- 超級計算機既然都那么厲害了，那為什么我們在生活中還見不到它的身影呢?
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深度學習 超級計算機
- 今年8月，吳恩達的深度學習課程正式上線，并即刻吸引了眾多深度學習粉絲的“頂禮膜拜”。一如吳恩達此前在Coursera上的機器學習課程，這幾門深度學習課程也是好評如潮。
在諸多粉絲中，加拿大國家銀行金融市場的首席分析師Ryan J. Shrott從前三門深度學習課程中總結出了21點心得，總結了該系列課程的諸多精華。
今天，文摘菌就帶大家一起來讀一讀這份“學霸“筆記。
首先來看一下Ryan對該課程的總體評價：
吳恩達先生(Andrew
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吳恩達 深度學習
- 黨的十九大報告提出，加強應用基礎研究，拓展實施國家重大科技項目，突出關鍵共性技術、前沿引領技術、現代工程技術、顛覆性技術創新。其中“顛覆性技術”備受關注。什么是顛覆性技術?我國有哪些顛覆性技術創新在世界上位居前列?它們對我國和世界的經濟社會發展將產生什么影響?我們該如何應對這些技術革新帶來的巨大變化?我們從今天起推出系列報道，帶您走近顛覆性技術。——編者
不久前，科大訊飛研發的人工智能機器人——訊飛智醫助手以高分通過了201
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AI 深度學習
- iPhone X帶動更多智能手機集成3D人臉識別，公共場所日益增長的監控需求。刷臉時代來臨，人臉識別技術巨大的市場需求與廣闊的應用前景，盈利模式多變，消費級領域產業化將爆發。
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人臉識別 深度學習
- AI領域融資事件席卷了國內外各大媒體，國產AI的強勢崛起，我們似乎看到中國在AI發展道路上的領跑之勢。
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AI 深度學習
- 深度學習是計算機領域中目前非常火的話題，不僅在學術界有很多論文，在業界也有很多實際運用。本篇博客主要介紹了三種基本的深度學習的架構，并對深度學習的原理作了簡單的描述。 簡介 機器學習技術在當代社會已經發揮了很大的作用：從網絡搜索到社交網絡中的內容過濾到電子商務網站的個性化推薦，它正在快速的出現在用戶的消費品中，如攝像機和智能手機。機器學習系統可以用來識別圖像中的物體，將語音轉變成文字，匹配用戶感興趣的新聞、消息和產品等，也可以選擇相關的搜索結果。這些應用越來越多的使用一種叫做“深度學習(Deep&
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深度學習
- 在人工智能學界，Geoffrey Hinton擁有非常崇高的地位，甚至被譽為該領域的愛因斯坦。在人工智能領域最頂尖的研究人員當中，Hinton的引用率最高，超過了排在他后面三位研究人員的總和。目前，他的學生和博士后領導著蘋果、Facebook以及OpenAI的人工智能實驗室，而Hinton本人是谷歌大腦(Google Brain)人工智能團隊的首席科學家。
就在幾個小時之前，由 Hinton 和其在谷歌大腦的同事 Sara Sabour、Nicholas Frosst 合作的 NIP
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深度學習
- 探秘機器人是如何進行深度學習的-一個人獨處時，感覺有點孤單，怎么辦？微軟亞洲研究院推出的“微軟小冰”，或許可以像閨蜜一樣地跟你聊天解悶。3.0版本的“小冰”除了具有“評顏值”“選搭配”等功能外，還基于深度學習技術具備強大的視覺識別能力。
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語音識別 深度學習 機器人
- 科普：深度學習真的那么難嗎？-今天，面對AI如此重要的江湖地位，深度學習作為重要的一個研究分支，幾乎出現在當下所有熱門的AI應用領域，其中包含語義理解、圖像識別、語音識別，自然語言處理等等，更有人認為當前的人工智能等同于深度學習領域。
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人工智能 深度學習
- 干貨：深度學習 vs 機器學習 vs 模式識別三種技術對比-本文來自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的聯合創始人Tomasz Malisiewicz的個人博客文章，閱讀本文，你可以更好的理解計算機視覺是怎么一回事，同時對機器學習是如何隨著時間緩慢發展的也有個直觀的認識。
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深度學習 機器學習 人工智能
- 當你要開始一個深度學習項目時，的確值得花一些時間來評估可用的框架，以確保技術價值的最大化。深度學習的框架有很多，不同框架之間的“好與壞”卻沒有一個統一的標準。
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深度學習 Caffe
- 神經網絡基礎 1、神經元(Neuron)——就像形成我們大腦基本元素的神經元一樣，神經元形成神經網絡的基本結構。想象一下，當我們得到新信息時我們該怎么做。當我們獲取信息時，我們一般會處理它，然后生成一個輸出。類似地，在神經網絡的情況下，神經元接收輸入，處理它并產生輸出，而這個輸出被發送到其他神經元用于進一步處理，或者作為最終輸出進行輸出。
2、權重(Weights)——當輸入進入神經元時，它會乘以一個權重。例如，如果一個神經元有兩個輸入，則每個輸入將具有
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深度學習 神經網絡
- 深度學習算法有望在FPGA和超級計算機上運行-由NSF資助的一個研究項目，目前正在研究如何使用RDMA高性能連接器將深度學習算法在FPGA和跨系統之間運行；另一個由Andrew Ng和兩個超算專家牽頭的項目，則希望把模型放在超級計算機上，給它們一個Python接口。
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FPGA 深度學習 人工智能
- 如何讓IoT應用得以從芯片自我學習中受益-這款芯片能夠以數百毫秒（ms）的速度在大腦和義肢之間傳送訊號。雖然比人類的神經傳導速度更慢，但較當今的義肢所要求的秒數更快。
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物聯網 人工智能 深度學習
- 關于深度學習未來發展方向的6項預測-深度學習是個復雜的概念，其中每項因素都不簡單。即使您身為已經熟練掌握人工神經網絡基礎知識的數據科學家，大家也需要時間了解加速卷積、復發、生成以及其它與多層深度學習算法規范相關的復雜概念。
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