近年来,处理器技术进入如此大,一个像U盘那么大的设备现在都可以用于为神经网络提供能量。但是,企业通常很难充分发挥其计算能力,因为实施大规模人工智能过程中还存在的根本挑战。
在深度学习的领域里,最重要的是数据和运算。谁的数据更多,谁的运算更快,谁就会占据优势。因此,在处理器的选择上,可以用于通用基础计算且运算速率更快的GPU迅速成为人工智能计算的主流芯片。
该研究将会发布在今年的 KDD 会议上被介绍,它解决了谷歌、Facebook、微软等大公司面临的最大难题之一。这些大公司都在争相建立、训练、部署大量的深度学习网络来发展不同的产品,例如自动驾驶汽车、翻译、邮件智能回复。
什么是人工智能,什么不是?毫无疑问,AlphaGo是由谷歌DeepMind设计的“人工智能围棋系统”,它是个非常聪明的系统。AlphaGo击败了围棋世界冠军Lee Sedol,而类似
人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。
最近,一篇名为《Using Deep Learning and Google Street View to Estimate the Demographic Makeup of the US》的论文发布到了arxiv.org上,作为这篇论文的联合作者之一
深度学习全称深度神经网络,本质上是多层次的人工神经网络算法,即模仿人脑的神经网络,从最基本的单元上模拟了人类大脑的运行机制。近年来,其所取得的前所未有的突破掀起了人工智能新一轮的发展热潮。
本文来自CMU的博士,MIT的博士后,vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章,阅读本文,你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事,同时对机器学习是如何随着时间缓慢发展的也有个直观的认识。
市场需求放缓和业绩提升难的压力正促使全球半导体行业再度掀起创新风潮,该行业的公司都在努力研发新的芯片设计、材料和制造工艺,其中一个原因是深度学习这一人工智能技术正越来越广泛地被应用于图片分类、语音翻译和自动驾驶等任务。
2016年初,一场人机大战点燃了人工智能芯片的争夺战,而作为核心和底层基础的人工智能芯片已经成为半导体公司的新宠。计算机芯片巨头NVIDIA日前发布了支持深度学习技术的新款芯片Tesla P100,而早在2015年10月,Int
计算能力大幅提升,深度学习算法不断提高,机器学习变得更加强大,与此同时数据量的急剧增长也大大推动了这些算法的发展,人工智能从此 进入了加速增长的新阶段。经过了60多年,人工智能的发展已接近临界点,完全具备 实现大规模商用的潜力。人工智能的迅速发展可能更有利于科技板块,因为这一行业具有相关的人才、技术和资金,更易于推动人工智能的发展和普及。
为抢占市场商机,云端业者及处理器业者皆致力研发新技术,透过深度学习,Rekognition可使开发人员能够快速,轻松地构建、分析图像应用,并自动识别人脸、物体和场景,为强化云端伺服器运算功能,AMD则是发布新一代加速器--Radeon Instinct,提供强效且基于GPU的解决方案以执行深度学习推论与训练工作。
日前在CES 2016期间推出以Snapdragon 820为基础的Snapdragon 820A、Snapdragon 820Am,同时导入Qualcomm Zeroth认知系统,藉由机器学习模式持续累积车辆行驶判断经验,并
Qualcomm Incorporated今日在加利福尼亚州圣克拉拉市举行的嵌入式视觉峰会(Embedded Vision Summit)上宣布,其子公司Qualcomm Technologies, Inc.将向高通骁龙™820处理器支持的终端提供首个深度学习软件开发
日前,中国科学院计算技术研究所(以下简称中科院计算所)发布了全球首个能够“深度学习”的“神经网络”处理器芯片,名为“寒武纪”。该课题组负责人之一、中科院计算所陈天石博士透露,这项成果将于今年内正式投入产业化。在不久的未来,反欺诈的刷脸支付、图片搜索等都将更加可靠、易用。
最近几年,深度学习成为计算机视觉、语音识别、自然语言处理等关键领域中所最常使用的技术,被业界大为关注。然而,深度学习模型需要极为大量的数据和计算能力,只有更好的