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深度学习 文章

三位深度学习之父共获2019年图灵奖

  • 2019年3月27日 ——ACM宣布,深度学习的三位创造者Yoshua Bengio, Yann LeCun, 以及Geoffrey Hinton获得了2019年的图灵奖。
  • 关键字: 深度学习  

透视世界人工智能发展 | 美政府走上前台力推人工智能

  •   最近,美国政府将发展人工智能(AI)作为一项国家战略,准备利用美国在基础科研实力上的优势,推动人工智能产业发展。此前人工智能技术的主力军是谷歌等企业,但从过去一年的趋势看,美政府希望在这一领域直接发挥作用。  政府支持“国安优先”  美国总统特朗普2月签署了一份行政令,启动“美国人工智能倡议”,这份倡议体现出“美国优先”、“顶层推动”和“数据开放”三个主要特点。  第一,顶层推动,政企合作。  倡议的显著特征是由政府推动这项国家级科技发展计划。美国总统技术政策副助理迈克尔·克拉齐奥斯直言,这个倡议的重
  • 关键字: 人工智能  深度学习  

数据挖掘、机器学习和深度学习之间有什么区别?

  •   机器学习,有时也称为计算智能,近年来已经突破了一些技术障碍,并在机器人、机器翻译、社交网络、电子商务,甚至医药和医疗保健等领域取得了重大进展。机器学习是人工智能的一个领域,其目标是开发学习计算技术以及构建能够自动获取知识的系统。  学习系统是一种计算机程序,它通过成功解决过去的问题积累的经验做出决策。尽管应用时间不长,但是有许多不同的学习算法,该领域是计算领域最热门的领域之一,并且定期发布一些新的技术和算法。  机器学习vs人工智能  许多人认为机器学习和人工智能的含义是一样的,但这并不十分准确。人工
  • 关键字: 数据挖掘  机器学习  深度学习  

机器学习vs.人工智能:定义和重要性

  • 机器学习,有时也称为计算智能,近年来已经突破了一些技术障碍,并在机器人、机器翻译、社交网络、电子商务,甚至医药和医疗保健等领域取得了重大进展。机器学习是人工智能的一个领域,其目标是开发学习计算技术以及构建能够自动获取知识的系统。
  • 关键字: 数据挖掘  机器学习  深度学习  

深度学习的发展会带给硬件架构怎样的影响?

  • 2019 ISSCC 大会于2月17—21日在美国旧金山开幕,Facebook 首席 AI 科学家 Yann LeCun 在会上发表了主题演讲「深度学习硬件:过去、现在和未来」,详细介绍了深度学习研究的发展将如何影响未来硬件架构。
  • 关键字: 深度学习  GPU  

深度学习“瓶颈”已至 计算机视觉如何突破困局?

  • 近期,计算机视觉奠基者之一,霍金的弟子,约翰霍普金斯大学教授Alan Yuille提出“深度学习在计算机视觉领域的瓶颈已至。”Alan Yuille认为,现在做AI不提神经网络,成果都很难发表了,这不是一个好势头。如果人们只追求神经网络的潮流,抛弃所有老方法,也不去想如何应对深度网络的局限性,那么这个领域可能很难有更好的发展。
  • 关键字: 深度学习  计算机视觉  

一文读懂人脸识别技术

  •   近日,人脸识别技术因多次在抓逃犯的过程中“立功”,再度走“红”。从20世纪60年代起,人脸识别研究开启,发展到今天有哪些进展?该产业里的竞争,是人工智能投资泡沫带来的浮躁,还是市场规模将持续突进?  何谓人脸识别技术?  20世纪60年代,人脸识别工程化应用研究正式开启。初期的方法主要利用了人脸的几何结构,通过分析人脸器官特征点及其之间的拓扑关系进行辨识。这种方法简单直观,但是一旦人脸姿态、表情发生变化,则精度严重下降。  如今的解决方案多是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的
  • 关键字: 人脸识别  深度学习  

一文读懂:深度学习中的热点问题

  • 2012年多伦多大学的研究人员首次使用深度学习在ImageNet大规模视觉识别挑战赛中获胜,深度学习渐渐被人们所熟知。而对于AI行业的从业者来说,深度学习下的计算机视觉,是使计算机能够理解图像背景的一门重要学科,也是人工智能中最具挑战性的领域之一。
  • 关键字: 深度学习  

机器学习的崛起:从无人驾驶到AI医疗,人们已进入深度学习的新世界

  • 不久之前,人们还常说,计算机视觉的辨别能力尚不如一岁大的孩子。如今看来,这句话要改写了。计算机不仅能和大多数成年人一样识别图片中的物体,在马路上驾驶汽车的安全性还高过16 岁的青少年。更神奇的是,如今的计算机不再是被动按照指令识别和驾驶,而是像自然界的生命由数百万年前开始进化那样,自主地从经验中学习。
  • 关键字: 机器学习  深度学习  

一文读懂深度学习中的热点问题

  • 2012年多伦多大学的研究人员首次使用深度学习在ImageNet大规模视觉识别挑战赛中获胜,深度学习渐渐被人们所熟知。而对于AI行业的从业者来说,深度学习下的计算机视觉,是使计算机能够理解图像背景的一门重要学科,也是人工智能中最具挑战性的领域之一。本文将详细的解释当前深度学习下的两个热点问题。
  • 关键字: 深度学习  

深度学习之父:AI不该成为贫富差距扩大的帮凶

  •   Martin Ford在2015年出版的《机器人的崛起》(Rise of the Robots)一书曾在一时间引起轰动,书中详细描述了自动化领域许多加速发展的趋势,以及这些趋势将如何影响商业,尤其是就业。  在他的下一本书《智能建筑师:人工智能背后的真相》(Architects of Intelligence: The Truth About AI from The People Building It)中,他试图深入研究副标题所描述的内容。该著作主要是对人工智能领域的知名人士进行深度采访。G
  • 关键字: 深度学习  AI  

深度学习下的AI落地,计算机视觉是否一条好赛道

  •   计算机视觉是目前AI在中国落地最顺利的技术。从目前的落地进展来看,移动互联网、安防、零售、物流、医疗、文娱、无人驾驶的商业化有待成熟。以旷视科技Face++、商汤科技、极链科技Video++为代表的AI头部企业战略,出现向平台企业或软硬一体化企业发展的分化趋势,及零售等新领域快速崛起。  计算机视觉在中国AI市场组成部分占比巨大。根据中国信通院2018年2月发布的报告数据,2017年,中国人工智能市场中计算机视觉占比37%,以80亿元的行业收入排名第一。  2018年信通院11月发布的《2018人工智
  • 关键字: 深度学习  AI  

凌华科技携全系列人工智能解决方案亮相GTC CHINA 2018

  •   凌华科技汇集旗下人工智能产品精锐,亮相于2018年11月20-22日在苏州举行的NVIDIA GTC CHINA 2018 (GPU技术大会)。这是一场人工智能和深度学习领域不容错过的盛会,从机器人到游戏、从自动驾驶到虚拟现实,诸多领域的最新热点在此一览无余。从2018年年初的合作,到全球GPU大会的广泛参与,不仅体现了凌华科技与NVIDIA的深入合作,也凸显了凌华科技在人工智能领域的积极拓展与持续发力,并面向工业自动化、军工、医疗、轨道交通以及网络通信等应用领域,提供丰富的人工智能边缘计算解决方案。
  • 关键字: 凌华科技  深度学习  

腾讯医疗AI最新研究成果,用深度学习分割头颈组织区域助力靶向治疗

  •   近日,腾讯医疗AI实验室与美国加州大学联合发布最新研究成果《器官神经网络:深度学习用于快速和全自动整体头颈危及器官靶区勾画》。  据了解,在传统的头颈癌放疗过程中,为了保证最大程度让放射计都集中在靶区内,降低其他正常组织和器官受到影响的可能,医生通常会根据患者的CT图像手绘放疗靶区和危及器官。但实际问题是,手绘会花费医生大量的时间,对于患者来说,不仅治疗效率低,更重要的是可能会耽误最佳治疗时间。  因此,腾讯医疗AI实验室和加州大学提出,用深度学习模型建立一个“器官神经网络”,在1秒钟内对整张CT所有
  • 关键字: 深度学习  AI  

将首次举办超深度学习人工智能培训

  •   人类制造技术从手工控制、逻辑控制、程序控制、将进入智能控制时代。智能制造源于人工智能,但当前人工智能主流算法的“深度学习DL”由于需支撑的硬件资源大、训练时所需要的数据标注成本极高,应用效果完全取决于庞大的数据集、模型的训练绕不开NP问题等缺陷,因此存在黑箱问题、不能在工业和嵌入式系统应用。  日本阿波罗株式会社首席科学家顾泽苍博士(中国籍),在二十多年研究和实践人工智能的经验和成果基础上,针对“深度学习DL”的缺陷,发明了“超深度学习SDL”模型,并计划产业化做成应用开发板,可以让小单位或个人方便地
  • 关键字: 深度学习  人工智能  
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