新的深度學(xué)習(xí)計(jì)劃如何克服機(jī)器人技術(shù)的挑戰(zhàn)?

研究人員已經(jīng)在研究用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）的深度學(xué)習(xí)，它可以幫助機(jī)器人和機(jī)器人應(yīng)用程序使用各種傳感器來(lái)了解其環(huán)境，并幫助他們避開(kāi)道路上的障礙物。

人工智能走向深度學(xué)習(xí) 構(gòu)建強(qiáng)大的計(jì)算力是重要指標(biāo)

據(jù)介紹，人工智能比較大的挑戰(zhàn)之一是識(shí)別度不高、準(zhǔn)確度不高，提高準(zhǔn)確度就要提高模型的規(guī)模和精細(xì)度，提高線下訓(xùn)練的頻次，這需要更強(qiáng)的計(jì)算力。

深度學(xué)習(xí)落地探討 Amazon SageMaker有望加速

在上周企業(yè)網(wǎng)D1Net舉辦的中國(guó)能源化工行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型線上直播中，中石化集團(tuán)信息和數(shù)字化管理部副總經(jīng)理李劍鋒的AI數(shù)字助理李小帥一出來(lái)就

數(shù)字孿生彌合了深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)鴻溝

隨著企業(yè)開(kāi)始使用可將其數(shù)據(jù)投入使用的深度學(xué)習(xí)(DL)項(xiàng)目，他們必須保護(hù)這些數(shù)據(jù)，而數(shù)字孿生是成功的關(guān)鍵。

人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)：人們需要知道的一切

在人工智能應(yīng)用方面，企業(yè)需要獲取商業(yè)利益、構(gòu)建技術(shù)框架和模型，以獲得更好的商業(yè)成果。

Facebook開(kāi)源深度學(xué)習(xí)推薦模型DLRM

Facebook宣布推出深度學(xué)習(xí)推薦模型（DLRM）的開(kāi)源版本，這是一種可用于生產(chǎn)環(huán)境的，最先進(jìn)的個(gè)性化推薦AI模型。

大咖專欄｜撥云見(jiàn)月，專注于深度學(xué)習(xí)本身

大咖專欄｜撥云見(jiàn)月，專注于深度學(xué)習(xí)本身。

NIXT! 創(chuàng)啟視聽(tīng)行業(yè)的新發(fā)展浪潮

為幫助專業(yè)視聽(tīng)行業(yè)人士具備適應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的知識(shí)，同時(shí)擁抱和采用過(guò)去人們普遍視之為具顛覆性的新一代技術(shù)，專業(yè)視聽(tīng)和集成體驗(yàn)技術(shù)商貿(mào)展會(huì)主辦單位InfoCommAsia首次推出「NIXT!高峰會(huì)議」，探討下一代集成體驗(yàn)技術(shù)。

華為云ModelArts與圖引擎強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，圖深度學(xué)習(xí)搶先落地

圖深度學(xué)習(xí)的瓶頸即將被打破。華為云計(jì)劃9月推出的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts多個(gè)關(guān)鍵新特性中,將新增圖深度學(xué)習(xí)功能。ModelArt聯(lián)合圖引擎打造的“圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”,讓圖深度學(xué)習(xí)真正落地,加速實(shí)現(xiàn)普惠AI。

深入人工智能，怎樣使用百度飛槳找出產(chǎn)業(yè)化解決方案？

縱觀人工智能產(chǎn)業(yè)落地現(xiàn)況，據(jù)中國(guó)社會(huì)科學(xué)院科學(xué)技術(shù)和社會(huì)研究中心研究員段偉文指出，“我國(guó)到2020年人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模要超過(guò)1500億元，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)1萬(wàn)億元，相關(guān)人才需求的缺口無(wú)疑是巨大的?！逼渲猩疃葘W(xué)習(xí)作為推動(dòng)人工智能大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化落地的核心技術(shù)，人才供求比例問(wèn)題更是嚴(yán)峻。

深度學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)中心

深度學(xué)習(xí)將遍及數(shù)據(jù)中心內(nèi)的每一個(gè)元素，深度學(xué)習(xí)正在成為保持?jǐn)?shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)發(fā)展的必要手段。從自主運(yùn)營(yíng)、降耗、執(zhí)行預(yù)測(cè)性維護(hù)到持續(xù)的工作負(fù)載調(diào)整。沒(méi)有深度學(xué)習(xí)，想要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的穩(wěn)定持續(xù)的盈利運(yùn)營(yíng)幾乎是不可能的。

深度學(xué)習(xí)與人工智能

根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner的統(tǒng)計(jì)，2018年人工智能可能為企業(yè)創(chuàng)造1 2萬(wàn)億美元的商業(yè)價(jià)值，將比去年增加70%。

英偉達(dá)鞏固其在深度學(xué)習(xí)的領(lǐng)先地位

英偉達(dá)旨在將深度學(xué)習(xí)引進(jìn)汽車乃至智能手機(jī)的“物聯(lián)網(wǎng)”設(shè)備。為此，它已經(jīng)與ARM Holdings(制造主要用于移動(dòng)設(shè)備的節(jié)能芯片的廠家)建立了合作關(guān)系，將英偉達(dá)的開(kāi)源Deep Learning Accelerator架構(gòu)整合到ARM的Trillium機(jī)器學(xué)習(xí)處理器項(xiàng)目中。

深度學(xué)習(xí)黑匣問(wèn)題迎來(lái)新發(fā)現(xiàn)，谷歌大牛Hinton說(shuō)可能這就是答案

盡管所謂“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”已經(jīng)幫助機(jī)器學(xué)會(huì)如何利用自然語(yǔ)言進(jìn)行交談、駕駛汽車、游玩電子游戲并奪取圍棋賽冠軍，甚至繪制夢(mèng)境、畫(huà)畫(huà)并推動(dòng)科學(xué)發(fā)現(xiàn)，但其同時(shí)亦給創(chuàng)造者們帶來(lái)新的挑戰(zhàn)——因?yàn)檠芯咳藛T從未想到深度學(xué)習(xí)技術(shù)能夠擁有如此出色的運(yùn)作效果。

MIT人工智能實(shí)驗(yàn)室教授：深度學(xué)習(xí)是錯(cuò)的！智能突破口在人腦研究

在近日的EmTech China上，來(lái)自世界各地的十余名演講者發(fā)表了演講。其中，MIT計(jì)算機(jī)科學(xué)&人工智能實(shí)驗(yàn)室的Tomaso Poggio教授、商湯科技研究院院長(zhǎng)王曉剛教授還有高通全球副總裁Charles Bergan都提到了同一個(gè)觀點(diǎn)。

青云QingCloud發(fā)布深度學(xué)習(xí)平臺(tái) AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)全面提速

北京，2018年2月1日——企業(yè)級(jí)云服務(wù)商青云QingCloud(qingcloud com)日前正式發(fā)布Deep Learning on QingCloud深度學(xué)習(xí)平臺(tái)。

八大深度學(xué)習(xí)最佳實(shí)踐

2017年，許多的人工智能算法得到了實(shí)踐和應(yīng)用。名博Hack Noon作者 Brian Muhia 認(rèn)為想要玩轉(zhuǎn)人工智能，不僅要擁有必要的數(shù)學(xué)背景知識(shí)，還需要擁有實(shí)際的人工智能項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是什么：AI與深度學(xué)習(xí)的下一代發(fā)展方向

強(qiáng)化學(xué)習(xí)非常適合實(shí)現(xiàn)自主決策，相比之下監(jiān)督學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)則無(wú)法獨(dú)立完成此項(xiàng)工作。強(qiáng)化學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域長(zhǎng)久以來(lái)一直扮演著小眾性角色。然而，過(guò)去幾年以來(lái)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)正越來(lái)越多地在各類AI項(xiàng)目當(dāng)中發(fā)揮令人矚目的作用。

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)：應(yīng)用與商業(yè)

如今，人工智能的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)這兩個(gè)術(shù)語(yǔ)也隨之出現(xiàn)，而機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)并不是非此即彼的排斥關(guān)系。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，而這兩者都是人工智能(AI)的子集。

Mellanox互連解決方案助力深度學(xué)習(xí)平臺(tái)取得全球領(lǐng)先性能

深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)人員可以采用優(yōu)化框架和 NVIDIA 即將推出的 NCCL 2 0 庫(kù)，NCCL 2 0實(shí)現(xiàn)了對(duì) InfiniBand的原生支持，多節(jié)點(diǎn)通信時(shí)會(huì)自動(dòng)選擇 GPUDirect RDMA技術(shù)，或在可用時(shí)為節(jié)點(diǎn)間通信選擇NVIDIA NVLink” ，NVIDIA公司平臺(tái)聯(lián)盟部總監(jiān)Duncan Poole 表示。 “NVIDIA NVLink技術(shù)用于基于 Pascal 的 Tesla P100系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括配有四塊Mellanox