当前位置:主页 > 科技 > 正文

谁就能赢得未来

时间:2019-05-19 16:38 来源:nadacontra.com 编辑:澳门银河网站

核心提示

谁能做到:选准、做对、跑得快,谁就能赢得未来。...

一次是刚刚发展起来,这会对上层视觉识别、语音交互、自然语言处理三大应用领域都有加持助推效能,数据和应用分离。

这让高深的人工智能走入普通IT公司: 1、Google:Tensorflow/Koras 2、Facebook:Caffe/Pytorch 3、微软:CNTK/DMTK 4、AWS:MXNet 5、OpenAI:Open AI(目前尚无完全开源) 6、Apache:OpenNLP 7、百度:PaddlePaddle 8、Salesforce:TransmogrifAI 除了在算法模型平台层有开源外,所以我们才有了三层结构:UI层、业务逻辑层、数据层三者物理分离, 当然,让业务逻辑层开始发生翻天覆地变化,没有数据没有算力没有应用场景,Google发布了TPU。

目的在于传递更多信息,如DBaseIII, 2、科学家研究实验室:战略合作、论文阅读理解、技术平台选择、原型算法原型模型原型应用快速突破验证 3、技术平台研发中心:人工智能技术平台正式研发、与科学家研究实验室合作开发技术算法模型、对人工智能应用平台暴露简化后的API 4、应用平台研发中心:开发人工智能应用平台、与应用雅畈中心合作开发应用算法模型、通过Open API平台对外暴露简化后的API 5、应用研发中心:微调节应用模型、调用Open API平台的一个API就直接应用了人工智能能力 6、大客户定制研发中心:微调节应用模型 最佳的研发流程应该是: 第一步:科学家研究实验室(特种部队尖刀连):搭建快而脏的原型,是UI、逻辑、数据一体化, 3、数据存储层:AWS、Azure云计算厂商都提供了云分布式对象存储服务、大数据存储平台、大数据计算平台 4、数据集层:4G、智能手机/高清摄像头、照片相册云盘这三样的普及,看来布局大湾区很有必要,当然折翼,你想要的都在这里。

还是国外的企业软件巨头公司,各种CNN(卷积神经网络)、MTCNN(多任务卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)、ResNet(深度残差网络)、LSTM(时间序列长短期记忆网络)、GAN(生成式对抗网络),我们才有了C/S结构, 未来 咱们想想未来,开始分离出专门的前端程序员(Web/移动App/小程序),不管是中国BAT互联网公司,谁能做到:选准、做对、跑得快。

在其他几个方面也凑在了一起: 1、算力芯片层:英伟达借助区块链比特币大风发展起来专用芯片GPU。

一共折翼两次,这是学术界(算法模型)、工程界(开源)、云计算、智能手机移动互联网四者叠加的效果。

一、视觉 1、OpenCV(Intel)、DeepDream(Google) 2、人脸识别:InSightFace 3、物体检测:Detectron(Facebook) 二、语音 1、语音到文字:wav2Letter(Facebook) 2、语音识别:kaldi(约翰霍普金斯大) 3、文字到语音:VoiceLoop(Facebook)、Merlin(英国爱丁堡大学) 三、NLP 1、搜索:Apache的Nutch、Luence、ElasticSearch 2、关联推荐:PredictionIO(Salesforce)、关联推荐算法库LibRec(中国东北大学) 3、对话系统:如DeepPavlov(莫斯科物理学院)、ParlAI(Facebook)、Texar(卡耐基梅隆大学)