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是GTC 2015 ：百度首席科學家談深度學習如何協助今日的圖像、語音與行為認知這篇文章的首圖
GTC 2015 ：百度首席科學家談深度學習如何協助今日的圖像、語音與行為認知
在 GTC 第三日的主題演講，由曾參與建設 Google Brain 的百度首席科學家吳恩達再介紹百度的 Deep Learning 深度學習；目前的深度學習應用多半在解決三大類的問題，包括影像、語音與行為的三大類認知。為何深度學習適合解決這三大類問題？因為藉由自主學習能力，系統的辨識能力能夠越來越進化且精確，然而基於早期的系統架構建構的神經網路深度學習系統效果並不好，一直到 2008 年首度將 NVIDIA 的 CUDA 平行運算語言用於神經網路系統才開始獲得改善；而 2011 年則是將基於雲系統的分散式運算再度提升效能， 2015 年則將深度學習系統導入基於大量 GPU 的超級電腦，再度獲
Chevelle.fu
10 年前
gtcdt74
Google 資深科學家暨工程師 Jeff Dean 用深入淺出的方式介紹深度學習
在 NVIDIA GTC 的第二日，由 Google 負責深度學習領域的資深科學家暨工程師 Jeff Dean 進行主題演說， Google 是相當早就投入機器學習以及深度學習領域的企業，投入的原因也是為了使其服務更好，同時設法認知使用者行為並能進行應對；然而若是以傳統的人工智慧難以應付瞬息萬變的使用者行為，故具有永續學習進化能力的深度學習也成了 Google 的首選。 在 Google 的服務，產生相當膨大的數據量，而這些數據也成了所謂的大數據基數，但該如何有效的應用這些數據，解析數據就成了相當重要的一環。以圖像為例，如何幫數據庫中海量的照片分類？該如何將一張複雜的照片中分析出照片內的元素？
Chevelle.fu
10 年前
是GTC 2015 ：具深度學習的 Drive PX 開發平台五月推出，並談自動駕駛如何因深度學習革新這篇文章的首圖
GTC 2015 ：具深度學習的 Drive PX 開發平台五月推出，並談自動駕駛如何因深度學習革新
NVIDIA 在今年 CES 發表其車載平台產品 Drive CX 以及 Drive PX ，其中 Drive PX 是專為自動駕駛所設計的平台，在近年自動駕駛風潮下也成為眾所矚目的焦點；今年的 GTC ， CEO 黃仁勳宣布 Drive PX 開發平台將於今年五月正式推出，建議售價 10,000 美金；在活動中也解釋具深度學習能力的 Drive PX 為何對自動駕駛如此重要。在談到 Drive PX 與深度學習帶來的自動駕駛革命前，先談談今日的行車輔助系統( ADAS )，以目前的行車輔助系統，是透過基於 FPGA 的感知平台，蒐集來自攝影機、測距器等的資訊，在將資訊提供給處理器進行應對計畫
Chevelle.fu
10 年前
是GTC 2015 ： NVIDIA 次代 GPU 架構 Pascal 效能於深度學習領域具 10 倍 Maxwell 整體效能這篇文章的首圖
GTC 2015 ： NVIDIA 次代 GPU 架構 Pascal 效能於深度學習領域具 10 倍 Maxwell 整體效能
NVIDIA 在去年 GTC 揭曉了 Maxwell 之後的 GPU 架構 Pascal ，今年則更進一步介紹這款預計於 2016 年問世的次代 GPU 架構， Pascal 將原本於 2016 年推出的 Volta 擠到 2018 年，不過在整體架構已經相當的先進。Pascal 擁有三項主要特色：混合精度運算、 3D Memory 以及 NVLink ；而使其效能得以超越 Maxwell 也是由於預計具備 32GB 的高頻寬 3D 記憶體，並結合與 IBM 合作的 NVLink 異質運算溝通技術下，相較與目前 Maxwell 架構建設的平行運算系統之下，達到驚人的 10 倍整體效能提升，更有
Chevelle.fu
10 年前
是GTC 2015 ：結合平行運算、模仿人類感知的深度學習，正醞釀一波人工智慧革命這篇文章的首圖
GTC 2015 ：結合平行運算、模仿人類感知的深度學習，正醞釀一波人工智慧革命
今年 GTC 的主題演講活動上， CEO 黃仁勳開場介紹四項活動主題時，都刻意強調今年的主題與深度學習密不可分；而何謂深度學習？相較於傳統的人工智慧，深度學習模仿人類的認知學習方式，透過接收素材產生自主學習能力，進一步使機器能夠透過學習產生感知。深度學習的理論處源於 90 年代的影像辨識架構，然而直到 2012 年，由於精確性始終卡在七成，故並未成為主流；然而在 2012 年後，結合 CUDA 平行運算後，一舉使停滯將近十年的深度學習影像辨識突破 8 成，更在今年由百度、 微軟與 Google 紛紛將錯誤率減少至 5% 左右，也使深度學習成為人工智慧的顯學。以影像辨識的深度學習理論來說，首先是
Chevelle.fu
10 年前
是GTC 2015 ：一千美元有找， NVIDIA 發表 12GB VRAM 的單精度浮點運算神器 TITAN X這篇文章的首圖
GTC 2015 ：一千美元有找， NVIDIA 發表 12GB VRAM 的單精度浮點運算神器 TITAN X
NVIDIA 在今年的 GTC 發表泰坦家族的最新成員 TITAN X ，主打是效能最強的單精度運算 GPU ，這張旗艦級多功能 GPU 採用基於 Maxwell 架構的 GF200 ，擁有 3,072 個 CUDA 核心，並具備 12GB GDDR5 VRAM ，同時運算效能可達 7TFLOPS SP ， 0.2TFOPS per DP ，建議售價 999 美金。同時 NVIDIA 也展示在先前 GDC 期間與 Epic Game 共同展示、以 Unreal Engine 4 遊戲引擎打造一套以 TITAN X 系統進行即時的渲染動畫，可看到透過新一代顯示技術與渲染技術，足以做出媲美動畫電影
Chevelle.fu
10 年前
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