Привет всем

Кибенематика - математическая кибернетика с намеком на отсыл к едреней фене__(АБС)__
Показаны сообщения с ярлыком Глубокое обучение. Показать все сообщения
Показаны сообщения с ярлыком Глубокое обучение. Показать все сообщения

среда, 27 марта 2019 г.

«Крестные отцы искусственного интеллекта» награждены премией Тьюринга

27.03.2019, Илья Хель  Hi-News.ru
     Премия Тьюринга 2018 года, известная как «Нобелевская премия в области информатики», была присуждена трем ученым, которые заложили основы нынешнего бума искусственного интеллекта. Йошуа Бенджио, Джеффри Хинтон и Ян Лекун — которых иногда называют «крестными отцами ИИ» — были отмечены призом в 1 миллион долларов за свою работу по развитию глубокого обучения в области ИИ. Метод, разработанный этой троицей в 90-х и 2000-х годах, позволил осуществить огромный прорыв в таких задачах, как компьютерное зрение и распознавание речи.
     Их работа лежит в основе современных технологий искусственного интеллекта, от самоуправляемых автомобилей до автоматизированной медицинской диагностики.

понедельник, 28 января 2019 г.

Intel представила платформу Nauta для глубинного обучения на основе Kubernetes и Docker


     В ходе проходящего в Мюнхене форума AI DevCon корпорация Intel объявила о запуске Nauta — распределенной платформы глубинного обучения (DL) с открытым исходным кодом. С её помощью разработчики и научные специалисты смогут тренировать готовые к внедрению DL-модели.



     Искусственный интеллект (ИИ) продолжает развиваться, а предприятия исследуют варианты его использования для расширения своих бизнес-практик. Согласно недавнему исследованию Gartner, развертывание ИИ повышает реальную стоимость компаний и, по прогнозам, эти технологии к 2022 году создадут почти $4-трлн рынок. Проведённый в прошлом году опрос Deloitte показал, что почти 50 % респондентов использовали глубинное обучение, что на 16 % больше, чем в 2017 году.

суббота, 16 июня 2018 г.

За пределом понимания: можно ли доверять искусственному интеллекту?

     Алгоритмы глубокого обучения становятся настолько сложными, что даже их создатели не всегда знают, как именно они работают.