日前英偉達研究人員公布一項研究，英偉達研究人員利用人工智能與深度學習，讓工業機器人通過觀察人類執行簡單任務。根據英偉達介紹，深度學習和人工智能能改善機器人與人之間的溝通并能協同合作。 英偉達在澳大利亞布里斯班舉辦的一場會議上介紹了該機器人學習人類的論文。研究人員通過訓練由NVIDIA Titan X GPU驅動的神經網絡，通過機器人學習人類的行為完成任務，這一算法可以讓機器人通過攝像頭判斷物體與位置的關系，然后神經網絡會生成一個步驟序列闡釋如何執行任務。 英偉達通過一段視頻展示了該技術是如何教會機
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NVIDIA 深度學習
軟件平臺：微軟
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本屆展會上，微軟帶來了其主打的智能語音產品——小冰和小娜。此外，還將語音搭載智能人臉識別系統。下面看小冰眼中的你顏值有多少分。
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小冰果真是純妹子，男生顏值比女生高這么多，顯然不公正，而且還對大叔有偏好，哈哈…再來看看她的“簡歷”吧。
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半導體：arm
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作為全球領先的半導體知識產權提供商，arm
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人工智能 深度學習
近期，法國《世界報》的一篇報道引起了國內媒體的關注，源于報道將人工智能稱之為新“硅谷”，并深入分析了中國人工智能大勢。的確，人工智能這兩年在中國國內的發展速度實在驚人，從無人問津到街知巷聞，再到與國家科技和產業革命息息相關。人工智能不再只是一個單一的新鮮詞匯，它漸次成為了一個完整地、新型地產業鏈的核心要素。 一舉成名的背后 相信人工智能真正為大多數人所熟知，要歸功于阿爾法狗與李世石的人機大戰掀起的巨大爭議和討論。但這類充滿趣味性和噱頭的事件，盡管滿足了人們的獵奇心理，但并不能體現出人工智能的全部實
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人工智能 深度學習
資本的大規模介入到AI領域，必定會帶動這一行業的發展，在這一過程中我們會看到業務雷同的技術，而其中也一定會有勝出者，也一定會有失敗者。
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AI 深度學習
人工智能技術正在驅動各行業變革，在人工智能和智能語音技術賦能下，我們與機器之間的人機交互將更自然，各種智能設備通過語音和圖像識別等技術更好地理解我們。特別在消費領域，今天我們看到各種植入了人工智能技術的智能家電和智能家居產品，正在不斷提升人們的智慧生活。
人工智能時代到來 催生新一代巨無霸
近年來，以深度學習為代表的AI技術發展迅猛，各科技巨頭在積極發展人工智能技術的同時，在落地探索中，人工智能+垂直應用成為焦點，包括金融、教育，醫療，機器人、智能家庭、智能汽車等成為AI技術落地核心領
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人工智能 深度學習
到目前為止，沒有工具，也沒有明確的方法可以阻止AI出現問題。實際上，可能了解AI到底出了什么問題比較靠譜。
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AI 深度學習
人工智能想要繼續發展，也許可以從兒童學習的方法中受益。
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深度學習 AI
2013年7月，谷歌收購了創業公司DNNresearch。這是一次典型的招聘式收購，谷歌收購之時，該司只有3個人，機器學習“大牛”Geoffrey Hinton 教授，以及他的兩個學生。之所以不是直接向三人下聘書，谷歌也是為了背靠多倫多大學計算機科學系科研平臺。
套用在中國提倡的一個概念“產學研”，谷歌這一次與DNNresearch的合作就是一次“產學研”的落地，大學的理論在實驗室實踐之后，最終的落地由谷歌來完成。收購完成之
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深度學習 機器學習
今日，IBM公司宣布為人工智能(AI)開發人員推出新的深度計劃，名為“深度學習即服務”計劃(Deep Learning as a Service，簡稱DLaaS)。開發者可以借助TensorFlow、PyTorch、Caffe、Keras等流行框架來訓練人工智能的神經網絡，而不需自己掏錢購買、維護昂貴的硬件。
實際上，IBM是以原生的云服務方式將這些工具提供給了開發者。開發者可以使用標準的Rest API，借助他們想要的、或在他們預算范圍內的資源，來訓練自己的模型。
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IBM 深度學習
目前大多數的機器學習是在處理器上完成的，大多數機器學習軟件會針對GPU進行更多的優化，甚至有人認為學習加速必須在GPU上才能完成，但事實上無論是運行機器學習的處理器還是優化的深度學習框架，都不單只針對GPU，代號為“Skylake”的英特爾至強SP處理器就證明了這一點。
機器學習軟件在英特爾至強SP系列白金版上的一系列基準測試性能表現與在GPU上非常相近，了解了底層架構之后，我們可以看到，在性能如此接近的情況下，使用GPU加速器更像是在購買一種“奢侈品&rdq
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深度學習 GPU
前幾天，深度學習工程師George Seif發表了一篇博文，總結了7個深度學習的技巧，主要從提高深度學習模型的準確性和速度兩個角度來分析這些小技巧。在使用深度學習的時候，我們不能僅僅把它看成一個黑盒子，因為網絡設計、訓練過程、數據處理等很多步驟都需要精心的設計。作者分別介紹了7個非常實用小技巧：數據量、優化器選擇、處理不平衡數據、遷移學習、數據增強、多個模型集成、加快剪枝。相信掌握了這7個技巧，能讓你在實際工作中事半功倍!
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深度學習
雖然人工智能正給人類生活帶來翻天覆地的變化，但是，很多人并未考慮到人工智能也存在諸多安全隱患，尤其是其核心的深度學習技術更是面臨著眾多潛在威脅。隨著深度學習應用越來越廣泛，越來越多的安全問題也開始暴露出來。
日前，360安全研究院結合過去一年對深度學習系統安全性的詳細研究，出具了《AI安全風險白皮書》，白皮書指出：深度學習框架中的軟件實現漏洞、對抗機器學習的惡意樣本生成、訓練數據的污染等可能導致人工智能所驅動的識別系統出現混亂，形成漏判或者誤判，甚至導致系統崩潰或被劫持，并可以使智能設備變成僵尸
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深度學習 人工智能
今天被羅振宇的跨年演講刷爆了朋友圈。不過他講深度學習和GPU的時候，真讓人虐心。 顯卡的處理器稱為圖形處理器(GPU)，它是顯卡的“心臟”，與CPU類似，只不過GPU是專為執行復雜的數學和幾何計算而設計的，這些計算是圖形渲染所必需的。 對深度學習硬件平臺的要求 要想明白“深度學習”需要怎樣的硬件，必須了解深度學習的工作原理。首先在表層上，我們有一個巨大的數據集，并選定了一種深度學習模型。每個模型都有一些內部參數需要調整，以便學習數據。而這種參數調整實際上可以歸結為優化問題，在調整這些參數時，就相
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