人工智能技術正在驅動各行業(yè)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(fā)展迅猛，各科技巨頭在積極發(fā)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(yī)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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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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全球領先的基于云計算的數據和分析解決方案供應商Teradata天睿公司(Teradata Corporation)宣布，旗下子公司Think Big Analytics咨詢部門已加入NVIDIA服務交付合作伙伴計劃(NVIDIA Service Delivery Partner)。目前，NVIDIA圖形處理器(GPU)廣泛應用于深度學習、人工智能(AI)、加速分析應用等技術。作為該計劃成員，Think Big Analyt
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人工智能想要繼續(xù)發(fā)展，也許可以從兒童學習的方法中受益。
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2013年7月，谷歌收購了創(chuàng)業(yè)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(fā)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(fā)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(fā)者。開發(fā)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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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(yōu)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(yōu)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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前幾天，深度學習工程師George Seif發(fā)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(yōu)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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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(tǒng)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(tǒng)出現混亂，形成漏判或者誤判，甚至導致系統(tǒng)崩潰或被劫持，并可以使智能設備變成僵尸
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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?！ ★@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(zhí)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?！ ι疃葘W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(yōu)化問題，在調整這些參數時，就相
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2018年，5G發(fā)展將會推動半導體產業(yè)向前邁進，在這個智能手機市場的新時代，計算機視覺和深度學習將成為手機的標準技術，而汽車行業(yè)繼續(xù)在自動駕駛方面投資。這些都是現在推動業(yè)界蓬勃發(fā)展的領域。當然，NB-IoT將成為主流，從中國移動等運營商開始，并在今年晚些時候向歐美發(fā)展。
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CEVA，計算機視覺，深度學習
隨著我們的日常生活與各種各樣的技術越來越緊密地交織在一起，有時候，似乎未來已經到來。然而，技術仍在不斷發(fā)展，人工智能(AI)已經占據了這一領域的中心地位。在許多前進力量的支持下，人工智能繼續(xù)激發(fā)公眾對未來的想象。亞馬遜的Alexa、Netflix的推薦系統(tǒng)以及SnapChat濾鏡等的創(chuàng)新，進一步推動了這一信念，這些都是人工智能進入個性化領域的優(yōu)秀范例。
最常見的人工智能構成部分，以及人工智能家族中的“聰明之星”，都是“深度學習”。深度學習是一種數據
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情緒檢測，就是“讀心”。它是一種運用深度學習、人臉檢測算法和視頻信號放大等技術，辨識圖像和視頻中的人臉信息，計算人體心率和人物情緒狀態(tài)(表情、微表情)等信息的技術，能被廣泛應用于服務型機器人、集成在運動和拍照視頻類APP之中?！ ∪涨?，由中國電子科技集團公司研發(fā)的非接觸式情緒檢測系統(tǒng)甫一亮相便引發(fā)各方高度關注?！ ぃ袊娍蒲兄频姆墙佑|式情緒檢測系統(tǒng)，是中國首套非接觸式情緒檢測系統(tǒng)，實現了隱蔽狀態(tài)下的人員生理、情緒信息的采集與檢測。該系統(tǒng)由客戶端采集設備和云端“情緒云”服務器組成。采集端在采集的過
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超級計算機既然都那么厲害了，那為什么我們在生活中還見不到它的身影呢?
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今年8月，吳恩達的深度學習課程正式上線，并即刻吸引了眾多深度學習粉絲的“頂禮膜拜”。一如吳恩達此前在Coursera上的機器學習課程，這幾門深度學習課程也是好評如潮。
在諸多粉絲中，加拿大國家銀行金融市場的首席分析師Ryan J. Shrott從前三門深度學習課程中總結出了21點心得，總結了該系列課程的諸多精華。
今天，文摘菌就帶大家一起來讀一讀這份“學霸“筆記。
首先來看一下Ryan對該課程的總體評價：
吳恩達先生(Andrew
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