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Google 盼以深度學習技術協助解決醫療資源不足與加速患者辨識
深度學習是目前人工智慧的機器學習中發展的顯學，而 Google 更是在這波發展中推波助瀾的強勢引導者，尤其透過 TensorFlow 演算法以及 AlphaGo 挑戰世界棋王，都讓更多人看到深度學習所帶來的人工智慧進化， Google 稍早也針對深度學習在醫療領域的應用展開講座。 Google 研究團隊產品經理彭浩怡一開始簡單介紹深度學習為何能成為人工智慧當中的機器學習的顯學，深度學習是基於上個世紀六零年代就提出的機械神經網路的進化，但是這項技術由於當初缺乏規模化架構以及運算力，直到 2012 年首度有開發者透過 GPU 加速，使得深度學習架構首度在 ImageNet 影像辨識挑戰發揮超越過往
Chevelle.fu
7 年前
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烏鎮圍棋峰會人機大戰第二局 柯潔確認二連敗
在5月25日由世界棋王柯潔與Google人工智慧系統AlphaGo 2.0進行的第二場對弈，確定再由AlphaGo 2.0取勝，在此次以三戰兩勝賽制情況下，柯潔已經確認落敗，但預計將在5月27日的最後一場對弈爭取勝棋機會。 在此次對弈過程裡，柯潔原本在開盤棋路表現穩定，但隨著時間進展過程則逐漸由AlphaGo 2.0佔上優勢，在約莫下午1點37分左右由柯潔投子認輸，使得AlphaGo 2.0獲得第二勝，同時也確認在此次以三戰兩勝的賽制中獲勝。 AlphaGo 2.0初期棋路表現與人類思路相近，但在陸續下子過程並未陷入柯潔所設圈套，反而以穩紮穩打形式讓柯潔產生失誤，進而讓柯潔投子認輸。 而在結束
Mash Yang
7 年前
是Google IO 2017 ：讓行動終端也具備強大的深度學習能力， Google 推出 TensorFlow Lite 學習框架這篇文章的首圖
Google IO 2017 ：讓行動終端也具備強大的深度學習能力， Google 推出 TensorFlow Lite 學習框架
Google 已經將公司的方針由 Mobile First 轉移到 AI First ，雖然目前 Google在雲服務已經大量導入 AI ，不過考慮到不是何時何地都會有順暢的網路體驗，能夠在終端裝置實現基於深度學習的人工智慧也很重要， Google 在稍早的 IO 大會也宣布針對行動裝置的 TensorFlow Lite 框架，讓智慧手機等裝置亦能藉由深度學習變得更聰明，預計能夠為行動裝置提升語音辨識、機器視覺以及 AR 使用體驗，同時 Google 也預告將在下一代的智慧手機晶片中具備更進階的深度學習能力。 雖然不知道 Google 指的下一代晶片具備更強的深度學習能力具體指的是甚麼，不過可
Chevelle.fu
7 年前
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Google IO 2017 ： Cloud TPU 發表 ，除訓練外還具備邏輯推演能力 大幅強化深度學習效能
Google推出第二代TPU：Cloud TPU，強調在邏輯推演的效能加速上，能讓人工智慧學習時，降低對CPU與GPU的依賴。 Google 為了強化基於深度學習的人工智慧發展，在先前推出針對 TensorFlow 演算法的加速器 TPU ，以硬體加速的方式提升深度學習中訓練的效能，而今天 Google 在 IO 大會宣布推出第二世代的 TPU ，稱為 Cloud TPU ，相較前一世代是針對訓練部分進行硬體加速， Cloud TPU 進一步加入邏輯推演的加速。 過往邏輯推演的部分仰賴 CPU與 GPU的大量效能，可想而知的是 Google 希望藉由 Cloud TPU 導入邏輯推演的能力，進
Chevelle.fu
7 年前
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GTC 2017 ： NVIDIA 為何在 Tesla V100 以及 Xavier 導入 TensorFlow 加速器
NVIDIA 在今年 GTC 大會，正式宣布首款基於 Volta 架構的 GPU 產品 Tesla V100，同時也針對去年所發表的新一代自動駕駛車平台 Xavier 進行技術規格更新，而此次兩個基於 Volta 架構的產品最大的特色就是在架構中導入針對深度學習框架 TensorFlow 的加速器，也不禁令人好奇為何需要在架構中融合加速器。 去年 Google已經宣布將針對 TensorFlow開發名為 TPU 的 ASIC 加速器，而 Tesla V100 的 Tensor Core 以及 Xavier 中的 Xavier DLA 也是類似的意義，皆是專為 TensorFlow 最佳化的硬體
Chevelle.fu
7 年前
是Google 介紹首款 TPU 特性，號稱比現階段 CPU 與 GPU 在深度學習領域有更強大的效能卻更省電這篇文章的首圖
Google 介紹首款 TPU 特性，號稱比現階段 CPU 與 GPU 在深度學習領域有更強大的效能卻更省電
Google 在人工智慧開發一直不遺餘力，看的到的例如以 Alpha Go 擊敗世界圍棋高手、自動駕駛開發，在外界看不到的地方，例如圖文搜尋機制的背後都有人工智慧的影子，而使現代人工智慧能迅速發展的關鍵就是深度學習被廣泛使用；現階段能讓深度學習技術開花結果的關鍵是引進基於 CPU 搭配 GPU 或是加速器的異質運算技術，但 Google 已經著手往更高效率的方式邁進，稍早公布了他們首個專為深度學習開發的 ASIC 、" TPU "處理器的性能。 Google 早已在去年就公布了 TPU ，不過當時對於它的實際表現仍猶如五里霧中為得其全貌， TPU 的是為深度學習中最關鍵的
Chevelle.fu
8 年前
是推動人工智慧應用 Intel與Preferred Networks開發深度學習原始碼框架這篇文章的首圖
推動人工智慧應用 Intel與Preferred Networks開發深度學習原始碼框架
稍早於日本展開的AI Day活動裡，Intel宣布與日本人工智慧新創團隊Preferred Networks攜手合作，未來雙方將在深度學習應用開發原始碼框架架構「Chainer」，藉此讓基於Intel處理器的運算裝置能有更高處理效能表現，藉此推動人工智慧技術成長。 Intel與Preferred Networks於今日 (4/6)在日本展開的AI Day活動宣布，雙方將攜手開發為深度學習所設計的開放原始碼框架「Chainer」，讓採用Intel處理器的通用型基礎架構能加速深度學習運算效果，預期將可大量應用在物聯網、5G連網應用，以及大量人工智慧技術等項目，藉此推動全新資料運算應用發展。 由於過
Mash Yang
8 年前
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