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是人類已經無法在益智電玩阻止 AI 了嗎？微軟最新 AI 在 Atari 的小精靈直接攻頂破台這篇文章的首圖
人類已經無法在益智電玩阻止 AI 了嗎？微軟最新 AI 在 Atari 的小精靈直接攻頂破台
Atari 經典遊戲是近年基於深度學習的 AI 常常拿來進行練兵的練習項目，像是當初 AlphaGo 前身還未正式開始挑戰圍棋前，也在 Atari 進行多款遊戲的訓練與挑戰；而微軟今年所收購的 Maluuba 所開發的人工智慧 最近挑戰 Atari 2600 上的小精靈系列遊戲 Ms. Pac-Man ，直接得到破台的 999,990 分，刷新由 Abdner Ashman 在大型電玩版本所創下 933,580 分的驚人得分紀錄。 這套系統使用了稱為 Hybrid Reward Architecture 的架構，以 150 個獨立進行分析的分身運作，一部份的分身負責進行吃遊戲中的家分豆子的決策
Chevelle.fu
7 年前
是在這個 AI 技術還沒定論的時代，為何 NVIDIA 能登高一呼萬眾矚目這篇文章的首圖
在這個 AI 技術還沒定論的時代，為何 NVIDIA 能登高一呼萬眾矚目
最近在一群探討技術的朋友當中最熱門的話題就是” NVIDIA ”憑甚麼，在前幾年歷經 GPU 架構設計不如預期、跨入手機平板裝置後又淡出，卻同時也成功進軍車載，且在短短時間內執行長黃仁勳還被外界喻為 AI 教父，這一兩年只要談到 AI 幾乎都不會少談到 NVIDIA ，但對極早就投入 AI 相關技術的企業來說，看到 NVIDIA 如此風光，當然心底不是滋味。 AI 並不是一個全新的概念，在有電腦之後一直以不同的名詞出現在科技發展史中，從最早的 AI 人工智慧，到前幾年的大數據分析，演進到最近的機器學習/深度學習，指的都是 AI 在不同時代的發展型態。 AI 技術之所能突
Chevelle.fu
7 年前
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說文解字第18課：深度學習Deep Learning
在AlphaGo挑戰世界冠軍棋士李世乭，以4比1的成績取得勝利後，深度學習這個名詞一下成為熱門關鍵字，其實這種技術的應用範圍不只限於圍棋而已，影像辨識、垃圾信件過濾、網友留言分類等等工作，也都能在深度學習的協助下讓電腦自動進行。 能自我學習進化的人工智慧 人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱AI）指的是由人工製造出來的系統，並透過系統的運作展現推理、知識、規劃、學習、交流、感知等智慧，進而模仿人類解決問題的能力。 從人工智慧的運作方式，可以粗分為弱人工智慧與強人工智慧，前者不需要和人類一樣具有完整的認知能力，也沒有完整的思考能力，基本上只能用於處理特定工作，例如只能下
國寶大師李文恩
7 年前
是GTC 2017 ： NVIDIA 為何在 Tesla V100 以及 Xavier 導入 TensorFlow 加速器這篇文章的首圖
GTC 2017 ： NVIDIA 為何在 Tesla V100 以及 Xavier 導入 TensorFlow 加速器
NVIDIA 在今年 GTC 大會，正式宣布首款基於 Volta 架構的 GPU 產品 Tesla V100，同時也針對去年所發表的新一代自動駕駛車平台 Xavier 進行技術規格更新，而此次兩個基於 Volta 架構的產品最大的特色就是在架構中導入針對深度學習框架 TensorFlow 的加速器，也不禁令人好奇為何需要在架構中融合加速器。 去年 Google已經宣布將針對 TensorFlow開發名為 TPU 的 ASIC 加速器，而 Tesla V100 的 Tensor Core 以及 Xavier 中的 Xavier DLA 也是類似的意義，皆是專為 TensorFlow 最佳化的硬體
Chevelle.fu
7 年前
是GTC 2017 ： NVIDIA 主題演講引領 AI 革命，基於 Volta 架構的 Tesla V100 登場、 Xavier 將具備深度學習加速器這篇文章的首圖
GTC 2017 ： NVIDIA 主題演講引領 AI 革命，基於 Volta 架構的 Tesla V100 登場、 Xavier 將具備深度學習加速器
在今年 NVIDIA GTC 大會的主題演講， NVIDIA 執行長黃仁勳一開始就談到後摩爾定律時代的革新，現在單線程效能的提升已經逐漸趨緩，而能夠在此世代引領革新的關鍵，可說是基於 GPU 的偕同運算，而在近五年更可看到整個業界對於機於 CUDA 的偕同運算技術獲得重視， GTC 與會人員與 CUDA 開發者亦大幅增長。 基於照片仿真與 VR 的多人 VR 應用 Project Holodeck 在今年 GTC 所宣布的第一項新技術，是稱為 Project Holodeck 的 VR 虛擬協作應用，結合 VR 與照片仿真技術，讓四個使用者可在同一環境檢視以照片仿真繪製的工業產品以及 3D 內
Chevelle.fu
7 年前
是GTC 2017 ：精確分析影片影像元素， Viscovery 創意引晴讓廣告更吸引消費者這篇文章的首圖
GTC 2017 ：精確分析影片影像元素， Viscovery 創意引晴讓廣告更吸引消費者
廣告是作為獲利不可或缺的要素，但是不合宜的廣告插播不僅不能吸引消費者注意，同時還可能讓消費者反感，尤其在近年影音內容由電視轉向網路串流，也更需要有效率的投放相關，而來自台灣的 Viscovery 創意引晴正是一家能夠針對影像進行內容物件分析，並藉此找尋合適廣告的創新公司。 目前多數網路廣告的投放皆是以文字作為基礎的方式進行分析與投放，但擁有大量元素的影片內容畢竟不是文字，故早期影音內容的廣告投放仰賴於人工投放，除了效率不高外，也容易出現亂槍打鳥的情況，而 Viscovery 就是看準機於影像分析可結合廣告投放的機會，投入影像內容分析應用領域。 Viscovery 成立於 2013 年，其英文名
Chevelle.fu
7 年前
是GTC 2017 ：鎖定智慧城市與安全， NVIDIA 發表 Metropolis 影像分析平台這篇文章的首圖
GTC 2017 ：鎖定智慧城市與安全， NVIDIA 發表 Metropolis 影像分析平台
NVIDIA 稍早宣布針對從端到末的影像分析平台 Metropolis ，這項平台是一項結合 NVIDIA 自 Jetson 嵌入式平台、 Tesla / Quadro 加速器與繪圖卡、 DGX-1 深度學習超級電腦等硬體，結合深度學習技術從端到雲的一項影像分析平台。 這項平台的目的是藉由 NVIDIA 硬體架構平台的均一性，利用伺服器進行對串流影像分析的培訓，並將培訓成果移植到基於 Jetson 終端裝置，將過往需要把資料傳輸到後端伺服器才利用人工進行監控的情況，藉由 Metropolis 後，機於深度學習的影像分析可即時在前端、伺服器與後端雲平台進行，使得城市安全監控更具效率。
Chevelle.fu
7 年前
亞馬遜新智慧攝影機 可隨時判斷個人穿著是否合乎時尚
推出搭載數位助理服務Alexa的Echo系列智慧喇叭後，亞馬遜再度推出同樣搭載Alexa數位助理服務的智慧攝影機Echo Look，讓使用者能透過聲控方式確認個人服飾穿著是否合宜，甚至也同樣兼具與其他連網設備連動功能。 就Echo Look設計來看，本身除搭載亞馬遜數位助理服務Alexa，同時藉由內建LED補光燈、景深識別功能的相機藉由電腦視覺判斷拍攝影像，藉此識別站在鏡頭前的使用者穿著風格，並且透過巨量數據分析判斷穿搭是否有違和之處，並且可適時提供建議，甚至使用者也能透過聲控方式操作相機自拍或錄製短片，或是透過專屬App操作Echo Look細項功能。 而跟Echo系列智慧喇叭一樣，Echo
Mash Yang
8 年前
是裝潢無法重來 GPU學習與視覺運算幫小窩先來個虛擬裝潢這篇文章的首圖
裝潢無法重來 GPU學習與視覺運算幫小窩先來個虛擬裝潢
幫房子裝潢時，總是很怕設計圖上跟最後裝潢起來是兩回事，在科技日新月異的現在也有不少軟體開發商透過 AR 的方式進行裝潢的預覽，不過 AR 的缺點是因為基於真實的空間環境，所以只能在所見範圍添加虛擬裝潢，若要在原有家具位置試著搭配新家具就需要先把空間淨空，且擺放也還有些許限制。而一家新創公司 DigitalBridge 則想到透過基於 GPU 的機器學習與視覺運算，並搭配行動裝置後進行高度彈性的虛擬裝潢。 透過機器視覺拍攝環境後， DigitalBridge 的平台可將環境的物體進行分析，此時可在虛擬空間中搭配新的壁紙，而且若想要清除目前居家中的配置例如沙發、相框，只要用手指把物體圈起，系統就會
Chevelle.fu
8 年前
是Google 介紹首款 TPU 特性，號稱比現階段 CPU 與 GPU 在深度學習領域有更強大的效能卻更省電這篇文章的首圖
Google 介紹首款 TPU 特性，號稱比現階段 CPU 與 GPU 在深度學習領域有更強大的效能卻更省電
Google 在人工智慧開發一直不遺餘力，看的到的例如以 Alpha Go 擊敗世界圍棋高手、自動駕駛開發，在外界看不到的地方，例如圖文搜尋機制的背後都有人工智慧的影子，而使現代人工智慧能迅速發展的關鍵就是深度學習被廣泛使用；現階段能讓深度學習技術開花結果的關鍵是引進基於 CPU 搭配 GPU 或是加速器的異質運算技術，但 Google 已經著手往更高效率的方式邁進，稍早公布了他們首個專為深度學習開發的 ASIC 、" TPU "處理器的性能。 Google 早已在去年就公布了 TPU ，不過當時對於它的實際表現仍猶如五里霧中為得其全貌， TPU 的是為深度學習中最關鍵的
Chevelle.fu
8 年前
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