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人工智能讓深度學(xué)習(xí)突破算力的限制

研究已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，靈長(zhǎng)類(lèi)生物大腦中的神經(jīng)元越多，平均下來(lái)每個(gè)神經(jīng)元與其他神經(jīng)元的連接就越少（來(lái)自Herculano-Houzel等人的研究，2010）。這與我們?cè)O(shè)計(jì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式恰恰相反。...

1457次閱讀 · 0評(píng)論人工智能深度學(xué)習(xí)
關(guān)于人工智能與深度學(xué)習(xí)的一些分析

發(fā)展至今，人工智能可以劃分為兩類(lèi)：弱人工智能和強(qiáng)人工智能。前者讓機(jī)器具備觀察和感知的能力，能做到一定程度的理解和推理；而強(qiáng)人工智能是讓機(jī)器獲得自適應(yīng)能力，解決一些從沒(méi)遇到過(guò)的問(wèn)題。這里的“智能”從何而來(lái)？...

1379次閱讀 · 0評(píng)論人工智能深度學(xué)習(xí)
人工智能不是自動(dòng)化兩者是有區(qū)別的

麥肯錫全球研究院（MGI）最近的一項(xiàng)研究顯示，到2030年，自動(dòng)化的應(yīng)用將導(dǎo)致近8億人失業(yè)。盡管這只是最糟糕的情況，但毫無(wú)疑問(wèn)，技術(shù)的確會(huì)在很多方面取代人類(lèi)。...

1938次閱讀 · 0評(píng)論自動(dòng)化人工智能
AI系統(tǒng)的建立必須估計(jì)算法的泛化能力

在新數(shù)據(jù)中，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)執(zhí)行（泛化）能力如何？其性能如何？要想建立AI系統(tǒng)的信賴(lài)度和可靠性，必須估計(jì)算法的泛化能力。我們能信任AI嗎？AI是否會(huì)像人類(lèi)酗酒一樣毫無(wú)顧忌？一但AI啟動(dòng)，是否會(huì)毀滅世界？...

2068次閱讀 · 0評(píng)論 AI深度學(xué)習(xí)
機(jī)器人的發(fā)展比較依賴(lài)于什么

工業(yè)機(jī)器人通常位于“封閉”環(huán)境中，出于安全原因，如果該環(huán)境中有人類(lèi)進(jìn)入，機(jī)器人會(huì)停止移動(dòng)。...

1297次閱讀 · 0評(píng)論機(jī)器人AI
神經(jīng)模態(tài)芯片發(fā)展的方向神經(jīng)模態(tài)芯片技術(shù)解析

Intel發(fā)布了基于其神經(jīng)模態(tài)（neuromorphic）計(jì)算芯片Loihi的加速卡Pohoiki Beach，該加速卡包含了64塊Loihi芯片，共含有八百多萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元。繼IBM發(fā)布True North、Intel發(fā)布Loihi之后，Pohoiki Beach又一次讓神經(jīng)模態(tài)計(jì)算走進(jìn)了聚光燈下。本...

1227次閱讀 · 0評(píng)論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí)神經(jīng)芯片
智能語(yǔ)音助手的原理_預(yù)測(cè)智能語(yǔ)音助手的未來(lái)

本文首先介紹了自然語(yǔ)言處理（NLP）和自然語(yǔ)言生成（NLG）這兩種基礎(chǔ)技術(shù)，然后分別對(duì)語(yǔ)音識(shí)別的基本原理，工作原理，工作流程進(jìn)行了解釋?zhuān)詈蠛?jiǎn)單地預(yù)測(cè)了智能語(yǔ)音助手地未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。...

23766次閱讀 · 0評(píng)論智能AI語(yǔ)音助手
人工智能的概念、現(xiàn)狀和未來(lái)

文章首先闡述了人工智能的概念和研究目的，其次分析了人工智能行業(yè)的現(xiàn)狀，最后通過(guò)舉例子來(lái)分析人工智能未來(lái)的主要發(fā)展趨勢(shì)。...

6845次閱讀 · 0評(píng)論人工智能人工智能技術(shù)
工業(yè)機(jī)器人10大應(yīng)用行業(yè)概況梳理

工業(yè)機(jī)器人在冶金行業(yè)的主要工作范圍包括鉆孔、銑削或切割以及折彎和沖壓等加工過(guò)程。...

5461次閱讀 · 0評(píng)論工業(yè)機(jī)器人
機(jī)器人主要技術(shù)參數(shù)

由于機(jī)器人的結(jié)構(gòu)、用途和用戶(hù)要求的不同，機(jī)器人的技術(shù)參數(shù)也不同。...

14907次閱讀 · 0評(píng)論機(jī)器人AI
工業(yè)機(jī)器人控制系統(tǒng)由什么組成

可通過(guò)以太網(wǎng)實(shí)現(xiàn)數(shù)臺(tái)或單臺(tái)機(jī)器人的直接PC通信，數(shù)據(jù)傳輸速率高達(dá)10Mbit/s。...

6880次閱讀 · 0評(píng)論機(jī)器人工業(yè)機(jī)器人
如何利用深度學(xué)習(xí)識(shí)別千萬(wàn)張圖片

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每層由多個(gè)二維平面組成，而每個(gè)平面由多個(gè)獨(dú)立神經(jīng)元組成。...

3066次閱讀 · 0評(píng)論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別深度學(xué)習(xí)
普通程序員如何轉(zhuǎn)向AI方向

AI，也就是人工智能，并不僅僅包括機(jī)器學(xué)習(xí)。...

711次閱讀 · 0評(píng)論 AI人工智能
機(jī)器人常用電機(jī)解析及區(qū)別在哪里

普通電機(jī)，減速電機(jī)、步進(jìn)電機(jī)，舵機(jī)伺服電機(jī)指的是直流電的微型電機(jī)，平常我們接觸到的也以直流電的居多。...

4564次閱讀 · 0評(píng)論機(jī)器人電機(jī)
深度學(xué)習(xí)框架你了解多少

開(kāi)源的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正步入成熟，而現(xiàn)在有許多框架具備為個(gè)性化方案提供先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的能力。...

2594次閱讀 · 0評(píng)論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)源深度學(xué)習(xí)
關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)你了解多少

機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型也被叫做假設(shè)（hypothesis， h），這個(gè)h就是我們透過(guò)現(xiàn)象想要尋找的“本質(zhì)”。...

848次閱讀 · 0評(píng)論模型機(jī)器學(xué)習(xí)
移動(dòng)機(jī)器人是如何定位的

隨著計(jì)算機(jī)的應(yīng)用和傳感技術(shù)的發(fā)展，移動(dòng)機(jī)器人研究又出現(xiàn)了新的高潮。...

5047次閱讀 · 0評(píng)論機(jī)器人定位技術(shù)
10種機(jī)器學(xué)習(xí)的工具和框架

如果數(shù)據(jù)科學(xué)家不希望花費(fèi)大量時(shí)間，就可以在AWS上構(gòu)建有效的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，并對(duì)性能進(jìn)行微調(diào)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)這項(xiàng)服務(wù)大有用處。...

1331次閱讀 · 0評(píng)論機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器視覺(jué)技術(shù)原理解析

機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用的照明的最重要的任務(wù)就是使需要被觀察的特征與需要被忽略的圖像特征之間產(chǎn)生最大的對(duì)比度，從而易于特征的區(qū)分。...

7089次閱讀 · 0評(píng)論機(jī)器視覺(jué)AI
人工智能的非技術(shù)使用說(shuō)明書(shū)

人工智能無(wú)疑是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心，它在整個(gè)行業(yè)中的應(yīng)用將極大地改變我們的世界以及工業(yè)生產(chǎn)方式。...

1167次閱讀 · 0評(píng)論人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)