深度學習全攻略 (65584) / 第3頁

最新 | 熱門

產業消息 seagate AI 硬碟工廠希捷深度學習雅典娜計畫

希捷科技部署內部AI邊緣運算平台「雅典娜計畫」，降低生產成本、提升品質及效率

希捷科技近日宣布其已成功在美國明尼蘇達州諾曼戴爾的晶圓工廠首次部署深度學習製造計畫。希捷內部將此計畫命名為「雅典娜計畫 (Project Athena) 」，計畫採用深度學習，經過自我訓練後，可比特定領域的真人專家更快且更精確地檢測出產品瑕疵。藉由打造務實可行的人工智慧 (AI) 平台，能更快地處理異常及生產過程的問題，耗費成本低於以往，亦可大幅減少製程所需的無塵室投資達20%，並降低生產流程中10%的投注時間。希捷全球的工廠每年生產超過十億個記錄磁頭 (recording transducers)，為了維持最高標準的品質，磁頭皆需經分析及測試。以諾曼戴爾工廠為例，每天產出數百萬張的顯微影像

coco

6 年前

產業消息 SONY 深度學習

Sony 在日本推出商業虛擬播報員服務，藉由 AI 合成語音技術讓虛擬播放員荒木 Yui 發聲

Sony 旗下商用解決方案部門與一家 Spectee 進行合作，開始在日本提供虛擬主播服務，透過名為"荒木 Yui "的虛擬主播角色，結合基於深度學習的合成語音，達到近似人類的語音朗誦，這套自然語音是由 Spectee 所開發。這套系統需要繳納 15 萬日幣的基本費用，每個月 6 萬日幣就可以無限使用，另外在 2019 年 3 月底前購買服務，可享 2019 年免月費。荒木 Yui 藉由基於雲端的方式，將文件上傳到雲端的伺服器後產生自然朗讀，使用者介面還可進行進一步的口音與語速的調整，完成後的語音檔案亦可下載。這套系統的好處是透過租賃雲端服務的方式進行，不需要具備合成語音軟體的操作與專用的電

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

科技應用日本最先端電子資訊高科技綜合展深度學習機器視覺機械神經網路 Tesla V100

CEATEC 2018 ：家裡客廳被亂丟的玩具弄得一團亂？ Preferred Networks 結合 Toyota 機器人幫你把散落一地的物品歸位

日本對於機器人的開發與應用的積極程度已是有目共睹，不少新創公司也是鎖定機器人的應用作為項目，而 Preffered Networks 這家以深度學習 AI 為主的新創公司在 CEATEC 攜手 Toyota 的 HSR ( Human Support Robot )機器人，以機器視覺的物體辨識技術，幫助人類將客廳中散落一地的小物體歸位。雖然基於機器視覺的物體辨識在工業自動化早已廣泛被採用，不過若把情境換到客廳就複雜多了，家中的物體不像工廠那麼單純，更不用說散落一地的東西不會像流水產線排列得如此整齊， Preferred Networks 利用基於 NVIDIA Tesla V100 的 NT

Chevelle.fu

6 年前

產業消息 Google AI 深度學習 AutoML

Google Next 大會重點產品發表：Cloud AutoML Beta版釋出

Google 在一年一度的 Google Cloud NEXT 大會上正式推出新一代機器學習產品：Cloud AutoML，一次涵蓋了圖片辨識（Vision）、翻譯（Translate）、自然語言處理（Natural Language）三大範疇。這個能讓企業快速擁有客製化機器學習模型的產品，究竟解決了機器學習領域中的什麼問題、而近幾年人工智慧在紅什麼？就讓我們透過這篇文章一探究竟吧！淺談「人工智慧」、「機器學習」與「深度學習」如果要用一句話說明人工智慧、機器學習、深度學習的差異，我們可以說：「深度學習是一種驅動機器學習的技術，而機器學習則是一種實現人工智慧的方法」。人工智慧：概念人工智

GCP 專門家(LIVEhouse.in)

6 年前

科技應用深度學習機器學習 ai人工智慧

Google 利用深度學習，實現如人類般在嘈雜環境中將自己想聽的人的音軌獨立出來

人類是一種相當特殊的生物，獨特的感官能夠針對環境做出相當多精密的調適，包括視覺的白平衡，以及在嘈雜環境中的指向性收音能力；能夠在混亂嘈雜環境中聆聽到眼前人物的聲音的能力有個專有名詞，稱為雞尾酒會效應，這項能力對人類來說是稀鬆平常，不過對機器來說卻相當困難，然而 Google 的研究員藉由深度學習所開發的 Looking to Listen ，成功的將複雜環境中視線指定人物的說話聲隔離出來。對機器來說，要能夠將同一個人的說話聲給獨立分離出來並不難，要把背景噪音消除也不是難事，不過一般的音軌分析技術僅能將人聲音軌分離，但這項技術則是透過分析影片中的人物與音軌，將影片中人物的聲音與人物進行對照，並

Chevelle.fu

7 年前

產業消息深度學習機器學習深度學習機器學習

什麼是人工智慧、機器學習、深度學習？(一)

這系列 Machine Learning 教學文章，將帶您了解人工智慧、機器學習、深度學習的差異、該怎麼選擇資料訓練機器學習系統、以及機器學習系統又是如何被訓練的？人工智慧 (Artificial Intelligence) 什麼是人工智慧？人工智慧 (AI) 是能讓事物變更聰明的科技，我們可以這樣定義：「讓機器展現人類的智慧。」它是一個能讓電腦執行人類工作的廣義術語，而人工智慧的範圍眾說紛紜，隨著時間推衍產生更多的應用和變化。人工智慧在哪裡？現今所執行的系統是一種弱人工智慧的形式 – 系統可以做一件或是多件事情，而做的程度與人類相當，甚至超越人類。比如說我們透過寫程式碼來創建學習系統

GCP 專門家(LIVEhouse.in)

7 年前

產業消息 ARM 深度學習神經網路機器學習

Arm 發表機器學習運算平台 Project Trillium 與相關 IP 套件，預計 2018 年終全面上市

Arm 稍早宣布推出 Arm Project Trillium 機器學習運算平台與相關的 IP ，強調其 IP 套件具備高度的擴充性，能夠提供包括機器學習( ML )與神經網路 ( NN )功能，當前先以行動裝置的應用處理器為第一步，預計接下來將會把技術拓展到包括感測器、智慧揚聲器、家庭娛樂等領域； Project Trillium 是專為處理機器學習與神經網路的處理器，強調相較透過 CPU 、 GPU 結合加速器的異構運算更具效率，同時效能也超越傳統的 DSP 可編程邏輯。 Project Trillium 套件包括 Arm 機器學習處理器， Arm 物件偵測處理器兩項 IP ，以及 Arm

Chevelle.fu

7 年前

科技應用深度學習機器學習機器視覺應用 ai人工智慧

透過 AI 技術，讓僅有 500 美金的電腦修圖效果可媲美正義聯盟的電影後製效果

現在 AI 技術正逐漸在各個產業引發革命，先前就有透過基於 AI 的 DeepFakes 技術將名人的臉孔合成到各式的 A 片中，且效果相當驚人、乍看下難以看出破綻；而在 YouTube 上，一位使用者上傳了一段利用 DeepFakes 技術，以一台大概 500 美金的電腦為演出超人的男星 Henry Cavill 進行影片修圖，之所以選擇 Henry Cavill 的原因主要是因為他在拍攝不可能的任務 6 期間，先前已經拍攝完成的正義聯盟又需要補拍鏡頭，但當時 Henry Cavill 為了不可能的任務留了鬍子，又不可能為了補拍的畫面將鬍子剃掉，當時只能透過後製修掉補拍畫面的鬍子，不過效果不

Chevelle.fu

7 年前

產業消息深度學習機器學習 Google Cloud

協助企業能輕鬆享受人工智慧帶來的價值， Google 推出 Cloud AutoML

從 Mobile First 到 AI First ，幾乎是當前所有服務商共同的使命， Google 也相當早就開始測試與推廣 AI 技術以及應用，同時 2017 年也正式推出 Google 雲端機器學習引擎服務，基於雲平台提供雲端所需的算力，使企業不需自行架構複雜的系統亦能透過雲平台架構 AI ，不過 Google 也了解並非所有的企業都有完善的 AI 開發能力與充裕的人才，為了讓 AI 技術不僅限於少數企業， Google 推出了全新的 Cloud AutoML ，透過 Google 預先備好的工具，協助這些有心應用 AI 的企業能快速建立客製化 AI 模型，藉此提升企業生產力與競爭力，而

Chevelle.fu

7 年前

友站推薦