شبكة لى فنغ منظمة العفو الدولية تكنولوجي ريفيو: 2018، AI Yanxishe ويذهب الجميع إلى سلسلة من الفئة المفتوحة، رافق المشجعين AI Yanxishe أيضا معنا ذهب مرة أخرى خلال سنة. ،، واضاف نحن هذا العام من أجل مساعدة الغالبية من الشباب يرون التطبيق العملي للإنجازات الأكاديمية والتكنولوجية في المؤسسة، مع الحفاظ على احتمال وجود مسارات الأبحاث المهنية الأكاديمية فئة الفئة المفتوحة هذا "البث بعد بين" الاعتماد على دراسة AI لى فنغ مجتمع الشبكات والتأثير الاجتماعي في صناعة AI، عشرات دعوة الشركات الصينية المهندسين AI، ومديري الأعمال للمشاركة على نتائج البحوث والتكنولوجيا والسعي لتحقيق احتياجات التوظيف المواهب. دعونا نلقي نظرة على ذلك ~

الأفق هوانغ تشاو: رقاقة AI لانخفاض الطاقة المهام البصرية تصميم الشبكة العصبية

الفئة المفتوحة نظرة إلى الوراء على URL: HTTP: //www.mooc.ai/open/course/537

خلاصة القول: مع السنوات القليلة الماضية، وأجهزة الشبكة العصبية (GPU) التطور السريع التعلم العميق في العديد من الصناعات بما في ذلك الإنترنت، والتمويل، والقيادة، والأمن وغيرها من المجالات التي استخدمت على نطاق واسع. ومع ذلك، في النشر الفعلي، العديد من المشاهد مثل من دون طيار، والأمن وغيرها من المعدات من حيث استهلاك الطاقة والتكلفة وتبديد الحرارة والبعض الآخر قيودا إضافية، فإنه لا يمكن أن يؤدي إلى تطبيق على نطاق واسع من الحلول التعليمية عميقة. الاهتمام الذكاء الاصطناعي المبتدئة في العالم في أفق واحد، وهناك العديد من رقائق يمكن أن يكون نتائج البحوث تقاسم قيمتها والخبرة التقنية. وفي هذا الصدد، دعت منظمة العفو الدولية Yanxishe لموظفي البدء في الأفق هوانغ تشاو سهم الفئة المفتوحة. الفئة المفتوحة، وهوانغ تشاو يصف ليس فقط على خلفية الشريحة وAI خوارزمية الشبكة العصبية من منظور كيفية تصميم منصة جزءا لا يتجزأ من لكفاءة وفعالية من حيث التكلفة ولكن أيضا شرح تطبيق الشبكات العصبية في مجال الرؤية الكمبيوتر. مفتوحة نهائي الدرجة، الأفق أيضا HR التوظيف الدعاية والتجنيد وتفسيرها للجميع.

وو قانغ، بكين للعلوم ورسم الخرائط المعرفة التقنية: رسم خرائط المعرفة تمكين الشركة التحول الرقمي

الفئة المفتوحة نظرة إلى الوراء على URL: HTTP: //www.mooc.ai/open/course/554

خلاصة القول: في ظل بيئة السوق الحالية، الشركات تواجه اشتداد المنافسة تدريجيا، وزيادة تكاليف العمالة، تسارع دوران الموظفين التحدي. مع المعلومات شهدت شركات التكنولوجيا مرحلة النضج، والكثير من البيانات هطول الأمطار. الشركات الكبيرة بدأت التحول الرقمي، وذلك باستخدام استخدامات التكنولوجيا المتطورة كميات هائلة من البيانات الخارجية وتراكم داخلي من بيانات الأعمال للعملاء الارتباط المصب لتحويل البيانات إلى الخبرة والمعرفة من الخبراء لتحسين الكفاءة وتعزيز تجربة المستخدم ومبيعات المنتجات . في التحول الرقمي في المؤسسة، خرائط المعرفة لتلعب دورا هاما. وبناء على هذا الساخنة، دعت منظمة العفو الدولية Yanxishe إلى بكين للعلوم والتكنولوجيا المحدودة، رسم الخرائط المعرفة المحدودة الرئيس التنفيذي وو قانغ الطبقة مساهمة عامة. الفئة المفتوحة، وقال انه يقدم ليس فقط مفهوم خريطة المعرفة والتحديات الفرص التجارية، مما يتيح للشركات الرقمي التحول خرائط المعرفة والمعرفة خرائط التحديات والاتجاهات الهبوط، وأخيرا يذهب إلى احتياجات التوظيف في الشركة بالنسبة لك شركاء صغير.

كه تشن تشاو شان عدد من العلوم والتكنولوجيا: تقاسم الوظائف الكبيرة تحليل البيانات مهندس - صنع القرار وسيلة لمن الشركات المصنعة لالطلائعية

الفئة المفتوحة نظرة إلى الوراء على URL: HTTP: //www.mooc.ai/open/course/567

خلاصة القول: مع ظهور شبكة الإنترنت، أصبح الذكاء الاصطناعي والبيانات الكبيرة حقل الساخن، والمزيد والمزيد من الشركات البدء في تقديم المشورة إلى القرارات التجارية من خلال تحليل البيانات التعدين في السوق المحلية، والذكاء الاصطناعي وحقول البيانات الكبيرة تظهر موهبة كبيرة الفجوة. محلل بيانات للانضمام إلى القدرات الفنية اللازمة أسهل، والتبديل / الدراسة الذاتية التكلفة العالية، أصبحت البيانات الكبيرة على المجالات الوظيفية الساخنة. دعي بدء الشركات قليلة التنوب تقنية خوارزمية المهندس تشاو كه تشن إلى الفئة المفتوحة قامت منظمة العفو الدولية Yanxishe من حياتها المهنية سهم، بما في ذلك التجارب الشخصية ولماذا اختيار عدد من العلوم والتكنولوجيا التنوب، تحليلات البيانات الكبيرة مهندس المحتوى المهنية، والبيانات الكبيرة تحليلات المشهد صناعة أمثلة التطبيق، كبير بيانات Analytics الإيحاء الذاتي / التعدين، وفي نهاية المطاف لإدخال عدد من تجنيد المحتوى والتكنولوجيا التنوب في القناة دفع.

العزم تشن كاي: العزم الطيار الآلي والتكنولوجيا الكامنة وراء الطلب على المواهب

الفئة المفتوحة نظرة إلى الوراء على URL: HTTP: //www.mooc.ai/open/course/568

خلاصة القول: قبل صناعة السيارات العالمية المقبولة النظام المقترح من قبل الإدارة الوطنية المرور على الطرق السريعة السلامة (NHTSA) والجمعية الدولية للمهندس آلة التلقائي (SAE)، الطيار الآلي في L0 إلى مستوى L5 الدرجات، على التوالي، تحمل المسؤوليات المترتبة على ذلك، وبما أن مستوى L4 اثنين سائق عالية، هو الذي يمكن مؤتمتة بالكامل وبدون سائق عندما بالكامل دون تدخل بشري تحت بعض السيناريوهات (مثل الطرق السريعة)، وحتى الآن، لتحقيق من دون طيار L4 لا يزال الحقل الأكثر تحديا الذكاء الاصطناعي واحدة من أكثر المشاكل تعقيدا. الطيار الآلي لهذه المنطقة، دعت منظمة العفو الدولية Yanxishe للشركات المبتدئة الصينية جاء أعلى تقييم الطيار الآلي مومينتا M4U المدير الفني تشن كاي للمشاركة في الفئة المفتوحة، وقال انه ليس فقط قدم يونيكورن طيار من فريق مومينتا، وعمق فني أساسي كيفية "بناء الدماغ الطيار الآلي"، ملتزمون أيضا إلى إشراك الطيار الآلي بالنسبة لك شركاء الأعمال الصغيرة تفسير الطيار الآلي مستوى L4 أي نوع من التكنولوجيا والمواهب.

NLP مختبر، جامعة فودان، وتشن Junkun: تعدد المهام تعلم معالجة اللغة الطبيعية

الفئة المفتوحة نظرة إلى الوراء على العنوان: HTTP: //www.mooc.ai/open/course/574

خلاصة القول: على مدى السنوات القليلة الماضية، جعلت عمق التعلم تقدما كبيرا في معالجة اللغة الطبيعية، ولكن وتيرة التقدم، على الرغم من موقعها أقل وضوحا في الرؤية الكمبيوتر. سبب واحد مهم هو أن حجم البيانات للمشكلة. التعلم متعددة المهام هو أن نتعلم مهام متعددة معا للاستفادة الكاملة من علاقة بين مهام متعددة لتحسين دقة النموذج لكل مهمة، كل مهمة يمكن تخفيض الطلب على كمية البيانات التدريب. تشن Junkun من جامعة فودان NLP المختبر ليس فقط في يدخل الفئة المفتوحة عملت بشكل جيد جدا في مجال معالجة اللغات الطبيعية NLP مختبر، جامعة فودان، جلبت أيضا البضائع الجافة حصة قائمة من معالجة اللغة الطبيعية للجميع، بما في ذلك تلك التي تستند إلى عمق التعلم لم محتويات معالجة اللغة الطبيعية، وصعوبات التعلم عميقة في معالجة اللغة الطبيعية، متعددة المهام تعلم معالجة اللغة الطبيعية ومنصات مرجعية جديدة للمتعددة المهام، ولكن أيضا لا ننسى لتبادل الخبرات الشخصية الخاصة بك إلى الدراسة، وأشار إلى أن كنت على استعداد لمتابعة طلاب الدراسات العليا ينبغي أن يكون هناك أكثر فهم المختبرات الوطنية، وبالتالي اختيار أكثر استهدافا في الدراسات العليا.

ذيل الثعلب شاو حو التكنولوجيا الذكية: بناء بوت 0-1

الفئة المفتوحة نظرة إلى الوراء على العنوان: HTTP: //www.mooc.ai/open/course/585

المحتويات: منذ ألفا الذهاب إلى هزيمة شيشي، دخلنا عهدا جديدا عهد --AI. المدخل محادثة صوتية نتاج هذا العصر المقابلة، ويعمل حاليا أكثر شكل شائع من الروبوت الدردشة. تطوير سوق دردشة الروبوت يمكن أن "فجأة، مثل ليلة الربيع، والأشجار أزهار الكمثرى" لوصف، يمكننا أن نرى أن هناك الكثير من الروبوت دردشة على السوق، وهناك معتادا صدى، الدخن الصوت، المعالج الوشق وشركتنا نجل الأبيض وهلم جرا. السبب استثمرت كبرى الشركات المصنعة الروبوت الدردشة بشكل كبير، وذلك أساسا لأنهم يريدون الاستيلاء على سن المدخل الرئيسي بواسطة AI دردشة الروبوت - مع مدخل وحركة المرور، من أجل أن تفعل الكثير من المقالات حول ذلك. لchatbot هذا المجال، دعت منظمة العفو الدولية Yanxishe أكثر تمثيلا لشركة الذكي شنتشن التكنولوجيا ذيل الثعلب الدرس تبادل فتح، شاو هاو مدير مختبر الذكاء الصناعي في وصف ليس فقط التحديات التقنية من الروبوت دردشة النظامية في الفئة المفتوحة، نظرية بوت ويصف آخر التطورات أيضا كيفية بناء روبوت دردشة المتاحة من الصفر وبناء منتجات الطابق تفاصيل chatbot التقنية تحتاج تولي اهتماما لبالتفاصيل.

كون تقنية ارك: التطبيقات المستندة AI-تخصيص البيانات والجداول

الفئة المفتوحة نظرة إلى الوراء على العنوان: HTTP: //www.mooc.ai/open/course/588

المحتويات: وقد استخدمت دراسة متعمقة على نطاق واسع في مجال الأمن والمالية والطيار الآلي وغيرها من المجالات، التي تتعلق طبقة الأجهزة من الشريحة. حاليا رقاقة بما في ذلك مجموعة أبنية التعليم وبنية تدفق البيانات تنفيذها بطريقتين: على غرار معمارية إنتل X86، وARM RISC-V الهندسة المعمارية والهندسة المعمارية المفتوحة كلها تعليمات المشتركة مجموعة الهندسة المعمارية، وتدفق البيانات وتدفق البيانات العمارة محرك يعمل الطريقة. وتستند برامج في السوق في الغالب على انخفاض مجموعة التعليمات أو بنية RISC GPU، أي بإضافة عدد وافر من تجهيز وحدات لتعزيز قوة الحوسبة، ويرجع ذلك أساسا إلى مجموعة الهندسة المعمارية تعليمات التنوع، ولكن الأداء ليست عالية، ولكن أداء تدفق البيانات بنية قوية نسبيا و GM ليست عالية. ومع ذلك، والتكنولوجيا، كون سحابة تطويرها بشكل مستقل في البيانات المخصصة تدفق البيانات رقاقة العمارة تدفق المحرك وسيلة لتحسين الأداء، وحل مشكلة عامة من الشريحة بنهاية تطوير منصة مترجم التلقائي، ويجلب براعة لتدفق البيانات العمارة تقدما كبيرا. سفينة قائد الفريق كون تقنية FAE من قبل منظمة العفو الدولية دعت Yanxishe في فتح سلسلة أداة الدرجة على أساس برامج AI شرحا مفصلا وتكييف تدفق البيانات الهندسة المعمارية.

ING السيارات تان جي: قاعدة 77GHz ملليمتر موجة الرادار وتطبيقاته أداس نموذجية

الفئة المفتوحة نظرة إلى الوراء على العنوان: HTTP: //www.mooc.ai/open/course/608

المحتويات: وقد 77GHz تطبيقات ملليمتر موجة الرادار في مجال مجموعة واسعة من القيادة الذكية، والقيادة احدة من هذه الصناعة عموما تحقق من أجهزة الاستشعار الأساسية الكامنة لتكلفة منخفضة، والاستخبارات موثوق بها للغاية. واحدة من سلسلة ING سيارة أداس كحقل من الشركات المحلية، والآن وضعت بشكل مستقل رادار 77GHz ملليمتر موجة لديه الملكية الفكرية شاملة وتنوعا النظام البصري، وبناء أكثر "فهم" أنظمة مساعدة السائق أداس أحوال الطرق الصينية . AI Yanxishe عن طريق الدعوة، مدير وحدة أعمال تان جي تشى رادار السيارات في الفئة المفتوحة في مناقشات متعمقة AZ سيارة كمورد 77GHz ملليمتر موجة الرادار البرمجيات وتكامل الأجهزة البرامج في هذا المجال من البحث والتطوير والاستكشاف عمق الفني للالوظائف النمطية للتطبيق، ومن نقطة الصناعية من التركيز، وتفسير هيكل الموظفين المناسبين والاحتياجات.

نجاح باهر كيف بارد الروبوت تاو: مشاهد معقدة إطار تكنولوجيا الطيار الآلي وظائف

الفئة المفتوحة نظرة إلى الوراء على العنوان: HTTP: //www.mooc.ai/open/course/613

المحتويات: مدينة مشاهد معقدة الطيار الآلي الطيار الآلي هو واحد من أكثر المشاهد تحديا، الأمر الذي يتطلب المركبات الذاتية ليس فقط لإتقان تشمل الحالات الشائعة المستقيمة والزوايا، ودمج الطرق، تقاطع على شكل وحواجز الطرق والمشاة وغيرها من المدن، ولكن أيضا لاختبار المركبات الذاتية نموذجية سعة الطريق سيم سيتي وظروف العمل للتكيف، بما في ذلك تحديد والاستجابة قدرة علامات الطريق والأهداف النموذجية، وإشارات المرور المشتركة، فضلا عن انحدار والأنفاق والجسور سنام سيناريوهات خاصة لالظروف المعقدة، قواعد المرور الفهم والقدرة على التكيف. التركيز على مشاهد معقدة الحضرية الطيار الآلي الطيار الآلي شركة التكنولوجيا المتطورة بارد نجاح باهر مؤسس الطيار الآلي الروبوت والرئيس التنفيذي لشركة هو تاو حصة عمق بارد في الفئة المفتوحة في نجاح باهر AI Yanxishe كيفية "استخدام التكنولوجيا الحالية جنبا إلى جنب مع المنتج المقصودة مشاهد معقدة الحضرية "وشرح المنتج المقصودة القيادة التلقائي أي نوع من التكنولوجيا والمواهب.

تشن هوي تشي عنصر التخطيط: على مستوى المستهلك الكاميرا المواهب AI الطائرات بدون طيار

الفئة المفتوحة نظرة إلى الوراء على URL: HTTP: //www.mooc.ai/open/course/536

خلاصة القول: الطائرات بدون طيار هي في جوهرها كاميرا الطيران. اليوم، نسبة متزايدة من الكاميرا في منتجات UAV، وتسليط الضوء على الطلب على الطائرات بدون طيار ذكي رحلة ذاتية الحكم ومهمة، وخاصة في مجال المستهلك على نطاق صغير طائرات بدون طيار محدودة الموارد وإعادة الإعمار 3D، والأهداف وتستخدم على نطاق واسع ثلاثة أنواع من تتبع خوارزميات لتحديد وكشف فترة طويلة. مركز AI R & D في ووهان الاستهلاكية بدون طيار وشركة تشيلية نجم تسيطر عليها الدراسة تركز على مهمة إطار إعادة الإعمار نهاية جزءا لا يتجزأ من زعيمها الدكتور تشن هوى دعا أيضا إلى الفئة المفتوحة AI Yanxishe من هذه الخريطة خائبي نجوم أدخلت شركة UAV الأسرة ومركز R & D لها، والثقافة والتكنولوجيا شركة خارطة الطريق، تدريب الموظفين النظام واحدا تلو الآخر، ويشرح احتياجات موظفي الشركة.

في تطبيق مصلحة المؤسسة في المركبات الجوية بدون طيار، ورقائق، الطيار الآلي، تقنيات الصوت الذكية، أو شركاء صغيرة من تقديم المهتمة هذه الشركات يمكن أن تذهب إلى عنوان المقابلة أن ننظر إلى الوراء في الفيديو! شكرا مرة أخرى للجميع على دعمهم لمنظمة العفو الدولية Yanxishe! لى فنغ لى فنغ صافي صافي