日前,中國科學院計算技術研究所(以下簡稱中科院計算所)發(fā)布了全球首個能夠“深度學習”的“神經(jīng)網(wǎng)絡”處理器芯片,名為“寒武紀&rdquo
據(jù)VentureBeat報道,谷歌利用被稱為深度學習的人工智能改進了多項產品,例如谷歌地圖、谷歌照片和Gmail。下一個可能利用這種技術的服務將是谷歌翻譯。 實際上谷歌翻譯
讀者應該對人工智能并不陌生,但要了解它的歷史,我們得先回到1995年。 彼時,一名年輕的法國人Yann Lecun花了10多年時間做一件事:模仿大腦的某些功能來打造人工智能機器。這件事在
摘要: 深度學習可以完成需要高度抽象特征的人工智能任務,如語音識別、圖像識別和檢索、自然語言理解等。深層模型是包含多個隱藏層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡,多層非線性結構使其具備強大的特征表達能力和對復雜任務建
深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究。作為人工智能的一種,“深度學習”是一個訓練系統(tǒng),能處理海量信息,它們來源于音頻、圖像和其他輸入的信號,如果向這個系統(tǒng)展示新信息,它會
處于所謂的 AI 革命的前沿至今已有好幾年;許多人過去認為,深度學習是神奇的“銀彈”,會把我們帶到技術奇點(general AI)的奇妙世界。許多公司在 2014 年、2
Sophos Intercept X新一代端點安全方案新增由先進深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡賦予的惡意軟件偵測能力,并結合了最新的主動黑客攻擊緩減、進階應用程序鎖定,以及更強效的勒索軟件防護,實現(xiàn)了前所未有
人工智能技術最近經(jīng)常被提及,但除了谷歌展現(xiàn)的阿法狗之外,很少有能夠讓我們感覺特別神奇的人工智能技術,不得不說人工智能是未來,但發(fā)展道路還很長。 日本NEC公司也開發(fā)出了一套人工
MathWorks 今日宣布推出與 NVIDIA 深度學習學院合作開發(fā)的《MATLAB 深度學習》綜合課程。
臺灣臺北2018年5月30日電 /美通社/ -- 企業(yè)計算、存儲和網(wǎng)絡解決方案以及綠色計算技術領域的全球領導者美超微電腦股份有限公司(Super Micro Computer, Inc.) (N
以前,煙民們在公交站旁抽煙,在餐館偷偷地抽煙,因為取證不便還可以僥幸逃脫。但是以后一定要注意了,百度工程師利用PaddlePaddle深度學習能力進行模型訓練,實現(xiàn)了對吸煙動作的識別,機器能夠自
人工智能在過去兩年被谷歌引爆,于是該領域的創(chuàng)業(yè)公司如雨后春筍般生長起來,有的做專用芯片,有的做算法,有的做機器人…人工智能到底是什么?是讓機器代替人類完成重復的生產線勞動嗎?這樣理
機器學習對深度學習——二者間的相近之處與差異所在。 如今人工智能已經(jīng)成為一大熱門話題,而人工智能的基本構建要素分為機器學習與深度學習。以下維恩圖解釋了機器學習與深
在這個數(shù)據(jù)爆炸的時代,收集數(shù)據(jù)本身是不夠的。它需要被加工,切片和切割,以獲得經(jīng)營和發(fā)展業(yè)務的洞察力。不幸的是,當今世界上大多數(shù)可用的數(shù)據(jù)是非結構化的和隱藏的,使得在沒有顯著的人類參與的情況下難以
據(jù)消息報道,一篇發(fā)表在《進化生物學》的論文稱,用成千上萬份標本圖像“訓練”過的計算機算法,已經(jīng)能自動識別被壓制的、干燥植物標本的物種。這是科學家首次嘗試通過深度學習,讓計
人工智能領域是一個擁擠的競技場,但并不是所有人都只專注于競爭,因為許多人都在對其進行研究以受益大眾。 近年來,人工智能(AI)飛速發(fā)展,在日常生活和企業(yè)活動中,人工智能相關應用也越來越為
最近很長的一段時間,人工智能的熱度都維持在一定的高度。但是大家在關注或研究人工智能領域的時候,總是會遇到這樣的幾個關鍵詞:深度學習、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡。那他們之間到底是什么樣的關系呢?
人工智能(ArTIficial Intelligence),英文縮寫為AI。AI是一門讓機器變得智能的科學研究,讓機器像人類一樣具備解決某些特定問題的能力。其實,AI可不是什么新事物,早在上世紀
有沒有想過,如果可以,我們突然按下時光暫停鍵,這個世界會有哪些不同? 你對著Siri點播你最喜愛的泰勒專輯《red》,對著人臉識別的簽到系統(tǒng)微微一笑,看著各類新聞APP量身定制所需信息&
如果把AI技術分為「前端的交互技術」和「后端的人工智能技術」。前端的交互技術包括語音識別、圖像識別和自然語言處理;后端的人工智能技術就是人工智能的核心算法,包括深度學習算法、記憶預測模型算法等。