機器學習全攻略 (67327) / 第7頁

快訊 nvidia AI 深度學習機器學習

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

6 年前

產業消息 nvidia AI 機器學習 Tesla V100 dgx2

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

Chevelle.fu

6 年前

產業消息 nvidia 機器學習 Jetson Xavier

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

Chevelle.fu

6 年前

科技應用 3D AI 機器學習機械神經網路

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。

Chevelle.fu

6 年前

科技應用 ericsson 深度學習機器學習

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

6 年前

科技應用微軟 AI 機器學習

微軟更新Azure Machine Learning平台服務加強深度學習、感知應用技術推動更多元人工智慧發展

微軟認為未來在人工智慧技術應用將使現有運算模式變得更好，同時也能讓電腦系統與人類之間有更好互動模式，甚至可以協助讓人類工作流程變得更加順暢，並且增加更多執行便利性，但絕非透過人工智慧技術取代人類核心地位。在這次Ignite 2018活動裡，微軟強調將進一步投入人工智慧應用，希望除了藉此協助企業能以更高效率完成工作事項，同時也期望能以人工智慧改善人類生活，因此深度學習與機器學習等人工智慧技術發展，對於目前的微軟而言將會是重點投資項目。除了開放企業端能以客製化方式打造專屬Cortana技能，藉此對應企業更複雜使用需求，同時也能因此讓Cortana累積學習更多使用經驗，微軟在此次Ignite 2

Mash Yang

6 年前

產業消息 Google 機器學習 tpu TensorFlow

Google 將 TPU 加速器濃縮到邊際運算領域，推出 AIY Edge TPU 與開發板

Google 為了其 TensorFlow 機器學習框架，開發了專為其提升效率的 ASIC 晶片" TPU "，做為在進行 TensorFlow 等機器學習行為提供更有效率的運算，而 Google 也為了將 TPU 技術帶到邊際運算，在 Google Cloud Next 大會宣布兩款針對邊際運算的產物，為 AIY Edge TPU 以及基於這款晶片的兩款開發工具，將 Google 的 TPU 技術帶到邊際運算領域。當然針對邊際運算不可能實現與 Google Cloud 資料中心同級的運算規模， AIY Edge TPU 是為了執行 TensorFlow Lite 的加速 ASIC ，不過除

Chevelle.fu

6 年前

人物專訪 COMPUTEX台北國際電腦展 ARM 機器學習深度學習 deep learning Project Trillium

Computex 2018 ： Arm 談 Project Trillium 與 ML 加速器：秉持提供各項應用最適宜的核心的理念

Arm 在這波機器學習熱潮中，也宣布將針對機器學習推出 Project Trillium 機器學習運算平台與相關的 IP ，稍早 Arm 副總裁、院士暨多媒體處理器事業部總經理 Jem Davies 也就 Arm 在機器學習的布局與想法進行分享；對於 Arm 而言，異構運算以及提供各類應用最合適的核心架構，至今仍是 Arm 的重要理念，而原本在智慧裝置中的機器學習應用，原本可藉由 CPU 、 GPU 搭配 DSP 的異構運算達成，但隨著在行動裝置上影像、語意等應用日趨複雜，以及物聯網裝置也將由 IoT 進化到 AIoT ，機器學習不光只是在智慧裝置上有所需要，也將在物聯網領域遍地開花。為了讓

Chevelle.fu

7 年前

產業消息 COMPUTEX台北國際電腦展 nvidia 機器人機器視覺機器學習 nvidia jetson

Computex 2018 ： NVIDIA Max-Q 筆電數量成長，全球首發嵌入式機器人開發平台 NVIDIA ISAAC 。

由於適逢台灣 GTC 甫舉辦完畢，加上目前也還未達消費級產品發表時程， NVIDIA 今年在 Computex 主要還是以回顧去年度與客戶合作的成果，以及今年在人工智慧的進展，在觀望新世代 GeForce 的消費者也先別急，執行長黃仁勳已經暗示新一代 GeForce GPU 將有好消息。在消費性產品部分， NVIDIA 在去年發表了 Max-Q 超薄高性能筆電設計，去年共有八款筆電採用此項規格，而今年 Computex 也陸續增加到 28 款產品，另外今年也將陸續有多款支援 G-Sync 的 4K HDR 顯示器問世。而在人工智慧部分，就將今年 GTC 的重點產品 DGX-2 超級電腦，以

Chevelle.fu

7 年前

產業消息 COMPUTEX台北國際電腦展 machine learning 智慧手機 IOT 機器視覺機器學習

Computex 2018 ： Arm Nandan 認為行動裝置端的機器學習已是現在進行式

雖然現在機器學習是運算產業相當熱門的議題，現在不少廠商也提出邊際運算的概念，在行動裝置端提供機器學習的能力，不過仍有不少聲浪質疑行動裝置端的深度學習只是個假議題，而在今天稍早 Arm Computex 的活動上， Arm 副總裁 Nandan Nayampally 也被問到這點。 Mr. Nayampally 表示，在提及裝置端的機器學習時，要先釐清機器學習分為兩個部分，包括學習與推理兩部分，而現行較複雜的學習部分多為在雲端執行，但一旦模型培訓完成，即可移植到裝置端使用，而目前在行動裝置上，包括消費者的使用行為的能源管理、相機的應用等，都可活用深度學習的部分，且不少旗艦與主流裝置已經陸續具備這

Chevelle.fu

7 年前

相關文章