أوصى به شينزهي

بادئ ذي بدء ، سأخبرك أن هذه المقالة تتقيّن للسلع الجافة الرائعة لفئة Open University Justice Beking. واتجاه تطوير صناعة الذكاء الاصطناعى في الصين.

في الوقت نفسه ، قامت هذه المقالة بإزالة المحتوى الرئيسي لأكثر من 10 صناعات و 13 خبراء في صناعة الذكاء الاصطناعي الأعلى في الطبقات العامة ، وهو أمر يستحق الجمع.

تم تنظيم فئة AI المفتوحة من الذكاء الاصطناعي من قبل Lei Ming ، مدير مركز ابتكار الذكاء الاصطناعي بجامعة بكين ، وركز على تدريب المستمعين مثل "مواهب الذكاء الاصطناعى الذين يفهمون الصناعة". قدم التمويل ، والمنزل الذكي ، والأجهزة ، وما إلى ذلك ، بشكل شامل كيف تم دمج الذكاء الاصطناعى مع الصناعة ، والوضع الحالي والاتجاه والفرص والتحديات من الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات. أصبح منشور المناقشة في هذا الدرس قبل اختيار الدورة التدريبية أول نقطة ساخنة في حرم BBS في جامعة بكين. لقد وصل تقييم رضا الدورة إلى 9.5 من نظام نقطة 10. صف دراسي. المنهج له تأثير اجتماعي كبير ، وقد تراكمت العدد الإجمالي لوجهات النظر لمقاطع الفيديو والمقالات الدورة 1.2 مليون مرة.

تم الإبلاغ عن هذا الدورة من قبل أول تقرير لـ Xinzhiyuan بأن المحتوى الرائع للفصول الدراسية قد تم نقله إلى آلاف القراء. الآن انتهت الفصل العام. عندما نراجع هذه الدروس الـ 13 ، ما زال 13 ضيفًا ، مشهد The Shining of AI يتدفقون في ذهني.

في كل فصل يصل إلى ساعتين ، يتم دائمًا إلقاء خطاب رئيسي لمدة ساعة واحدة من السلع الجافة ؛ ثم المحادثة بين الضيوف والمعلم Lei Ming.

سواء في الفصل-

لا زلت متصل-

شعبية الدورة عالية جدا.

تجاوزت مسودة هذه الدورة التي جمعها شينزهي يوان وحدها 200000 كلمة.

حسنًا ، لا تقل هذه بعد الآن. عندما بدأت صناعة الذكاء الاصطناعي والخبراء الأكاديميين في الكلام ، عندما ألقى نجوم الذكاء الاصطناعى المشرقون الضوء في خلفية Sky Sky Sky ، صنعنا صوتًا ، دعنا نستمع بهدوء.

جامعة بكين لي مينغ: دع الطلاب يصبحون "مواهب منظمة العفو الدولية التي تفهم الصناعة"

"إذا دخلنا مجتمعًا يسمى مجتمع ذكي ، فسيتم استبدال العمل المتكرر القائم على المهارات بعدد كبير. الابتكار له معدل فشل معين ، ولكن كلما زاد عدد الأشخاص الذين يستثمرون فيه بشكل أسرع."

"المجتمع الزراعي ، موضوع العمل هو الطبيعة. على سبيل المثال ، إذا حصلت على محصول أو شيء ما ، فإنني أتعامل مع الطبيعة كل يوم ؛ المجتمع الصناعي ، كائن العمل هو ما تحولت في الطبيعة في الطبيعة. في العصر الذكي ، لا نحتاج إلى الاهتمام بذلك. إنه لأن هناك روبوتات للقيام بذلك من أجلك. هذا سيكون له تأثير عميق على المجتمع. "

"نأمل أن يصبح الطلاب موهبة منظمة العفو الدولية التي تتفهم الصناعة ... بعد أخذ هذا الفصل ، قد يعرف الجميع كل صناعة ، ثم يقررون الصناعة التي تحبها. لأنه لا يمكننا المشاركة بعد التخرج في جميع الصناعات ، أنت تعرف على الصناعة التي تعجبك سابقًا ، وسوف تفهم الهدف أكثر في وقت مبكر ، يمكنك القيام بذلك بشكل أفضل ، يمكنك القيام بذلك بشكل أفضل إذا بدأت شركة أو انضمام إلى الشركة. "

لي مينغ ، مدير مركز الابتكار للذكاء الاصطناعي بجامعة نورث ، أحد السيوف السبعة في بايدو. بصفته منظمًا للدورة ، أحضر الجميع أول يتحدث عن "حدود الذكاء الاصطناعي والاتجاهات الصناعية". يغطي المحتوى تطوير الذكاء الاصطناعي والمعنى والقوة الدافعة والمزيج من الصناعة.

Zhenge Fund Xu Xiaoping: هناك نقص في التكنولوجيا والسوق ، ويتم العثور على الشريك الصيني الأنسب

"(AI+ الفرصة الناشئة الآن) تعادل عصر الإنترنت منذ أكثر من عشر سنوات. جميع الصناعات تقريبًا لديها احتياجات جديدة تمامًا."

"بالنسبة إلى VC ، فإن أكثر نقطة الألم مؤلمة هي الاحتفاظ بنقاط الألم وتحتاج الزائفة إلى بدء عمل تجاري ... الاحتياجات الحقيقية ليست حول هذا الموضوع."

"التجربة الأكثر إيلامًا في استثماراتنا هي الاستثمار في عالم دون وعي في العمل. الاستثمار وريادة الأعمال هو العمل. إذا كان لديك فكرة وتكنولوجيا ، وكيفية بيع السوق والقهر. لقد استثمرنا في العديد ، لكنه يقوم بتجنيد الناس بقدرة الناس ، والناس بأكملهم ، ويديرون ، والتعليم ، يفتقر إلى ، وأخيراً تحطمت الأحلام العظيمة.

الوضع المثالي هو أن هذه الماشية التقنية لديها قدرات تجارية في نفس الوقت. ومع ذلك ، فإن المزيد من الحالات هي أنه إذا كنت تقوم بالتكنولوجيا ، فقد ترغب فقط في القيام بالتكنولوجيا ، وعليك العثور على خبير أعمال وخبير في الإدارة. أقدر فريق ريادة الأعمال ، والعديد من "الشركاء الصينيين" ، وتكنولوجيا الإدارة ، وسوق الأنابيب ، وسلسلة التوريد للأنابيب. لذلك ، مقارنة بالولايات المتحدة ، فإن الفنيين الصينيين والعلماء ضعيفون نسبيًا مقارنة بالولايات المتحدة.

أنا لا أستهدف التكنولوجيا. أعتقد أن الجميع يجب أن يزرعوا قدرة المجتمع العميق والحب عند القراءة. للانضمام إلى شركة بدء التشغيل ، لجعل المتنوعة ، حتى لو كنت صب الماء ، وجعل مكتب الاستقبال ، تكون سائقًا ... لممارسة شعور عملك والقدرة على التعامل مع الناس. "

يجب أن يكون لدى الشركات التي تبدأ مثل هذه الثقافة ، يمكن تصوير الجداول مع بعضها البعض ، ولكن أيضا تنازل مع بعضها البعض بهذه الطريقة ، يمكنك القيام بذلك. لا توجد شركة لا تكبر في المعركة ، فهي تقاتل ، تبكي ، تبكي ، يمكن أن تنمو.

Xu Xiaoping ، مؤسس Fund Fund ومؤسس شركة New Oriental. بمجرد أن ذهب إلى المنصة ، قال إنه يمكن أن يعيش في عصر الذكاء الاصطناعي هذا ، وشعر "بحرق"! كما أنه أزعج نفسه أنه على الرغم من أن "دليل" فقط لم يكن لديه "ذكاء" ، إلا أنه لا يزال يستثمر الكثير من شركات الذكاء الاصطناعى الناجحة. هذا الدرس هو تبادل تجربته.

Horizon Yukai: الذكاء الاصطناعي المدمج هو ثورة تبدأ من الحافة

"أعتقد من الآن فصاعدًا ، سنرى ثورة من الحافة ، تمامًا كما هي الثورة الناجمة عن التعلم العميق من عام 2012 ، بشكل عام ، تبدأ الثورة من الحافة. في أبريل 2012 ، مرة واحدة في Xi'an مرة واحدة في xi'an. في الاجتماع ، تم إلقاء محاضرة عن التعلم العميق. في ذلك الوقت ، كان التعلم العميق لا يزال موضوعًا هامشيًا ، والآن تطورت إلى مركز العاصفة. معظم حسابات الذكاء الاصطناعي اليوم في مركز بيانات الخفافيش ، في السحابة ، لكن لكننا سنجد أن هناك فرصة كبيرة للابتعاد عن مركز البيانات وعلى حافة الإنترنت. "

"في السنوات الخمس إلى العشر التالية ، ما هي أكثر الفرص الصناعية التخريبية؟ دعني أشارك تفكيري معك. وبصفة عامة ، تنقسم الفرص الصناعية إلى مرحلتين. بشكل عام ، سنرى ذلك أولاً ، إنها موجة من الأمواج فرصة 2 ب. فرصة 2B هي تمكين التكنولوجيا. الشركة هي التكنولوجيا نفسها. إنها توفر الأسلحة والذخيرة. من يوفر الموجة الثانية من الفرص. ما هي الفرصة للموجة الثانية التي تدعم التكنولوجيا. بالطبع ، هذه هي 2C. المال. رأى الجميع أن هناك فرصًا في هذا ، ولكن في هذه المرحلة ، أول ما يجب فعله هو القيام بالهيكل والشبكة؟ هذه الشركات ستعمل بشكل أفضل. بالإضافة إلى ذلك ، سيكون هناك بعض المدربين 2B ، إلخ. ، ينتمي إلى مرحلة توفير الذخيرة للبنادق B -end لإنشاء ذخيرة. ظهور شركات الإنترنت الكبيرة ، مثل Google. في رقاقة لجعل كل جهاز محمول يظل متصلاً. معظم المستثمرين ورجال الأعمال ورجال الأعمال ، يقدرون مثل هذه الموجة من الفرص ".

"الذكاء الاصطناعي يغير العالم ، ويتغير الذكاء الاصطناعي حقًا. إنها موهبة تغير العالم. أكثر ما يفتقر إلى الذكاء الاصطناعي هو المواهب".

"نحن لسنا مهتمين بزيادة الابتكار. ما يتعين علينا فعله هو الابتكار التخريبي."

يو كاي ، مؤسس IDL السابق ، المؤسس والرئيس التنفيذي للأفق الحالي. موضوع هذه المحاضرة هو الذكاء الاصطناعي المدمج ، والذي يتضمن الخصائص الأساسية للذكاء الاصطناعي المدمج ، إلى جانب البرمجيات والأجهزة التحسين المشتركة والمشهد وفرص التطوير المستقبلية ، وما إلى ذلك.

ورنيش النمل المالي: الحياة المالية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي

"الحس السليم: لا يمكن فصل الذكاء الاصطناعي عن المشهد."

mobile firstMicrosoftAmazon

on the same page

VP AI AI

Mobileye

PC

ControlComputing

Mobileye "

AI

CEO

IoTIoT IoT......2C

""

"wifi......10"

""

KKKK AI2C

AI

DNADNAprogramDNADNAlearning system

DNAcheckpointDNA

DNA

learning system digital human of allhumans , learning system equation learning system

CEOCEO

AGI

"في السنوات الأخيرة ، يتمتع الذكاء الاصطناعي بقفزة كبيرة في مجالات محددة ، بما في ذلك الاعتراف الصوتي والاعتراف بالوجه. الذكاء الاصطناعي العام مختلف. إنه يؤكد بشكل أساسي سلوكيات ذكية متعددة مثل الناس ، بما في ذلك الإدراك ، والقرار -اتخاذ القرار ، والمنطق. التخطيط ، والتخطيط ، التواصل والتواصل. من بينها ، أعتقد أن أهم شيء هو قدرة التعلم. في الوقت الحالي ، قد لا تكون القدرة على تعلم الذكاء الاصطناعي جيدة مثل اثنين أو ثلاثة أطفال. التعلم المستقل والتفاعل لصياغة التعلم. التعلم التخرج يعني أنه عند تعلم معرفة جديدة باستمرار ، يمكنك تطبيق المعرفة القديمة على دراسة المعرفة الجديدة ؛ ويشير التعلم المستقل إلى التعلم الأقل الإشراف من سن مبكرة ، والمزيد حول الاتصال بالبيئة بعد ذلك هذا ، الاستمرار في التعلم بشكل مستقل ؛ يشير التعلم التفاعلي إلى التعلم من خلال التواصل. في الوقت الحالي ، تفتقر مهارات التعلم هذه في التعلم العميق. "

"أحد القيود الرئيسية للآلات هو عدم وجود الحس السليم. إذا كانت القيادة بدون سائق مذكورة للتو ، فإن الجهاز غالبًا ما يفتقر إلى الحس السليم. الآن ، يمكن استخدام الجهاز بشكل جيد من حيث السيطرة ، ولكن عدم الحكم على الحس السليم. إذا لم ير الجهاز هذا المشهد مطلقًا ، فلا أعرف كيف أفعل ذلك ".

"لماذا يكون للناس الحس السليم؟ أولاً وقبل كل شيء ، لقد عانى الناس كثيرًا في حياتهم ، مثل التعرف على الأشياء ، ويعرف الناس أن الأشياء لن تختفي من الهواء وفقًا للمعنى السليم. منظمة العفو الدولية ، اقترح تورينج أن الآلات تحتاج ليتم وضعها في عالم مادي. في ذلك الوقت ، بسبب الحد من الظروف التقنية ، من الصعب تحقيقه. في الوقت الحالي ، لا تزال هذه المشكلة غير محددة. ومع ذلك ، يمكننا أن نرى أنه إذا تم وضع الجهاز في العالم المادي في العالم المادي ، قد يحل التعلم مشكلة الحس السليم. والثاني للتراجع هو إدخال الصور ، واللغة ، وما إلى ذلك في طريقة التجسيد ، والتي يمكن أن تكون أقرب. بناءً على ذلك ، نقوم بإجراء دراسة مشتركة للصور واللغة. آمل أيضًا أن يكون الجهاز حقًا في البيئة في دراسة البيئة. "

"أعتقد أنه بحلول عام 2050 ، يمكن أن تصل إمكانية ذكاء جنرال موتورز إلى ذكاء الإنسان أكثر من أنني خرف".

Xu Wei ، Baidu IDL عالم متميز. في هذه المحاضرة ، أجرى في مناقشات وتبادل حول الوضع الحالي وآفاق الذكاء الاصطناعي المعدلة وراثيا ، ويغطي بشكل أساسي الذكاء الاصطناعي العام والتعلم المستقل وتجربة الذكاء واكتساب اللغة.

Huawei Lihang: هناك 5 مشاكل أساسية في NLP ، و 4 في التعلم العميق فعلت بشكل جيد

"لماذا يصعب فهم اللغة الطبيعية؟ الجوهر هو أن اللغة ظاهرة معقدة. اللغة الطبيعية لها 5 خصائص مهمة ، مما يجعل من الصعب على الكمبيوتر تحقيق معالجة اللغة الطبيعية: (1) اللغة غير مكتملة ومعقدة. . إذا لم تتبع مواصفات معينة ، فسيكون التواصل صعبًا ؛ (2) يمكن دمج اللغة. الميزة المهمة للغة هي أنه يمكن دمج الكلمات لتشكيل جملة ، والتي يمكن أن تشكل تعبيرًا معقدًا لغة ؛ ( 3) لغة اللغة إنها مجموعة مفتوحة. يمكننا إنشاء بعض التعبيرات الجديدة بشكل تعسفي. على سبيل المثال ، تعبير "الغوص" في WeChat هو استعارة. بمجرد تشكيلها ، سيستخدمها الجميع لتشكيل عبارة ثابتة. تم توسيعه ؛ (4) يجب الاتصال باللغة لممارسة المعرفة ؛ سأتعلم بسرعة كبيرة وأفهم بعمق للغاية. "

"إذا كنت تريد جهاز كمبيوتر يستخدم لغة مثل الشخص ، من حيث المبدأ ، فيجب أن تكون مختلفًا تمامًا وأقرب إلى الدماغ البشري."

"أول شيء للقيام بمعالجة اللغة الطبيعية هو تبسيط المشكلة."

"خلال 60 عامًا من التطور في مجال معالجة اللغة الطبيعية ، يعد ملخص الخبرة هو أفضل طريقة في الوقت الحالي هو التعلم الآلي ، بما في ذلك التعلم العميق. وهذا يعتمد على التعلم الآلي ، وإلى حد ما ، معرفة الناس يضاف إلى حد ما ، ويتم إضافة معرفة الناس إلى حد ما. راجع آلية الدماغ البشري لبناء طريقة أفضل للتعلم الآلي. على المدى القصير ، من الصعب اختراق هذا الإطار على المدى القصير. نأمل أن تقوم في المستقبل بمعالجة اللغة الطبيعية وحتى فهم اللغة الطبيعية. ومع ذلك ، فإن المسارات الأخرى صعبة للغاية. "

"الآن ، سواء كانت معالجة لغة طبيعية أو مجالات أخرى من الذكاء الاصطناعي ، تم تشكيل آلية مغلقة. البيانات ، وتطوير خوارزميات جيدة ، وتحسين نظام النظام ، وتحسين النظام. يمكن تحسين النظام بشكل مستمر. هذه الحلقة المغلقة الذكاء الاصطناعي هي الأكثر أهمية في نموذج تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الحديث أنظمة معالجة اللغة الطبيعية. "

"يجب أن تنظر معالجة اللغة الطبيعية في العلاقة بين الحدود العليا التقنية والأداء أدناه إلى حد ما. إن معالجة اللغة الطبيعية الحالية هي الأكثر أهمية هو استخدام أساليب مدفوعة البيانات لمحاكاة الأشخاص ، والتعامل مع قدرات استخدام اللغة من خلال الاصطناعية ذكاء مغلق حلقة. "

"فهم اللغة الطبيعية أمر صعب. يتم الآن استخدام معالجة اللغة الطبيعية من قبل البيانات. حلقة من الذكاء الاصطناعى ، ويمكنك باستمرار تحسين أداء النظام وقدرة الخوارزمية. يمكن القيام بالتعلم العميق بشكل جيد في المهام الرئيسية الخمس التي قلتها للتو ، خاصة باستخدام Seq Toseq. الترجمة والتعرف على الصوت. يمكن للمحادثة أيضًا أيضًا المحادثة. أن تكون أفضل وأفضل ، ولكن يجب أن تتم دراسة جولات حوار متعددة وحلها. "

لي هانج ، مدير مختبر Huawei Noah's Ark. ووصف المهام والخصائص وأحدث التقنيات واتجاهات تطوير NLP. وخلص المعلم لي هانج إلى أن "لإجراء ملخص لمحاضرات اليوم ، من الصعب فهم اللغة الطبيعية. يتم استخدام معالجة اللغة الطبيعية الآن للقيادة مع البيانات. هناك خمسة مشكلات أساسية ، وهي تصنيف ، مطابقة ، ترجمة ، تنبؤ هيكلي ، عملية صنع قرار مالكوف. فيما يتعلق بقضايا محددة ، يمكنك تشغيل حلقة مغلقة من الذكاء الاصطناعي مع البيانات ، ويمكنك تحسين أداء النظام والخوارزمية بشكل مستمر. Seq to seq. يمكن القيام به بشكل أفضل وأفضل ، ولكن يجب أن تتم دراسة جولات متعددة من الحوار وحلها. "

Hkust Xunfei Hu Yu: من الذي سيصنع عصر الذكاء الاصطناعي؟

"في عام 1956 ، اقترح مؤتمر Datmouth مفهوم" الذكاء الاصطناعي ". تم إنشاء الذكاء البشري في الكون الطبيعي ، وتم إنشاء الذكاء الاصطناعي في الكون الرقمي. مجموعة الذكاء الاصطناعي. في وقت لاحق ، من هذه المجموعة من الناس ، هناك ، هناك ، هناك كان 4 من الفائزين في تورينج ، الفائز بجائزة نوبل. توفيت هذه المجموعة من الناس بشكل أساسي قبل عام 2016. ومن المثير للاهتمام أنه بعد 60 عامًا ، حققت الذكاء الاصطناعي في عام 2016 تطوراً حقيقياً في هذه الصناعة. "

"في الستينيات من العمر الماضية ، على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي قد تصدير الكثير من النظريات ، فإن التقدم الفعلي ليس كثيرًا. لأننا لا نعرف كيف يعمل الدماغ البشري. أولئك الذين يطبقون مجال الكمبيوتر يعتقدون الذكاء الاصطناعي هو تلك الذكاء الاصطناعي يريد استخدام طريقة الكمبيوتر لمحاكاة البشر البشريين. في جانب معين من الذكاء ، مثل الانخفاض. ومع ذلك ، فإن إكمال هذا النظام لا يمكنه اتخاذ القرارات ، وقيادة السيارات ، وما إلى ذلك ، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي الضعيف في الوقت الحالي في الصناعة. لذلك ، سترى أن أشكالًا مختلفة من الروبوتات يمكنها إكمال الأشخاص لإكمال الأشخاص. مهمة واحدة ، أو خطوة في مهمة. في عام 2015 ، في ذلك الوقت ، مدير مختبر Ark's Huawei 2012 ، المدير الحالي لـ وقال قسم الكمبيوتر بجامعة العلوم والتكنولوجيا بجامعة هونغ كونغ للعلوم والتكنولوجيا ، إن الذكاء الاصطناعي القوي الحقيقي للكمبيوتر كان يرغب في تحقيق اختراقات من 0 إلى 1. والذكاء الاصطناعي نحن يقومون في الصناعة (صناعة تطبيقات الكمبيوتر) الآن فقط بسلوك الكمبيوتر بأداء مثل الذكاء الاصطناعي ، أي ما إذا كان مبدأ العمل الداخلي هو نفسه الأشخاص. من 1 إلى N. "

"لقد ذكرت أيضًا في العامين الماضيين أننا قد نجعل الذكاء كبشر في المستقبل ، لكن لا يوجد جسم ذكي من الوعي الذاتي. على سبيل المثال ، كلما كانت ذكاء الحيوانات أقوى ، كلما كان الوعي الذاتي أقوى. في الكون الرقمي ، قد تكون الذكاء ذكيًا ، ولكن قد لا يكون لها وعي ذاتي. إذا كان يمكن فصل الاثنين في المستقبل ، يمكن أن يكون غير مستعد الجسم الذكي المنقرضان البشر؟ قد نخشىنا بشأن سؤال آخر. ما إذا كان الروبوت سيحل محل العمل البشري هو سؤال يستحق النظر الجاد ".

"إذا استطعنا دراسة ديناميات الذكاء ، فيمكننا فصل الذكاء والوعي. لأن آلية الاثنين قد تكون مختلفة. إذا اكتشفنا ذلك ، فيمكننا تجريد الأشياء الذكية بشكل منفصل وصنع الدماغ الرائع. لا القيود الجسدية لـ اتصال الأعصاب في الكون الطبيعي. المفتاح هو ما إذا كان بإمكانه فهم الديناميات الذكية. "

"شيء مهم آخر هو" تأثير التموج "، وهو تطبيق التفكير على الإنترنت في أبحاث التكنولوجيا الأساسية. لماذا لا يمكن للمختبر الحالي اقتراح أفضل خوارزمية ، خاصة بدون بيانات كبيرة وتأثيرات تموج. لأن البرنامج مجاني ، يكون المستخدمون على استعداد لقضاء بعض الوقت مع هذه المنتجات ولن يكون لها شكاوى أو مقاومة. عندما يتم إطلاق خوارزمية ذكاء اصطناعي سيئ (بما في ذلك الصورة ، الصوت ، فهم اللغة الطبيعية) ، فإنه يشبه قطرات الماء على سطح الماء. سيكون هناك عدد صغير من المواهب تستخدم. بمجرد استخدامها ، سيتم إرسال البيانات إلى خادم الحوسبة السحابية ، ويمكن لخادم الحوسبة السحابية التعلم والتحديث على الفور. عندما تتوسع موجات المياه إلى مجموعة أوسع ، تم تحسين أداء النظام. موجة الماء هي خطأ في النظام في النظام. عندما تنتشر موجة الماء ، فإن السعة تنخفض وأقل. عندما تنتشر تموج المياه إلى 10 ملايين شخص ، يستخدم 1000001 شخص هذا النظام لأول مرة ، وسوف يفعل تشعر أن النظام جيد. باستخدام تأثيرات التموج ، يمكنك استخدام غير مألوفة وغير مألوفة. الأنظمة التي تحتاج إلى تدريب في البيئة الحقيقية يتم زراعتها حقًا. في المختبر ، يمكنك القيام بخوارزميات الذكاء الاصطناعي ".

121415200020004

ETAAB6:40

speech

AI+HI

+ThinkingFast and SlowAI

1. Think Fast

2. Think a little bit Slow

3. LinkedInThink Slow

HoloLens

AI AIPNP AI=AugmentedIntelligenceHuman+Machine=Superman

AI+HI AI AI 10-20

AI AI AI () HI ()AI+HI AI+HI

IBM

IBM

synapses701%

"" " "

IBM IBM AI غطاء المحتوى:

1. البيانات الطبية ونظرة عامة على واتسون الصحية

2. حالات تعدين النص الطبية وعلاج الورم

3. تحليل التصوير الطبي وحالات التشخيص المساعد لسرطان الجلد

4. تحليل البيانات الطبية الهيكلية وحالات الأدلة في العالم الحقيقي

5. القرار المعرفي -تقنية صنع وتشخيص الأمراض المزمنة وعلاجها

6. أسئلة اللغة الطبيعية وتكنولوجيا الإجابات وإدارة الأمراض

GPU Pixel Shadergamingvideo 87 88 GPU

framework GPU deep learning

"" " deep learning AI "

"" " GPU GPU general purpose computing "

"" " AI "

"يتطلب هذا المعالج أو الحل الذي يمكن أن يلبي احتياجات قطاعات السوق. من منظور GPU ، على سبيل المثال ، للقيادة المستقلة ، في الواقع ، لا نستخدم وحدة معالجة الرسومات وحدها. نستخدم SOC لاستخدام SOC. الخطة ، الخطة ، وهذا يعني ، لدينا وحدة المعالجة المركزية الخاصة بنا ووحدة معالجة الرسومات الخاصة بنا ، فقط أننا سنعتمد إلى حد كبير على قدرة الحوسبة هذه للعلاج العميق. لذلك ، على سبيل المثال ، في هذا المجال من القيادة المستقلة ، سنقوم بحلنا الخاص هو وحدة المعالجة المركزية الخاصة بنا و GPU الخاصة بنا. هذا هو حل الأجهزة. في نفس الوقت الأول هو CUDA السفلي ، والثاني هو مكتبة التسارع فوق CUDA ، وتحسين الشبكة ، وكذلك التطبيق العلوي. حل أفضل للقيادة المستقلة. "

Dong Fangliang ، رئيس المنطقة الصينية لأعمال القيادة المستقلة في Nvidia. وأوضح في تفسيرات متعمقة حول تطور GPU ، والعلاقة بين GPU والتعلم العميق ، وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات.

من القيادة بدون طيار إلى الرعاية الطبية الذكية ، من الأنظمة المدمجة إلى AI العامة ، من خلال الطبقة العادية الـ 13 المنبثقة من الذكاء الاصطناعي ، يتمتع شينزهي يوان والقراء بإطلالة بانورامية على منظمة العفو الدولية على جميع جوانب الحياة الاجتماعية.

انقر لقراءة النص الأصلي لرؤية معلومات التوظيف Xinzhi Yuan