深度學(xué)習(xí)(Deep Learning),又名深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),前身是一只感知機(jī)。生于達(dá)特茅斯會議次年的ta,注定與人工智能有著不解之緣。人工智能中的各種機(jī)器學(xué)習(xí)方法,從初期的符號學(xué)習(xí)到后來統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)再
人工智能可以提高生產(chǎn)力,但殊不知,科學(xué)家們已經(jīng)開始使用 AI 技術(shù)來來重現(xiàn)大腦的高級認(rèn)知功能!這次,他們創(chuàng)造了一套復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬大腦的空間導(dǎo)航能力。這一成果向世人展示了 AI 算法能很好的幫
編者按:保護(hù)隱私和保障安全的沖突,在多大程度上僅僅是一個(gè)技術(shù)限制?讓我們和DeepMind數(shù)據(jù)科學(xué)家、Udacity深度學(xué)習(xí)導(dǎo)師Andrew Trask一起,基于Paillier加密算法和詞袋邏
“機(jī)器學(xué)習(xí)”的概念自上世紀(jì)50年代出來以來就備受科技界的關(guān)注,而近年來“深度學(xué)習(xí)”逐漸成為機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域,其動機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)
Sophos Intercept X新一代端點(diǎn)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(qiáng)效的勒索軟件防護(hù),實(shí)現(xiàn)了前所未有
在人工智能研究方面,谷歌一直走在世界的前列。無論是今年的AlphaGo擊敗人類圍棋大師柯潔,橫掃圍棋界震驚全世界,還是前段時(shí)間谷歌宣布教會人工智能運(yùn)用想象力,提前做出預(yù)測等等,這一系列的進(jìn)展無不
據(jù)消息報(bào)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(jì)算機(jī)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(jì)
在2018年的博鰲亞洲論壇中,除了主要議程外,最引人注目的熱點(diǎn)是首次引進(jìn)了人工智能進(jìn)行會議中的即時(shí)口語翻譯。然而,人工智能并沒有出現(xiàn)原先大肆宣稱的“讓即時(shí)口譯業(yè)界面對即將失業(yè)的威脅&
為了充分利用并推廣人工智能,實(shí)現(xiàn)與人工智能的溝通,首先我們需要抓住人工智能的本質(zhì)。 人工智能使得推薦引擎人性化,提高物流引擎的準(zhǔn)確性,并增強(qiáng)聊天機(jī)器人引擎的親切程度。學(xué)習(xí)新語言(Duol
最近很長的一段時(shí)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(shí)候,總是會遇到這樣的幾個(gè)關(guān)鍵詞:深度學(xué)習(xí)、機(jī)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?
這是我第二次見到Naveen Rao。 與初見一樣,聊到AI,他的話匣子一下被打開,一直有層出不窮的想法與理論冒出,滿腹經(jīng)綸,侃侃而談。 英特爾全球副總裁兼人工智能產(chǎn)品
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)的目的是根據(jù)給定的訓(xùn)練樣本求對某系統(tǒng)輸入輸出之間依賴關(guān)系的估計(jì),使它(這種關(guān)系)能夠?qū)ξ粗敵鲎龀霰M可能準(zhǔn)確地預(yù)測。機(jī)器學(xué)習(xí)至今沒有一個(gè)精 確
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
之前由See Food Inc研發(fā)出的熱狗識別app“不是熱狗”(Not Hotdog)引發(fā)了AI界的熱烈討論,然而一個(gè)看上去簡單的戲謔性app涉及到的AI技術(shù)卻非常
前言:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容,人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)算法。 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)現(xiàn)已成為國際上神
如何用最少的精力,完成最高效的 PyTorch 訓(xùn)練?一位有著 PyTorch 兩年使用經(jīng)歷的 Medium 博主最近分享了他在這方面的 10 個(gè)真誠建議。 在 Efficient PyTorch 這
針對當(dāng)下深度學(xué)習(xí)的技術(shù)瓶頸,包括清華大學(xué)張鈸在內(nèi)的多位院士、教授給出了自己的研究思路。 【前言】 在剛剛結(jié)
掃地機(jī)器人、智能農(nóng)藥噴灑機(jī)、無人機(jī)、自動駕駛汽車……人工智能技術(shù)在不斷突破我們想象力的同時(shí),也越來越貼近我們的生活。4月11日,工業(yè)和信息化部、公安部和交通運(yùn)輸部聯(lián)合
當(dāng)人工智能可以幫助人類承擔(dān)一些工作時(shí),我們總是把雙方的職責(zé)劃分的很清楚。人類工作時(shí),很少看到人工智能的主動參與,人工智能做事時(shí),人類更是完全不插手。 這一點(diǎn)最明顯的體現(xiàn)就在于輔助駕駛上,
職務(wù):Imagination Technologies技術(shù)傳播專家 現(xiàn)在,我們每天使用的很多設(shè)備都利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù):在智能手機(jī)中它們?yōu)檎掌阉鞴δ芴峁┲С?,還用于人臉識別幫助大家使用人