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- 超级计算机既然都那么厉害了，那为什么我们在生活中还见不到它的身影呢?
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深度学习 超级计算机
- 今年8月，吴恩达的深度学习课程正式上线，并即刻吸引了众多深度学习粉丝的“顶礼膜拜”。一如吴恩达此前在Coursera上的机器学习课程，这几门深度学习课程也是好评如潮。
在诸多粉丝中，加拿大国家银行金融市场的首席分析师Ryan J. Shrott从前三门深度学习课程中总结出了21点心得，总结了该系列课程的诸多精华。
今天，文摘菌就带大家一起来读一读这份“学霸“笔记。
首先来看一下Ryan对该课程的总体评价：
吴恩达先生(Andrew
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吴恩达 深度学习
- 党的十九大报告提出，加强应用基础研究，拓展实施国家重大科技项目，突出关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术创新。其中“颠覆性技术”备受关注。什么是颠覆性技术?我国有哪些颠覆性技术创新在世界上位居前列?它们对我国和世界的经济社会发展将产生什么影响?我们该如何应对这些技术革新带来的巨大变化?我们从今天起推出系列报道，带您走近颠覆性技术。——编者
不久前，科大讯飞研发的人工智能机器人——讯飞智医助手以高分通过了201
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AI 深度学习
- iPhone X带动更多智能手机集成3D人脸识别，公共场所日益增长的监控需求。刷脸时代来临，人脸识别技术巨大的市场需求与广阔的应用前景，盈利模式多变，消费级领域产业化将爆发。
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人脸识别 深度学习
- AI领域融资事件席卷了国内外各大媒体，国产AI的强势崛起，我们似乎看到中国在AI发展道路上的领跑之势。
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AI 深度学习
- 深度学习是计算机领域中目前非常火的话题，不仅在学术界有很多论文，在业界也有很多实际运用。本篇博客主要介绍了三种基本的深度学习的架构，并对深度学习的原理作了简单的描述。 简介 机器学习技术在当代社会已经发挥了很大的作用：从网络搜索到社交网络中的内容过滤到电子商务网站的个性化推荐，它正在快速的出现在用户的消费品中，如摄像机和智能手机。机器学习系统可以用来识别图像中的物体，将语音转变成文字，匹配用户感兴趣的新闻、消息和产品等，也可以选择相关的搜索结果。这些应用越来越多的使用一种叫做“深度学习(Deep&
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深度学习
- 在人工智能学界，Geoffrey Hinton拥有非常崇高的地位，甚至被誉为该领域的爱因斯坦。在人工智能领域最顶尖的研究人员当中，Hinton的引用率最高，超过了排在他后面三位研究人员的总和。目前，他的学生和博士后领导着苹果、Facebook以及OpenAI的人工智能实验室，而Hinton本人是谷歌大脑(Google Brain)人工智能团队的首席科学家。
就在几个小时之前，由 Hinton 和其在谷歌大脑的同事 Sara Sabour、Nicholas Frosst 合作的 NIP
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深度学习
- 探秘机器人是如何进行深度学习的-一个人独处时，感觉有点孤单，怎么办？微软亚洲研究院推出的“微软小冰”，或许可以像闺蜜一样地跟你聊天解闷。3.0版本的“小冰”除了具有“评颜值”“选搭配”等功能外，还基于深度学习技术具备强大的视觉识别能力。
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语音识别 深度学习 机器人
- 科普：深度学习真的那么难吗？-今天，面对AI如此重要的江湖地位，深度学习作为重要的一个研究分支，几乎出现在当下所有热门的AI应用领域，其中包含语义理解、图像识别、语音识别，自然语言处理等等，更有人认为当前的人工智能等同于深度学习领域。
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人工智能 深度学习
- 干货：深度学习 vs 机器学习 vs 模式识别三种技术对比-本文来自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章，阅读本文，你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事，同时对机器学习是如何随着时间缓慢发展的也有个直观的认识。
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深度学习 机器学习 人工智能
- 当你要开始一个深度学习项目时，的确值得花一些时间来评估可用的框架，以确保技术价值的最大化。深度学习的框架有很多，不同框架之间的“好与坏”却没有一个统一的标准。
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深度学习 Caffe
- 神经网络基础 1、神经元(Neuron)——就像形成我们大脑基本元素的神经元一样，神经元形成神经网络的基本结构。想象一下，当我们得到新信息时我们该怎么做。当我们获取信息时，我们一般会处理它，然后生成一个输出。类似地，在神经网络的情况下，神经元接收输入，处理它并产生输出，而这个输出被发送到其他神经元用于进一步处理，或者作为最终输出进行输出。
2、权重(Weights)——当输入进入神经元时，它会乘以一个权重。例如，如果一个神经元有两个输入，则每个输入将具有
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深度学习 神经网络
- 深度学习算法有望在FPGA和超级计算机上运行-由NSF资助的一个研究项目，目前正在研究如何使用RDMA高性能连接器将深度学习算法在FPGA和跨系统之间运行；另一个由Andrew Ng和两个超算专家牵头的项目，则希望把模型放在超级计算机上，给它们一个Python接口。
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FPGA 深度学习 人工智能
- 如何让IoT应用得以从芯片自我学习中受益-这款芯片能够以数百毫秒（ms）的速度在大脑和义肢之间传送讯号。虽然比人类的神经传导速度更慢，但较当今的义肢所要求的秒数更快。
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物联网 人工智能 深度学习
- 关于深度学习未来发展方向的6项预测-深度学习是个复杂的概念，其中每项因素都不简单。即使您身为已经熟练掌握人工神经网络基础知识的数据科学家，大家也需要时间了解加速卷积、复发、生成以及其它与多层深度学习算法规范相关的复杂概念。
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