深度学习 文章
人工智能技术正在驱动各行业变革，在人工智能和智能语音技术赋能下，我们与机器之间的人机交互将更自然，各种智能设备通过语音和图像识别等技术更好地理解我们。特别在消费领域，今天我们看到各种植入了人工智能技术的智能家电和智能家居产品，正在不断提升人们的智慧生活。
人工智能时代到来 催生新一代巨无霸
近年来，以深度学习为代表的AI技术发展迅猛，各科技巨头在积极发展人工智能技术的同时，在落地探索中，人工智能+垂直应用成为焦点，包括金融、教育，医疗，机器人、智能家庭、智能汽车等成为AI技术落地核心领
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人工智能 深度学习
到目前为止，没有工具，也没有明确的方法可以阻止AI出现问题。实际上，可能了解AI到底出了什么问题比较靠谱。
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全球领先的基于云计算的数据和分析解决方案供应商Teradata天睿公司(Teradata Corporation)宣布，旗下子公司Think Big Analytics咨询部门已加入NVIDIA服务交付合作伙伴计划(NVIDIA Service Delivery Partner)。目前，NVIDIA图形处理器(GPU)广泛应用于深度学习、人工智能(AI)、加速分析应用等技术。作为该计划成员，Think Big Analyt
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人工智能想要继续发展，也许可以从儿童学习的方法中受益。
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2013年7月，谷歌收购了创业公司DNNresearch。这是一次典型的招聘式收购，谷歌收购之时，该司只有3个人，机器学习“大牛”Geoffrey Hinton 教授，以及他的两个学生。之所以不是直接向三人下聘书，谷歌也是为了背靠多伦多大学计算机科学系科研平台。
套用在中国提倡的一个概念“产学研”，谷歌这一次与DNNresearch的合作就是一次“产学研”的落地，大学的理论在实验室实践之后，最终的落地由谷歌来完成。收购完成之
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深度学习 机器学习
今日，IBM公司宣布为人工智能(AI)开发人员推出新的深度计划，名为“深度学习即服务”计划(Deep Learning as a Service，简称DLaaS)。开发者可以借助TensorFlow、PyTorch、Caffe、Keras等流行框架来训练人工智能的神经网络，而不需自己掏钱购买、维护昂贵的硬件。
实际上，IBM是以原生的云服务方式将这些工具提供给了开发者。开发者可以使用标准的Rest API，借助他们想要的、或在他们预算范围内的资源，来训练自己的模型。
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目前大多数的机器学习是在处理器上完成的，大多数机器学习软件会针对GPU进行更多的优化，甚至有人认为学习加速必须在GPU上才能完成，但事实上无论是运行机器学习的处理器还是优化的深度学习框架，都不单只针对GPU，代号为“Skylake”的英特尔至强SP处理器就证明了这一点。
机器学习软件在英特尔至强SP系列白金版上的一系列基准测试性能表现与在GPU上非常相近，了解了底层架构之后，我们可以看到，在性能如此接近的情况下，使用GPU加速器更像是在购买一种“奢侈品&rdq
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前几天，深度学习工程师George Seif发表了一篇博文，总结了7个深度学习的技巧，主要从提高深度学习模型的准确性和速度两个角度来分析这些小技巧。在使用深度学习的时候，我们不能仅仅把它看成一个黑盒子，因为网络设计、训练过程、数据处理等很多步骤都需要精心的设计。作者分别介绍了7个非常实用小技巧：数据量、优化器选择、处理不平衡数据、迁移学习、数据增强、多个模型集成、加快剪枝。相信掌握了这7个技巧，能让你在实际工作中事半功倍!
7 Practical&
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如果说2017年是人工智能技术爆发的“元年”，那么2018年，图像、视频和语音等交互技术的进展会让机器更加懂你。更多的生物特征识别技术将取代密码。随着传感器数量的爆发式增长，大量的数据前所未有地把物理世界映射到虚拟网络中，结合数据挖掘，人工智能技术能够让人们更精确地了解现实世界和自身。
科技的进步与发展总是令人兴奋，尤其是引领新一代科技革命的人工智能。2017年，是中国人工智能技术大爆发的开始，从能够帮助城市疏导交通的城市大脑，到进入千家万户的智能音箱，再到智能手机里的刷
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人工智能 深度学习
虽然人工智能正给人类生活带来翻天覆地的变化，但是，很多人并未考虑到人工智能也存在诸多安全隐患，尤其是其核心的深度学习技术更是面临着众多潜在威胁。随着深度学习应用越来越广泛，越来越多的安全问题也开始暴露出来。
日前，360安全研究院结合过去一年对深度学习系统安全性的详细研究，出具了《AI安全风险白皮书》，白皮书指出：深度学习框架中的软件实现漏洞、对抗机器学习的恶意样本生成、训练数据的污染等可能导致人工智能所驱动的识别系统出现混乱，形成漏判或者误判，甚至导致系统崩溃或被劫持，并可以使智能设备变成僵尸
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深度学习 人工智能
今天被罗振宇的跨年演讲刷爆了朋友圈。不过他讲深度学习和GPU的时候，真让人虐心。 显卡的处理器称为图形处理器(GPU)，它是显卡的“心脏”，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。 对深度学习硬件平台的要求 要想明白“深度学习”需要怎样的硬件，必须了解深度学习的工作原理。首先在表层上，我们有一个巨大的数据集，并选定了一种深度学习模型。每个模型都有一些内部参数需要调整，以便学习数据。而这种参数调整实际上可以归结为优化问题，在调整这些参数时，就相
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2018年，5G发展将会推动半导体产业向前迈进，在这个智能手机市场的新时代，计算机视觉和深度学习将成为手机的标准技术，而汽车行业继续在自动驾驶方面投资。这些都是现在推动业界蓬勃发展的领域。当然，NB-IoT将成为主流，从中国移动等运营商开始，并在今年晚些时候向欧美发展。
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CEVA，计算机视觉，深度学习
随着我们的日常生活与各种各样的技术越来越紧密地交织在一起，有时候，似乎未来已经到来。然而，技术仍在不断发展，人工智能(AI)已经占据了这一领域的中心地位。在许多前进力量的支持下，人工智能继续激发公众对未来的想象。亚马逊的Alexa、Netflix的推荐系统以及SnapChat滤镜等的创新，进一步推动了这一信念，这些都是人工智能进入个性化领域的优秀范例。
最常见的人工智能构成部分，以及人工智能家族中的“聪明之星”，都是“深度学习”。深度学习是一种数据
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情绪检测，就是“读心”。它是一种运用深度学习、人脸检测算法和视频信号放大等技术，辨识图像和视频中的人脸信息，计算人体心率和人物情绪状态(表情、微表情)等信息的技术，能被广泛应用于服务型机器人、集成在运动和拍照视频类APP之中。 日前，由中国电子科技集团公司研发的非接触式情绪检测系统甫一亮相便引发各方高度关注。 据悉，中国电科研制的非接触式情绪检测系统，是中国首套非接触式情绪检测系统，实现了隐蔽状态下的人员生理、情绪信息的采集与检测。该系统由客户端采集设备和云端“情绪云”服务器组成。采集端在采集的过
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超级计算机既然都那么厉害了，那为什么我们在生活中还见不到它的身影呢?
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