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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)
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百度深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室科學(xué)家徐偉離職 加入地平線

  • 　　今天凌晨，百度深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室(IDL)杰出科學(xué)家徐偉正式宣布加入地平線擔(dān)任通用AI首席科學(xué)家?！　⌒靷グl(fā)朋友圈：“今天我開(kāi)始了新的旅程，加入地平線機(jī)器人(horizon.ai)擔(dān)任Chief Scientist of General AI，在硅谷建立General AI Lab，打造一個(gè)小而精的團(tuán)隊(duì)專(zhuān)注于通用人工智能的研究，目標(biāo)是做出具有人類(lèi)這樣的學(xué)習(xí)能力的機(jī)器?！薄　⌒靷ヅc地平線創(chuàng)始人余凱是老相識(shí)。　　早在余凱在NEC Lab擔(dān)任Media Analytics部門(mén)主管時(shí)，徐偉在NEC Lab任職高級(jí)
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FPGA與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系究竟是什么？

  • 　　人工智能的風(fēng)潮從技術(shù)一路蔓延到硬件，讓“芯片”成為今年行業(yè)里盛極一時(shí)的主題。人們關(guān)注通用芯片領(lǐng)域里CPU和GPU不斷刷新的基準(zhǔn)(benchmark)，更對(duì)專(zhuān)用芯片(ASIC)領(lǐng)域不同場(chǎng)景下不斷問(wèn)世的解決方案表示出了空前的熱情?！　《娝苤?，在專(zhuān)用芯片與通用芯片中間，還有一個(gè)更為靈活，也更為神秘的領(lǐng)域：FPGA。無(wú)論是英特爾天價(jià)的收購(gòu)還是微軟與 IBM 雄心勃勃的計(jì)劃，都讓人對(duì)其更加好奇。而“萬(wàn)能芯片”的名稱(chēng)，以及多樣化的職責(zé)范圍：它可以是智能手機(jī)里不起眼的一個(gè)小組件，也可以是數(shù)千美金一塊的開(kāi)發(fā)板，也
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2018年安防技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

  • 　　現(xiàn)今技術(shù)日趨成熟，創(chuàng)新科技的未來(lái)發(fā)展無(wú)遠(yuǎn)弗屆，使得消費(fèi)應(yīng)用不斷往商業(yè)應(yīng)用前進(jìn)，企業(yè)必須竭力尋求能為客戶(hù)增值的各種技術(shù)。展望2018年，我們歸納幾種將對(duì)安防業(yè)產(chǎn)生影響的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。　　1、向邊緣發(fā)展　　物聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算近年來(lái)逐漸為人們所熟悉，雖然為企業(yè)與消費(fèi)者帶來(lái)益處，但同時(shí)也產(chǎn)生一些影響：從聯(lián)網(wǎng)設(shè)備向數(shù)據(jù)中心傳輸以便處理和存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量飛速增長(zhǎng)，所需的相關(guān)帶寬也日益增加。而邊緣運(yùn)算可以在靠近數(shù)據(jù)源的網(wǎng)絡(luò)「邊緣」執(zhí)行數(shù)據(jù)處理任務(wù)，便能顯著降低傳感器、設(shè)備和數(shù)據(jù)中心間所需的帶寬。邊緣運(yùn)算的進(jìn)一步發(fā)展也與數(shù)據(jù)
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FPGA與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系究竟是什么？

  • 　　人工智能的風(fēng)潮從技術(shù)一路蔓延到硬件，讓“芯片”成為今年行業(yè)里盛極一時(shí)的主題。人們關(guān)注通用芯片領(lǐng)域里CPU和GPU不斷刷新的基準(zhǔn)(benchmark)，更對(duì)專(zhuān)用芯片(ASIC)領(lǐng)域不同場(chǎng)景下不斷問(wèn)世的解決方案表示出了空前的熱情?！　《娝苤趯?zhuān)用芯片與通用芯片中間，還有一個(gè)更為靈活，也更為神秘的領(lǐng)域：FPGA。無(wú)論是英特爾天價(jià)的收購(gòu)還是微軟與 IBM 雄心勃勃的計(jì)劃，都讓人對(duì)其更加好奇。而“萬(wàn)能芯片”的名稱(chēng)，以及多樣化的職責(zé)范圍：它可以是智能手機(jī)里不起眼的一個(gè)小組件，也可以是數(shù)千美金一塊的開(kāi)發(fā)板，也
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人工智能已到瓶頸！院士“聯(lián)名”反深度學(xué)習(xí) 并指出AI未來(lái)發(fā)展方向

  • 　　前言：　　在剛剛結(jié)束的CCF-GAIR大會(huì)上，來(lái)自清華、加州大學(xué)伯克利、斯坦福、哈工大等多所國(guó)內(nèi)外頂級(jí)理工科院校的院士齊聚深圳，分享了自己最新的研究。雖然各自研究的細(xì)分領(lǐng)域有所不同，但是透過(guò)貫穿始終的技術(shù)講演，避不開(kāi)的事實(shí)是，多位院士都在或直接或間接的去“批判”深度學(xué)習(xí)算法?！　⊙葜v中，他們?cè)俅蚊鞔_指出深度學(xué)習(xí)的缺陷，進(jìn)而點(diǎn)出，在可以預(yù)見(jiàn)的未來(lái)里，隨著研究的推進(jìn)，當(dāng)下的深度學(xué)習(xí)算法將會(huì)逐步被拉下神壇?！　〔贿^(guò)，順著學(xué)術(shù)界走入產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，會(huì)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)界的關(guān)注重點(diǎn)是在技術(shù)的落地。所謂落地，本質(zhì)上就是無(wú)數(shù)應(yīng)用場(chǎng)
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百度開(kāi)源AI深度學(xué)習(xí)腫瘤識(shí)別算法：準(zhǔn)確率超專(zhuān)業(yè)醫(yī)生

  • 　　近日，百度研究院在Github上開(kāi)源了整套算法代碼，以便其他研究人員在此基礎(chǔ)上進(jìn)行更深入的研究，促進(jìn)人工智能在醫(yī)學(xué)圖像分析領(lǐng)域取得更加長(zhǎng)足的發(fā)展。提出一種名為“神經(jīng)條件隨機(jī)場(chǎng)”的病理切片分析算法，將腫瘤識(shí)別定位準(zhǔn)確率大幅提高，準(zhǔn)確率超專(zhuān)業(yè)病理醫(yī)生?！　≠Y料顯示，病理切片分析是癌癥診斷中的黃金標(biāo)準(zhǔn)。但是即便對(duì)于經(jīng)驗(yàn)豐富的病理醫(yī)生來(lái)說(shuō)，病理切片的閱片流程也十分困難復(fù)雜。詳盡的閱讀病理切片，且不漏掉任何一處具有臨床價(jià)值的病灶，如同大海撈針，是一項(xiàng)十分復(fù)雜和耗時(shí)的任務(wù)?！　“俣妊芯吭禾岢龅纳疃葘W(xué)習(xí)算法，一次性
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為什么說(shuō)深度學(xué)習(xí)和MCU是天作之合？

  • 　　Pete Warden，是谷歌TensorFlow團(tuán)隊(duì)成員，也是TensorFLow Mobile的負(fù)責(zé)人，常年遨游在深度學(xué)習(xí)的大海?！　×硗猓@些看上去很熟悉的書(shū)，也是他的作品?！　〕酥?，皮特有個(gè)新的想法要和大家分享——　　他堅(jiān)定地相信，未來(lái)的深度學(xué)習(xí)能夠在微型的、低功耗的芯片上自由地奔跑?！　Q句話說(shuō)，單片機(jī) (MCU) ，有一天會(huì)成為深度學(xué)習(xí)最肥沃的土壤?！　∵@里面的邏輯走得有些繞，但好像還是有點(diǎn)道理的?！　槭裁词菃纹瑱C(jī)　　單片機(jī)遍地都是　　根據(jù)皮特的估計(jì)，今年一年全球會(huì)有大約400億枚單
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深度學(xué)習(xí)到底是啥，看完下文你就懂了

  • 　　深度學(xué)習(xí)概述　　o 受限玻爾茲曼機(jī)和深度信念網(wǎng)絡(luò)　　o Dropout　　o 處理不平衡的技巧　　o SMOTE ：合成少數(shù)過(guò)采樣技術(shù)　　o 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中對(duì)成本敏感的學(xué)習(xí)　　深度學(xué)習(xí)概述　　在 2006 年之前，訓(xùn)練深度監(jiān)督前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)總是失敗的，其主要原因都是導(dǎo)致過(guò)度擬合，即訓(xùn)練錯(cuò)誤減少，而驗(yàn)證錯(cuò)誤增加?！　∩疃染W(wǎng)絡(luò)通常意味著具有多于 1 個(gè)隱藏層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。訓(xùn)練深層隱藏層需要更多的計(jì)算能力，具有更深的深度似乎更好，因?yàn)橹庇X(jué)神經(jīng)元可以使用下面圖層中的神經(jīng)元完成的工作，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)的分布式表示?！　?/li>
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NVIDIA研究人員利用深度學(xué)習(xí)讓機(jī)器人模仿人類(lèi)行為

  • 　　日前英偉達(dá)研究人員公布一項(xiàng)研究，英偉達(dá)研究人員利用人工智能與深度學(xué)習(xí)，讓工業(yè)機(jī)器人通過(guò)觀察人類(lèi)執(zhí)行簡(jiǎn)單任務(wù)。根據(jù)英偉達(dá)介紹，深度學(xué)習(xí)和人工智能能改善機(jī)器人與人之間的溝通并能協(xié)同合作?！　∮ミ_(dá)在澳大利亞布里斯班舉辦的一場(chǎng)會(huì)議上介紹了該機(jī)器人學(xué)習(xí)人類(lèi)的論文。研究人員通過(guò)訓(xùn)練由NVIDIA Titan X GPU驅(qū)動(dòng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)機(jī)器人學(xué)習(xí)人類(lèi)的行為完成任務(wù)，這一算法可以讓機(jī)器人通過(guò)攝像頭判斷物體與位置的關(guān)系，然后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)生成一個(gè)步驟序列闡釋如何執(zhí)行任務(wù)?！　∮ミ_(dá)通過(guò)一段視頻展示了該技術(shù)是如何教會(huì)機(jī)
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比特大陸的野心：挺進(jìn)AI芯片，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域欲與英偉達(dá)比高下

軟硬件/深度學(xué)習(xí)/終端應(yīng)用，人工智能最新技術(shù)亮點(diǎn)面面觀

  • 　　軟件平臺(tái)：微軟 　　 ? 　　本屆展會(huì)上，微軟帶來(lái)了其主打的智能語(yǔ)音產(chǎn)品——小冰和小娜。此外，還將語(yǔ)音搭載智能人臉識(shí)別系統(tǒng)。下面看小冰眼中的你顏值有多少分。 　　 ? 　　小冰果真是純妹子，男生顏值比女生高這么多，顯然不公正，而且還對(duì)大叔有偏好，哈哈…再來(lái)看看她的“簡(jiǎn)歷”吧。 　　 ? 　　半導(dǎo)體：arm 　　 ? 　　作為全球領(lǐng)先的半導(dǎo)體知識(shí)產(chǎn)權(quán)提供商，arm
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中國(guó)將迎人工智能時(shí)代，語(yǔ)音產(chǎn)業(yè)鏈革新值得期待

  • 　　近期，法國(guó)《世界報(bào)》的一篇報(bào)道引起了國(guó)內(nèi)媒體的關(guān)注，源于報(bào)道將人工智能稱(chēng)之為新“硅谷”，并深入分析了中國(guó)人工智能大勢(shì)。的確，人工智能這兩年在中國(guó)國(guó)內(nèi)的發(fā)展速度實(shí)在驚人，從無(wú)人問(wèn)津到街知巷聞，再到與國(guó)家科技和產(chǎn)業(yè)革命息息相關(guān)。人工智能不再只是一個(gè)單一的新鮮詞匯，它漸次成為了一個(gè)完整地、新型地產(chǎn)業(yè)鏈的核心要素?！　∫慌e成名的背后　　相信人工智能真正為大多數(shù)人所熟知，要?dú)w功于阿爾法狗與李世石的人機(jī)大戰(zhàn)掀起的巨大爭(zhēng)議和討論。但這類(lèi)充滿(mǎn)趣味性和噱頭的事件，盡管滿(mǎn)足了人們的獵奇心理，但并不能體現(xiàn)出人工智能的全部實(shí)
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AI黃金時(shí)代：看中國(guó)巨頭如何多足鼎立？

  • 資本的大規(guī)模介入到AI領(lǐng)域，必定會(huì)帶動(dòng)這一行業(yè)的發(fā)展，在這一過(guò)程中我們會(huì)看到業(yè)務(wù)雷同的技術(shù)，而其中也一定會(huì)有勝出者，也一定會(huì)有失敗者。
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人工智能時(shí)代群雄逐鹿 將在哪個(gè)領(lǐng)域突圍？

  • 　　人工智能技術(shù)正在驅(qū)動(dòng)各行業(yè)變革，在人工智能和智能語(yǔ)音技術(shù)賦能下，我們與機(jī)器之間的人機(jī)交互將更自然，各種智能設(shè)備通過(guò)語(yǔ)音和圖像識(shí)別等技術(shù)更好地理解我們。特別在消費(fèi)領(lǐng)域，今天我們看到各種植入了人工智能技術(shù)的智能家電和智能家居產(chǎn)品，正在不斷提升人們的智慧生活。 　　人工智能時(shí)代到來(lái) 催生新一代巨無(wú)霸 　　近年來(lái)，以深度學(xué)習(xí)為代表的AI技術(shù)發(fā)展迅猛，各科技巨頭在積極發(fā)展人工智能技術(shù)的同時(shí)，在落地探索中，人工智能+垂直應(yīng)用成為焦點(diǎn)，包括金融、教育，醫(yī)療，機(jī)器人、智能家庭、智能汽車(chē)等成為AI技術(shù)落地核心領(lǐng)
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深度學(xué)習(xí)介紹

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