處于所謂的 AI 革命的前沿至今已有好幾年;許多人過去認(rèn)為,深度學(xué)習(xí)是神奇的“銀彈”,會把我們帶到技術(shù)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(jìn)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予的惡意軟件偵測能力,并結(jié)合了最新的主動黑客攻擊緩減、進(jìn)階應(yīng)用程序鎖定,以及更強效的勒索軟件防護(hù),實現(xiàn)了前所未有
人工智能技術(shù)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(shù),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(xué)習(xí)學(xué)院合作開發(fā)的《MATLAB 深度學(xué)習(xí)》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(luò)解決方案以及綠色計算技術(shù)領(lǐng)域的全球領(lǐng)導(dǎo)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(xué)習(xí)能力進(jìn)行模型訓(xùn)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(lǐng)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(fù)的生產(chǎn)線勞動嗎?這樣理
機器學(xué)習(xí)對深度學(xué)習(xí)——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(gòu)建要素分為機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)。以下維恩圖解釋了機器學(xué)習(xí)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(wù)的洞察力。不幸的是,當(dāng)今世界上大多數(shù)可用的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)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(jìn)化生物學(xué)》的論文稱,用成千上萬份標(biāo)本圖像“訓(xùn)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(biāo)本的物種。這是科學(xué)家首次嘗試通過深度學(xué)習(xí),讓計
人工智能領(lǐng)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(jìn)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(guān)應(yīng)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(guān)注或研究人工智能領(lǐng)域的時候,總是會遇到這樣的幾個關(guān)鍵詞:深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。那他們之間到底是什么樣的關(guān)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(xué)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(jì)
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(shù)分為「前端的交互技術(shù)」和「后端的人工智能技術(shù)」。前端的交互技術(shù)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(shù)就是人工智能的核心算法,包括深度學(xué)習(xí)算法、記憶預(yù)測模型算法等。
五年前,研究人員在能夠解讀圖像的軟件的準(zhǔn)確性上有了一次突如其來但大幅度的飛躍,其背后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支撐了我們現(xiàn)在在人工智能行業(yè)所看到的繁榮景象。然而,我們?nèi)赃h(yuǎn)未達(dá)到《終結(jié)者》或《黑客帝國》中所描
2006年Hinton發(fā)表了一篇革命性的論文“Hinton, G. E., Osindero, S. and Teh, Y.,A fast learning algorithmfor
伴隨著蘋果全新一代iPhone智能手機iPhone 8、iPhone 8 Plus和iPhone X的發(fā)布,所有最初我們想了解的任何信息現(xiàn)在幾乎都已一清二楚,包括零售價格、全新命名、機型數(shù)量
本月早些時候,OpenAI宣布已經(jīng)建成史上最大的人工智能模型,該模型規(guī)模驚人,被命名為“GPT-3”,是一項令人印象深刻的技術(shù)成就。然而,它卻凸顯了人工智能領(lǐng)域的一個隱患。 現(xiàn)代人工智能模型需要消耗大
百度硅谷AI Lab發(fā)表新的深度學(xué)習(xí)算法NCRF(Neural CondiTIonal Random Field),據(jù)稱可改善目前活體組織切片檢查WSI(Whole Slide Image)分析