuò)大，我們可以預(yù)見(jiàn)到，在不久的將來(lái)，每一段視頻都可以用于分析，從而識(shí)別出里面的人物、物體和行為。
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Qualcomm加速推進(jìn)人工智能研究，將技術(shù)帶到業(yè)界最前沿
Qualcomm Incorporated子公司Qualcomm Technologies， Inc.于今日闡釋了其人工智能愿景——即以無(wú)處不在的終端側(cè)人工智能對(duì)云端人工智能實(shí)現(xiàn)補(bǔ)充。在我們預(yù)想中的世界里，人工智能將使終端、機(jī)器、汽車(chē)和萬(wàn)物都變得更加智能，簡(jiǎn)化并豐富我們的日常生活。
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人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的聯(lián)系與區(qū)別
總結(jié)2016年一件有紀(jì)念意義的科技事件是阿法狗戰(zhàn)勝?lài)寰哦芜x手李世石，標(biāo)志著人工智能算法達(dá)到了新的高度，同時(shí)也說(shuō)明了人工智能未來(lái)發(fā)展的潛力，未來(lái)人工智能將會(huì)給工業(yè)服務(wù)業(yè)農(nóng)業(yè)帶來(lái)很大的影響。
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人工智能技術(shù)安防領(lǐng)域的未來(lái)在哪里？
由于受到技術(shù)瓶頸及硬件平臺(tái)計(jì)算能力的限制，人工智能在安防行業(yè)的應(yīng)用一直發(fā)展緩慢。但自從2010年以來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，使得深度學(xué)習(xí)發(fā)揮潛力。同時(shí)以GPU為代表的硬件平臺(tái)計(jì)算能力的飛速提升，更進(jìn)一步加速了深度學(xué)習(xí)技術(shù)的普及。
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為了提升深度學(xué)習(xí)效率，IBM開(kāi)發(fā)出DDL軟件庫(kù)
近年來(lái)，處理器技術(shù)進(jìn)入如此大，一個(gè)像U盤(pán)那么大的設(shè)備現(xiàn)在都可以用于為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供能量。但是，企業(yè)通常很難充分發(fā)揮其計(jì)算能力，因?yàn)閷?shí)施大規(guī)模人工智能過(guò)程中還存在的根本挑戰(zhàn)。
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詳解人工智能芯片 CPU/GPU/FPGA有何差異？
在深度學(xué)習(xí)的領(lǐng)域里，最重要的是數(shù)據(jù)和運(yùn)算。誰(shuí)的數(shù)據(jù)更多，誰(shuí)的運(yùn)算更快，誰(shuí)就會(huì)占據(jù)優(yōu)勢(shì)。因此，在處理器的選擇上，可以用于通用基礎(chǔ)計(jì)算且運(yùn)算速率更快的GPU迅速成為人工智能計(jì)算的主流芯片。
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讓深度學(xué)習(xí)告別密集計(jì)算，新技術(shù)可減少95%計(jì)算量
該研究將會(huì)發(fā)布在今年的 KDD 會(huì)議上被介紹，它解決了谷歌、Facebook、微軟等大公司面臨的最大難題之一。這些大公司都在爭(zhēng)相建立、訓(xùn)練、部署大量的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)來(lái)發(fā)展不同的產(chǎn)品，例如自動(dòng)駕駛汽車(chē)、翻譯、郵件智能回復(fù)。
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人工智能不存在？只是深度學(xué)習(xí)的假象！
什么是人工智能，什么不是?毫無(wú)疑問(wèn)，AlphaGo是由谷歌DeepMind設(shè)計(jì)的“人工智能?chē)逑到y(tǒng)”，它是個(gè)非常聰明的系統(tǒng)。AlphaGo擊敗了圍棋世界冠軍Lee Sedol，而類(lèi)似
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你了解人工智能背后的黑科技嗎？
人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫(xiě)為AI。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。 人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來(lái)，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類(lèi)智慧的“容器”。
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李飛飛：結(jié)合深度學(xué)習(xí)和谷歌街景來(lái)估算美國(guó)人口結(jié)構(gòu)
最近，一篇名為《Using Deep Learning and Google Street View to Estimate the Demographic Makeup of the US》的論文發(fā)布到了arxiv.org上，作為這篇論文的聯(lián)合作者之一
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CPU并非萬(wàn)能，深度學(xué)習(xí)為啥更看好GPU、FPGA發(fā)揮？
深度學(xué)習(xí)全稱(chēng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本質(zhì)上是多層次的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，即模仿人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從最基本的單元上模擬了人類(lèi)大腦的運(yùn)行機(jī)制。近年來(lái)，其所取得的前所未有的突破掀起了人工智能新一輪的發(fā)展熱潮。
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干貨：深度學(xué)習(xí) vs 機(jī)器學(xué)習(xí) vs 模式識(shí)別三種技術(shù)對(duì)比
本文來(lái)自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的聯(lián)合創(chuàng)始人Tomasz Malisiewicz的個(gè)人博客文章，閱讀本文，你可以更好的理解計(jì)算機(jī)視覺(jué)是怎么一回事，同時(shí)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)是如何隨著時(shí)間緩慢發(fā)展的也有個(gè)直觀的認(rèn)識(shí)。
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全球半導(dǎo)體公司為跟上深度學(xué)習(xí)的發(fā)展求新求變
市場(chǎng)需求放緩和業(yè)績(jī)提升難的壓力正促使全球半導(dǎo)體行業(yè)再度掀起創(chuàng)新風(fēng)潮，該行業(yè)的公司都在努力研發(fā)新的芯片設(shè)計(jì)、材料和制造工藝，其中一個(gè)原因是深度學(xué)習(xí)這一人工智能技術(shù)正越來(lái)越廣泛地被應(yīng)用于圖片分類(lèi)、語(yǔ)音翻譯和自動(dòng)駕駛等任務(wù)。
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太湖之光顯神威，國(guó)產(chǎn)服務(wù)器芯片勢(shì)力抬頭
2016年初，一場(chǎng)人機(jī)大戰(zhàn)點(diǎn)燃了人工智能芯片的爭(zhēng)奪戰(zhàn)，而作為核心和底層基礎(chǔ)的人工智能芯片已經(jīng)成為半導(dǎo)體公司的新寵。計(jì)算機(jī)芯片巨頭NVIDIA日前發(fā)布了支持深度學(xué)習(xí)技術(shù)的新款芯片Tesla P100，而早在2015年10月，Int
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人工智能即將大爆發(fā) 中國(guó)將引領(lǐng)世界
計(jì)算能力大幅提升，深度學(xué)習(xí)算法不斷提高，機(jī)器學(xué)習(xí)變得更加強(qiáng)大，與此同時(shí)數(shù)據(jù)量的急劇增長(zhǎng)也大大推動(dòng)了這些算法的發(fā)展，人工智能從此 進(jìn)入了加速增長(zhǎng)的新階段。經(jīng)過(guò)了60多年，人工智能的發(fā)展已接近臨界點(diǎn)，完全具備 實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商用的潛力。人工智能的迅速發(fā)展可能更有利于科技板塊，因?yàn)檫@一行業(yè)具有相關(guān)的人才、技術(shù)和資金，更易于推動(dòng)人工智能的發(fā)展和普及。
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人工智慧熱行，各廠動(dòng)作頻繁
為搶占市場(chǎng)商機(jī)，云端業(yè)者及處理器業(yè)者皆致力研發(fā)新技術(shù)，透過(guò)深度學(xué)習(xí)，Rekognition可使開(kāi)發(fā)人員能夠快速，輕松地構(gòu)建、分析圖像應(yīng)用，并自動(dòng)識(shí)別人臉、物體和場(chǎng)景，為強(qiáng)化云端伺服器運(yùn)算功能，AMD則是發(fā)布新一代加速器--Radeon Instinct，提供強(qiáng)效且基于GPU的解決方案以執(zhí)行深度學(xué)習(xí)推論與訓(xùn)練工作。
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