- 星期五, 15 4 月, 2016, 2:46
- 人工智能, 动态, 大数据
如今五个月过去了，谷歌终于理清分布式培训功能的代码。
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- 星期一, 4 4 月, 2016, 3:46
- 人工智能, 动态
一些深度学习创业公司将来很可能是深度学习在各行各业开花结果的决定性力量。
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- 星期五, 11 3 月, 2016, 17:56
- 人工智能, 动态, 热点
阿法狗的横空出世让那些过去被认为无法被机器取代的“最安全”的职业，例如软件开发者、医生、律师、股票交易员也有必要重新评估人工智能对职业生涯的影响
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- 星期三, 9 3 月, 2016, 4:04
- 人工智能, 动态
我们难以想象还有什么样的行当，例如律师、医生和操盘手，能够比职业围棋更难颠覆。
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- 星期五, 5 2 月, 2016, 11:16
- 人工智能, 动态
这一次，谷歌如果能赢，赢得的将不仅仅是尊敬，还有恐惧。
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- 星期五, 22 1 月, 2016, 18:47
- 动态, 大数据
除了卷积神经网络、长期短期记忆网络等知识点外，Google的深度学习公开课也会讲到TensorFlow
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- 星期一, 28 12 月, 2015, 9:45
- 动态, 大数据
虽然谷歌、微软和Facebook等巨头都将深度学习作为研发重点，但是真正能够引领深度学习创新潮流的往往会是一些创业公司。
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- 星期五, 11 12 月, 2015, 16:02
- 动态, 大数据
Facebook今天发布了专门为深度学习（人工智能的一种）计算开发的硬件服务器，Facebook计划通过开放计算计划（Open Compute Project）将该服务器的设计向业界开放。
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- 星期四, 3 12 月, 2015, 5:13
- 动态, 大数据
谷歌很早前就开放了Prediction API，但是功能有限，而且不支持图像识别，此次开放云图像识别API，是谷歌机器学习应用对外普及的一大步。
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- 星期六, 14 11 月, 2015, 22:49
- TOP清单, 动态, 大数据, 热点
对于希望在应用中整合深度学习功能的开发者来说，GitHub上其实还有很多不错的开源项目值得关注
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- 星期五, 9 10 月, 2015, 18:04
- 动态, 大数据
新的深度神经网络算法生成的缩略图在A/B对照测试中比旧算法的得分高出65%。
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- 星期四, 7 5 月, 2015, 16:20
- 动态, 大数据
根据Facebook一位研究者的评测，Nervana的软件比业界知名的深度学习工具性能都要高，包括Facebook自己的Torch7和Nvidia的cuDNN。
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- 星期五, 27 3 月, 2015, 4:23
- 动态, 大数据
Facebook最新的人工智能系统不但能进行图像挖掘和识别，还能识别视频，甚至“阅读”简单文本内容后回答一些相关的简单问题。
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- 星期三, 4 3 月, 2015, 1:23
- 动态, 医疗, 大数据
谷歌和斯坦福大学的学者近日发布的一篇论文指出，深度学习技术在新药研发领域大有可为，而且与生物反应有关的数据量越大，发现新药的可能性就越大。
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- 星期六, 18 10 月, 2014, 3:00
- 动态, 大数据
机器学习创业公司GraphLab近日对其机器学习平台GraphLab Create进行了版本升级，新增加的功能中，最引人注目的就是支持用户建立自己的定制化深度学习网络。
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- 星期二, 9 9 月, 2014, 18:33
- 动态, 大数据
随着人工智能革命的兴起和GPU在深度学习计算中的应用，GPU厂商Nvidia再次成为业界热门话题厂商，上周末Nvidia再接再厉，推出了cuDNN 深度学习GPU加速库，主打性能、易用性和低内存开销。
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- 星期三, 30 7 月, 2014, 20:47
- 动态, 大数据
目前Twitter尚未公布收购Madbits的具体金额，但业界普遍估计价格不会太低，因为深度学习是目前最为炙手可热的前沿技术，人才极度稀缺。
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- 星期二, 3 6 月, 2014, 0:10
- 动态, 大数据
在IT尖端人才争夺最为惨烈的硅谷，百度在谷歌后院大张旗鼓招兵买马的一系列动作让人侧目，而全球知名的人工智能专家吴恩达（Andrew Ng）的加盟，则让人们对百度的“深度学习”计划以及吴恩达本人的好奇达到了顶点。
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- 星期一, 19 5 月, 2014, 10:42
- 动态, 大数据
在Google的后院成立实验室只是第一步，招揽到Andrew Ng这样的明星级专家是第二步，百度还需要拿出更多“有用的东西”向业界证明其有能力推出类似施乐PARC研究中心那样的创新中心。
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- 星期日, 4 5 月, 2014, 16:44
- 动态, 大数据
提到人工智能和自然语言处理，人们会想到谷歌、微软和雅虎等公司，却忽略了另外一条技术鲶鱼——DARPA。后者目前正在开发的一个“文本深度发掘与过滤”项目（DEFT），能够分析人类自身难以胜任的超大规模文本处理工作。
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