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「機器學習」夯什麼？企業4招快速部署法，即刻轉型踏上創新戰隊
立即報名：3月27日 AWS線上研討會「加速你的機器學習之旅 – AWS 最新技術與應用」 這幾年人工智慧（AI）已成為各行各業的「共同話題」，不論是科技大廠企圖在市場佈局拔得頭籌；抑或新創公司耕耘垂直領域，AI儼然是全球數位轉型的浪潮下，企業寄望保持競爭力的解囊。 AI經常一起被討論的「兄弟檔」機器學習（Machine Learning）及深度學習（Deep Learning），許多人很容易混淆這三者的概念，甚至企業決策者或開發工程師，也是知其意，卻不曉得如何在既有商業模式和IT架構下，運用機器學習快速掌握AI金礦。 我們與機器學習的距離，Netflix的推薦清單為何都不一樣？
癮特務
11 個月前
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NVIDIA 與工業局將於 6 月中舉辦 AI 策略高峰會，廣邀 AI 業界重量級領導廠商共同探討技術與部屬 AI 解決方案
NVIDIA 與經濟部工業局將在 6 月 12 日舉辦 AI 策略高峰會，也在距離活動不到一個月的前夕公布此次與會的重量級業界領導廠商，除了台灣的研華、英業達、凌華科技、偲倢科技等，還邀請到由被譽為 AI 教父的吳思達 Andrew Ng 所創立的 Landing.ai ，向與會者共同探討技術以及分享企業部屬 AI 解決方案的經驗與效益。 AI 策略高峰會將由 NVIDIA 分享全球客戶如何應用 AI ，並由業界封裝領導廠商分享如何將深度學習落實於其服務中，自廣泛的面向讓參與大會的經理人評估與了解如何透過 AI 為企業帶來效益。 同時因應物聯網技術，在 AIoT 的分會上，將由 NVIDIA
Chevelle.fu
1 年前
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希捷科技部署內部AI邊緣運算平台 「雅典娜計畫」，降低生產成本、提升品質及效率
希捷科技近日宣布其已成功在美國明尼蘇達州諾曼戴爾的晶圓工廠首次部署深度學習製造計畫。希捷內部將此計畫命名為「雅典娜計畫 (Project Athena) 」，計畫採用深度學習，經過自我訓練後，可比特定領域的真人專家更快且更精確地檢測出產品瑕疵。藉由打造務實可行的人工智慧 (AI) 平台，能更快地處理異常及生產過程的問題，耗費成本低於以往，亦可大幅減少製程所需的無塵室投資達20%，並降低生產流程中10%的投注時間。 希捷全球的工廠每年生產超過十億個記錄磁頭 (recording transducers)，為了維持最高標準的品質，磁頭皆需經分析及測試。以諾曼戴爾工廠為例，每天產出數百萬張的顯微影像
coco
1 年前
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Sony 在日本推出商業虛擬播報員服務，藉由 AI 合成語音技術讓虛擬播放員荒木 Yui 發聲
Sony 旗下商用解決方案部門與一家 Spectee 進行合作，開始在日本提供虛擬主播服務，透過名為"荒木 Yui "的虛擬主播角色，結合基於深度學習的合成語音，達到近似人類的語音朗誦，這套自然語音是由 Spectee 所開發。這套系統需要繳納 15 萬日幣的基本費用，每個月 6 萬日幣就可以無限使用，另外在 2019 年 3 月底前購買服務，可享 2019 年免月費。 荒木 Yui 藉由基於雲端的方式，將文件上傳到雲端的伺服器後產生自然朗讀，使用者介面還可進行進一步的口音與語速的調整，完成後的語音檔案亦可下載。這套系統的好處是透過租賃雲端服務的方式進行，不需要具備合成語音
Chevelle.fu
2 年前
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Ericsson 結合機器學習與行動數位助理技術，做為網路自我維護與協助現場人員進行故障解析
隨著邁入全新一波基於深度學習的人工智慧黃金時代，許多應用因新一代基於深度學習技術獲得飛躍性的改善，而網路與服務大廠 Ericsson 也不敢忽視機器學習為網路服務所能帶來的助益，畢竟在日趨複雜的 IoT 與 5G 網路架構之下，裝置與節點的數量也越來越多， Ericsson 希望能藉由人工智慧幫助工程師與技術人員更有效率的排除問題，當前 Ericsson 也在將 AI 用於網路自動化管理與現場作業，藉此降低工作人員負擔並加速排除問題。 透過機器學習使網路架構能夠自我故障排除 機器學習技術藉由結構化數據產生模型、原則與程式，並將這些建構完成的成果用於新數據，透過推論與規劃實現新一代的 AI ，
Chevelle.fu
2 年前
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CEATEC 2018 ：家裡客廳被亂丟的玩具弄得一團亂？ Preferred Networks 結合 Toyota 機器人幫你把散落一地的物品歸位
日本對於機器人的開發與應用的積極程度已是有目共睹，不少新創公司也是鎖定機器人的應用作為項目，而 Preffered Networks 這家以深度學習 AI 為主的新創公司在 CEATEC 攜手 Toyota 的 HSR ( Human Support Robot )機器人，以機器視覺的物體辨識技術，幫助人類將客廳中散落一地的小物體歸位。 雖然基於機器視覺的物體辨識在工業自動化早已廣泛被採用，不過若把情境換到客廳就複雜多了，家中的物體不像工廠那麼單純，更不用說散落一地的東西不會像流水產線排列得如此整齊， Preferred Networks 利用基於 NVIDIA Tesla V100 的 NT
Chevelle.fu
2 年前
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Google Next 大會重點產品發表：Cloud AutoML Beta版釋出
Google 在一年一度的 Google Cloud NEXT 大會上正式推出新一代機器學習產品：Cloud AutoML，一次涵蓋了圖片辨識（Vision）、翻譯（Translate）、自然語言處理（Natural Language）三大範疇。這個能讓企業快速擁有客製化機器學習模型的產品，究竟解決了機器學習領域中的什麼問題、而近幾年人工智慧在紅什麼？就讓我們透過這篇文章一探究竟吧！ 淺談「人工智慧」、「機器學習」與「深度學習」 如果要用一句話說明人工智慧、機器學習、深度學習的差異，我們可以說：「深度學習是一種驅動機器學習的技術，而機器學習則是一種實現人工智慧的方法」。 人工智慧：概念 人工智
GCP 專門家(LIVEhouse.in)
2 年前
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Google 利用深度學習，實現如人類般在嘈雜環境中將自己想聽的人的音軌獨立出來
人類是一種相當特殊的生物，獨特的感官能夠針對環境做出相當多精密的調適，包括視覺的白平衡，以及在嘈雜環境中的指向性收音能力；能夠在混亂嘈雜環境中聆聽到眼前人物的聲音的能力有個專有名詞，稱為雞尾酒會效應，這項能力對人類來說是稀鬆平常，不過對機器來說卻相當困難，然而 Google 的研究員藉由深度學習所開發的 Looking to Listen ，成功的將複雜環境中視線指定人物的說話聲隔離出來。 對機器來說，要能夠將同一個人的說話聲給獨立分離出來並不難，要把背景噪音消除也不是難事，不過一般的音軌分析技術僅能將人聲音軌分離，但這項技術則是透過分析影片中的人物與音軌，將影片中人物的聲音與人物進行對照，並
Chevelle.fu
2 年前
1_113
什麼是人工智慧、機器學習、深度學習？(一)
這系列 Machine Learning 教學文章，將帶您了解人工智慧、機器學習、深度學習的差異、該怎麼選擇資料訓練機器學習系統、以及機器學習系統又是如何被訓練的？ 人工智慧 (Artificial Intelligence) 什麼是人工智慧？ 人工智慧 (AI) 是能讓事物變更聰明的科技，我們可以這樣定義：「讓機器展現人類的智慧。」它是一個能讓電腦執行人類工作的廣義術語，而人工智慧的範圍眾說紛紜，隨著時間推衍產生更多的應用和變化。 人工智慧在哪裡？ 現今所執行的系統是一種弱人工智慧的形式 – 系統可以做一件或是多件事情，而做的程度與人類相當，甚至超越人類。比如說我們透過寫程式碼來
GCP 專門家(LIVEhouse.in)
3 年前
arm1_0
Arm 發表機器學習運算平台 Project Trillium 與相關 IP 套件，預計 2018 年終全面上市
Arm 稍早宣布推出 Arm Project Trillium 機器學習運算平台與相關的 IP ，強調其 IP 套件具備高度的擴充性，能夠提供包括機器學習( ML )與神經網路 ( NN )功能，當前先以行動裝置的應用處理器為第一步，預計接下來將會把技術拓展到包括感測器、智慧揚聲器、家庭娛樂等領域； Project Trillium 是專為處理機器學習與神經網路的處理器，強調相較透過 CPU 、 GPU 結合加速器的異構運算更具效率，同時效能也超越傳統的 DSP 可編程邏輯。 Project Trillium 套件包括 Arm 機器學習處理器， Arm 物件偵測處理器兩項 IP ，以及 Arm
Chevelle.fu
3 年前
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