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是Tesla 老闆 Elon Musk 與 OpenAI 將人工智慧代碼開源，打算讓人工智慧比賽...玩 ATARI 遊戲？這篇文章的首圖
Tesla 老闆 Elon Musk 與 OpenAI 將人工智慧代碼開源，打算讓人工智慧比賽...玩 ATARI 遊戲？
圖片來源： emuparadise.me對於發展自動駕駛，基於機器學習的先進人工智慧是絕對需要的，故不少研究機構前仆後繼投入人工智慧開發，當然 Google 、蘋果也為了除自動駕駛以外的目的積極發展人工智慧；而 Tesla 老闆 Elon Musk 以及 OpenAI 最近公布了一批人工智慧的開放原始碼與測試環境，稱為 OpenAI Gym ，希望加速機器學習的發展。而在這套人工智慧測試環境中，它們提供的項目也相當有趣，包括 59 種 ATARI 的經典遊戲，包括耳熟能詳的太空侵略者、 Ms. Pac-Man 、陷阱等等，希望開發者利用這套開源人工智慧平台挑戰這些遊戲並藉此得到高分。而在去年
Chevelle.fu
9 年前
是人工智慧成功挑戰圍棋里程碑的幕後推手， Google DeepMind 資深研究員黃世傑闡述 AlphaGo 的獨特之處這篇文章的首圖
人工智慧成功挑戰圍棋里程碑的幕後推手， Google DeepMind 資深研究員黃世傑闡述 AlphaGo 的獨特之處
Google 旗下人工智慧公司 DeepMind 前些日子以 AlphaGo 程式以 4：1 的佳績成功挑戰韓國圍棋天才李世石，也為人工智慧史創下全新的里程碑，而幕後推手 DeepMind 公司團隊中的資深研究員以及 AlphaGo 主要程式開發者黃士傑博士也在稍早與台灣媒體見面，簡單的闡述 AlphaGo 與傳統人工智慧不同之處。黃士傑博士出身於台灣，同時也是業餘六段圍棋棋手，早在加入 DeepMind 前就已經於 2010 年以自己開發的圍棋程式 Erica 獲得第十五屆奧林匹亞電腦遊戲程式競賽的金牌。在加入 DeepMind 之後，也將其開發經驗融入這套系統。黃博士提到，有三千年歷史的圍
Chevelle.fu
9 年前
是同樣的招式對聖鬥士是沒有用的！閒聊關於 Google AlphaGo 深度學習平台這篇文章的首圖
同樣的招式對聖鬥士是沒有用的！閒聊關於 Google AlphaGo 深度學習平台
今天科技業界發生一件有趣的大事，就是由 Google 的 AlphaGo 人工智慧與韓國棋士李世石的世紀對決，無論今天最終是人類獲勝或是電腦獲勝，都是相當值得玩味的。不同於當年 IBM 深藍超級電腦與俄羅斯國際象棋棋王卡斯帕羅夫的對決， AlphaGo 是以更新穎的機械神經網路架構的深度學習系統所打造的人工智慧，變數也會更多。過去的人工智慧是在系統所預設的邏輯內找尋對應方式，故需要給予超級電腦足以應對各種情況的邏輯庫，它才能夠持續變強，但問題在於過去的人工智慧只是按表操課，宛如早期的遊戲的 AI 一樣會有規律與破綻，也就是會有一定的套路。當然畢竟深藍是那個時代的超級電腦，能夠容納夠多的邏輯庫，
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9 年前
是打造人工智慧願景， Appier 延攬亞洲 AI 專家啟動產學人才交流與培育這篇文章的首圖
打造人工智慧願景， Appier 延攬亞洲 AI 專家啟動產學人才交流與培育
為了激發人工智慧更多可能性，沛星互動科技 Appier 宣布與台灣大學啟動產學人才交流與培育計畫，並延攬台灣大學資訊工程學系林軒田副教授擔任首席資料科學家，並且與台灣大學啟動" Appier 與臺大資訊學群人工智慧暨頂尖研究獎勵計畫"，希望台灣學子在在學期間就能培養宏觀視野，並有機會前往國際級研究殿堂發表論文、與各國學者交流意見，希望能激發人工智慧應用可能性。你或許會喜歡寫卡片送朋友，HTC/Samsung/Sony熱門手機折500快3讓媽媽不用再這麼辛苦啦！年終獎金大方送，加碼年終優惠
Chevelle.fu
9 年前
是傳 Google 打算推出具人工智慧的通訊軟體這篇文章的首圖
傳 Google 打算推出具人工智慧的通訊軟體
頂著搜尋龍頭的光環，但 Google 也不是做甚麼都無往不利，面對基於社群服務的 Facebook ，不僅 Google+ 雷聲大雨點小，就連 Facebook 延伸出的 Facebook Messenger 也讓 Google 的即時通訊服務黯然失色；而華爾街日報指出， Google 正打算啟動新的即時通訊服務，而且還加入可與使用者互動的人工智慧，讓使用者除了可以跟好友聊天外，也可以跟人工智慧互動。這項服務的基礎沒意外會建立在基於深度學習( Deep Learning )的機器學習( Machine Learning )平台上，藉由人工智慧的方式加上 Google 龐大的搜尋資料庫，變相的提
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9 年前
是針對網路資料中心機器學習處理， NVIDIA 推出 Hyperscale 級加速器 Tesla M40 、 Tesla M4這篇文章的首圖
針對網路資料中心機器學習處理， NVIDIA 推出 Hyperscale 級加速器 Tesla M40 、 Tesla M4
NVIDIA 針對近年網路數據中心在人工智慧、機器學習開發的需求，發表了 Hyperscale 等級的 Tesla 加速器 Tesla M40 ，主打最高效能、並可用於各類的深度神經網路；同時也針判讀影像串流、視訊處理等應用提供低功號加速器 Tesla M4 。Tesla M40 是一款基於 Maxwell 架構的加速器，具備 3,072 個 CUDA 核心，核心數量與 GeForce GTX Titan X 相同，應該是相同的核心，並也同樣搭配 12GB GDDR 5 記憶體，記憶體頻寬達 288GB/sec ，提供最高 7 TFLOPS 的單精度浮點運算效能。相較於 Titan X 特別強
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9 年前
是北市府與微軟合作，藉 Azure 平台提供雲端及時開放資料服務並舉辦 OMG 交通應用開發大賽這篇文章的首圖
北市府與微軟合作，藉 Azure 平台提供雲端及時開放資料服務並舉辦 OMG 交通應用開發大賽
台北市政府宣布與微軟共同為公部門開放數據合作，藉由微軟的 Azure 雲平台提供交通數據雲端及時開放資料服務，並且也藉由此次的合作，宣布將舉辦 Taipei OMG ( Open , Mobility , Green )綠色交通應用開發大賽，將於 11 月 30 日正式開跑，至 1 月 22 日為主，希望藉由公部門的開放數據結合微軟平台提供的彈性以及數據分析、機器學習，由有志者為改善都市交通開發多元的應用。由於基於公平原則，目前官網尚未正式啟用，屆時將於台北市政府資訊局 Facebook 以及活動網址 https://taipeiomg.bhuntr.com 公布辦法。台北市長柯文哲表示，在他
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9 年前
是鎖定機器學習、無人機、自動駕駛、醫療影像， NVIDIA 推出搭載 Tegra X1 的 Jetson TX1 與 TX1 開發板這篇文章的首圖
鎖定機器學習、無人機、自動駕駛、醫療影像， NVIDIA 推出搭載 Tegra X1 的 Jetson TX1 與 TX1 開發板
圖片來源： NVIDIA繼在 NVIDIA 推出搭載 Tegra K1 的 Jetson TK1 之後， NVIDIA 又於近期發表採用新一代 Tegra X1 處理器的 Jetson TX1 ，且相較上一代僅提供開發板設計， Jetson TX1 除了開發板之外還提供單板模組設計的版本，且體積僅約明信片大小。新聞來源： NVIDIA Blog無論是 TX1 或是 TX1 Development Kit ，皆是基於採用 Tegra X1 處理器，採用 Cortex-A57 搭配 Cortex-A53 4+4 大小核以及 256 個 CUDA 核心的 Maxwell 架構 GPU ，運算力可達
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9 年前
是NVIDIA GTC Taiwan 2015 ： Deep Learning 蓄勢待發，盼能帶動產業變革這篇文章的首圖
NVIDIA GTC Taiwan 2015 ： Deep Learning 蓄勢待發，盼能帶動產業變革
NVIDIA 連續兩年在台灣舉辦 GTC 台灣場次，而今年的場次相較去年更為豐富，且也如今年在 San Jose 舉辦的 GTC 2015 一樣加入大量機器學習與深度學習的課程。在稍早的媒體見面會也把重點放在與機器視覺、機器學習相關的講者交流，並希望藉此更推廣 GPU 於深度學習相關領域的應用。當然以整體趨勢來說，機器學習與深度學習並不是新的概念，但就像今年 GTC 2015 主題演講所述，機器學習與深度學習在導入基於 GPU 的平行運算之後，效能與運算能力大幅提升，加上各類感測器蒐集大量的數據做為基礎資料庫，使機器學習與深度學習獲得驚人的突破，也更深深地影響日常生活。NVIDIA 今年在 G
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9 年前
是微軟大數據攜手美圖，推出特殊關係大揭密影像分析應用這篇文章的首圖
微軟大數據攜手美圖，推出特殊關係大揭密影像分析應用
微軟先前曾推出相當受歡迎的 How-Ole.net 照片人物年齡判斷網頁，利用影像與數據分析的方式推測照片中人物的年齡；而微軟又與知名修圖 app 公司美圖公司策略合作，以機器學習平台推出"特殊關係大揭密"應用，除了判斷性別年齡之外，還透過演算法判斷照片中的人物關係。這次的平台不僅只有照片判斷，同時還結合微軟的人工智慧"微軟小冰"，將照片依照人物的性別、年齡、穿著、位置等做出人物關係總合判斷之後，在以微軟小冰敘述這兩人的關係，亦可判斷藝人的姓名以及寵物的品種。有興趣的可在美圖的活動網站或是粉絲團一試這套可判斷照片人物關係的運算系統吧。美圖人工智能特殊關係大揭密活動網站：請點此美圖粉絲團：請點此
Chevelle.fu
9 年前
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