機器學習全攻略 / 第6頁 (67327) - Cool3c

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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？

照片中提到了SCANIA、VN68 GDF、mondie.co，跟了華為有關，包含了日產葉子、日產、電動車、汽車、日產

Nissan Leaf搭載自駕車系統成功在英國無人駕駛 370 公里

由英國政府「自駕與聯網車輛中心」（ CCAV：Centre for Connected and Autonomous Vehicles）資助、 Human Drive 、 Innovate UK 以及其他 9 個合作夥伴共同資助約當新台幣 4.46 億元的研究專案，日前成功的在修改過的 Nissan Leaf 車上與 2 位工程師的監控管理之下，自主跑完英國 Human Drive 自稱為 Grand Drive 的約 370 公里路程。英國的最新自動駕駛技術研究項目已成功完成了在英國道路上行駛230英里的自航旅程，該項目名為HumanDrive，由英國政府通過互聯自動駕駛中心（CCAV）

jouston

照片中提到了Arm Pelion 00、loT Padform、2Mlke，跟峽谷自行車有關，包含了顯示裝置、公共關係、顯示裝置、通訊、上市

2019 Arm 科技論壇全新矽智財與物聯網解決方案透過前瞻技術開創更多端到端應用

全球高效能運算技術領導廠商 Arm 於 11 月 6 日與 11 月 7 日舉辦眾所矚目的 2019 Arm 科技論壇（Arm Tech Symposia 2019 Taiwan）。今年以”The New Era of Compute”為主軸，聚焦 5G、物聯網（IoT）、人工智慧（AI）和機器學習等技術趨勢下所帶動的全新運算需求，以及如何透過從雲端到終端的裝置部署及管理，落實物聯網願景。今年兩個場次的論壇預估吸引超過 1,500 名產業精英與會，與 Arm 一起攜手激盪出更多運算新紀元下的創新商機。「完全運算」滿足新世代複雜運算的極致效能，Arm助釋放數據價值落實物聯網願景今年議程由

文森

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Computex 2019 ：華碩發表 Google Edge TPU 相容產品，包括 Tinker Edge T AI 、單板電腦與 Mini PC

Google 在去年 IO 大會發表針對邊際運算的 Edge TPU 平台，而華碩的 Tinker 開發版在今年 Computex 宣布與 Google 取得合作，推出 Edge TPU 相容平台，包括瞄準 Maker 的開發平台 Tinker Edge AI ，單板電腦 CR1P-CM-A ，同時還預計推出一款整合 TPU 的 Mini PC 微型電腦。由於此系列直接取得 Google 的合作使用由 Google 開發的 Edge TPU 處理器，對於機器視覺、語音判斷等應用開發者，可藉由 Google 的 TensorFlow 語法在雲運算或是高性能的 AI 學習主機開發人工智慧模型，並

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Computex 2019 ： Arm ： 5G 的高頻寬將對運算有更深的需求，藉機器學習架構提升使用體驗

Arm 在今年 Computex 宣布新一代微架構 Cortex-A77 與採用全新架構的 GPU Mali-G77 ，在稍早 Arm 也針對新世代高效能運算進行團訪， Arm 表示，除了例行性的產品發表外，更重要的是 Arm 看好由於 5G 帶來的高頻寬與現代使用者透過網路進行串流、網路儲存等，需要更高的處理效能，也會對平台的整體性能有更高要求。異構運算是延續摩爾定律鐵則的關鍵然而如同當前所看到的，單純透過製程、提升時脈的方式已經難以持續維持摩爾定律， Arm 也即早就在業界推廣透過提供正確、高效率的架構滿足特定應用需求的異構運算理念， Arm 除了持續提升架構、與半導體業者合作改善製程

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Computex 2019 ：三大 77 架構帶來效能、 AI 性能提升， Arm 宣示 Cortex-A77 、 Mali-G77 與新一代 Arm ML 加速器年底商用化

Arm 在今年 Computex 將主題圍繞在 5G 與 AI 之上，同時發表全新的 IP 組合，三款 IP 產品皆冠上 77 ，分別為 CPU 的 Cortex-A77 ， GPU 的 Mali-G77 ，以及日前已經發表的 DPU 的 Mali-D77 。採用新一代 77 系列架構組合的處理器與平台預計在今年底亮相，同時在架構建議也加入新一代高性能 Arm-ML 機器學習加速器，藉此提升異構處理 AI 的性能。 Cortex-A77 性能再提升 20% 作為基於 ARMv8 64 位元指令集的新一代高效能微架構， Arm 強調 Cortex-A77 可在同為 7nm 的 3GHz 時脈較

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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

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AI 業界正式公布性能指標評測基準 MLPerf ， NVIDIA 六項遞交項目皆取得最佳性能紀錄

雖然當前 AI 產業大多被歸類在超級運算領域，不過實際上由於機器學習與超級運算所需的運算方式仍有所差異，故包括 Google 、 Intel 、百度與 NVIDIA 等數十家業界廠商共同倡導針對 AI 的效能平算標準 MLPerf ，涵蓋包括機器視覺、語言翻譯、個人化推薦與強化學習等 AI 業界常見應用進行評測。其中 NVIDIA 在第一波 MLPerf 遞交包括影像分類、物體切分、物體偵測、非常見語句翻譯、常見語句翻譯與推薦系統等六項評測，也是當前遞交最多項目成績的廠商，而在此六項中皆以基於 NVIDIA Tesla V100 GPU 的 NVIDIA DGX-2 構成的 NVIDIA D

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鎖定各類自動化與無人化技術領域應用， NVIDIA 推出 Jetson Xavier AGX 模組版本

NVIDIA 在今年 Computex 宣布機器人開發的 Jetson Xavier AGX 開發套件，而該項套件具備完整的散熱片與擴充 I/O 模組，在當時也展示了位於 Jetson Xavier AGX 套件中的核心模組板，現在 NVIDIA 也將開始零售 Jetson Xavier AGX 模組，目標鎖定廣泛應用到 AI 、機器視覺的自動化與無人化應用當中。該項套件開始在全球問世，主要仍透過艾睿電子作為主要通路，建議售價為 1,299 美金，相較具完整散熱機構、 I/O 擴充板的開發工具版本的 2,499 美金便宜了近一半。作為這張模組中心的，當然還是 NVIDIA 新一代的嵌入式超級

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由真實世界為師建構虛幻 3D 影像， NVIDIA 研究人員透過 AI 將影片自動產生 3D 影像

過往為了建構 3D 場景，需要針對空間中的每個物件進行獨立的 3D 建模，不過 NVIDIA 稍早公布其研究人員成果，透過類神經網路的方式進行訓練，使系統可將真實世界的影片自動轉換為 3D 影像。這項研究透過不斷的訓練 AI 模型，系統可將影片中的物件進行分類並同時進行 3D 立體建模，省卻傳統需要人力進行建模的時間，同時內容的 3D 物件全部都可獨立進行編輯與修改與移除，對於內容開發、遊戲與 3D 動畫產業可節省大量的 3D 模型建構前置時間。

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