7月21日（周六）下午14:30，量子位与NVIDIA英伟达开发者社区联合举办线下交流会，拥有丰富一线开发经验的NVIDIA开发者社区经理Ken He，将手把手教你搭建TensorFlow & Caffe深度学习服务器。（无法来到现场的同学可以观看线上直播） 如何选择最适合的GPU 服务器，如何配置好开发硬件设备，如何更方便地管理深度学习模型训练过程，如何加速推理的过程，过程中会有哪些坑，该如何避免，这些问题都将在现场一一作答。 分享结束后还设有交流环节，欢迎来到现场与NVIDIA、还有其他业界开发者伙伴共
对于各种热门的机器学习、深度学习课程，你一定了解过不少了。 但上课之后，如何把学出来的这些新方法用在你的工作项目？如何让你的移动应用也能具备机器学习、深度学习的能力？ 具体做这事的话： 你是该自己训练模型，还是用现成的模型？ 你是该用自己的电脑训练，还是在云端上训练？ 你是需要深度学习部署在云端，还是移动端？ 本文将对这些问题作出具体的解答。 作者 | Matthijs Hollemans 编译 | AI100 面对时下大热的机器学习和深度学习，是时候来加强你的移动应用了！ 可你有什么好主意吗？
整理 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 你点进来就说明对这深度学习方面的资源有热切需求或者至少感兴趣，人工智能头条为了尽可能满足各位读者在学习资源上的不同需求，会不定期搜集整理相关资源献给你们。 这次的资源来自 fast.ai 推出的免费的入门级深度学习课程，该课程在你有一年编程经验或者至少学过高中数学的前提下就能让你学会建立最先进的模型，门槛不能再低了。 本次的系列课程共有两部分组成：《Practical Deep Learning For Coders》和《Cut
AI科技评论按：如果您觉得，是时候给自己的手机应用添加一些热门的机器学习或深度学习算法.....这是个好想法！但您会怎么选择？致力于提供算法服务及小白科普的咨询师 Matthijs Hollemans 近期在博客上分享了他的一些心得体会，AI科技评论独家编译，未经许可不得转载。 绝大多数机器学习实现方法的步骤不外乎如下三点： 采集数据 利用采集的数据来训练一个模型 使用该模型进行预测 假设想做一个“名人匹配 （celebrity match） ”的应用程序，告诉用户他们和哪位名人最相似。首先收集众多名人
已提供预训练模型来支持需要执行情绪分析或图像特征化等任务但没有资源获取大型数据集或训练复杂模型的客户。使用预训练模型可以让您最有效地开始文本和图像处理。
十多年来，得益于GPU等硬件性能的提升，大规模、高度复杂的深度学习应用成为了可能。但对于普通开发者来说，上手深度学习并不总是一件容易的事。 开发者或许会烦恼于构建、训练模型，部署模型和超参调优等繁琐步骤，或许还会受到算力条件的限制，诸多因素都会让深度学习的实战阻碍重重。 在这样的背景下，Amazon SageMaker应运而生，为万千开发者们带来了便捷。Amazon SageMaker 是一套强大的完全托管服务，覆盖深度学习全流程的工作体验，可以帮助开发者和数据科学家快速构建、训练和部署AI模型，大幅度消除
【新智元导读】本文从算法、市场及硬件三个角度观察深度学习对计算机视觉的影响，并补充完整视频。谷歌TensorFlow移动端和嵌入式应用团队负责人Pete Warden介绍了如何用TensorFlow框架开发不同的低能耗深度学习产品。调研公司Tractica首席分析师表示，到2024年，深度学习服务业产值将超过500亿美元。IEEE Fellow Chris Rowen预测，神经网络将催生出新的价值链，全新的IP、工具和数据服务也会应运而生。 嵌入式视觉联盟主编Brian Dipert今天发布博文，介绍了2
【新智元导读】本文从算法、市场及硬件三个角度观察深度学习对计算机视觉的影响。以下三个视频中，谷歌TensorFlow移动端和嵌入式应用团队负责人Pete Warden介绍了如何用TensorFlow框架开发不同的低能耗深度学习产品。调研公司Tractica首席分析师表示，到2024年，深度学习服务业产值将超过500亿美元。IEEE Fellow Chris Rowen预测，神经网络将催生出新的价值链，全新的IP、工具和数据服务也会应运而生。 嵌入式视觉联盟主编Brian Dipert今天发布博文，介绍了2
7月21日，量子位联合NVIDIA英伟达举行了线下交流会，跟现场近百位开发者同学共同探讨了深度学习服务器搭建过程中可能出现的问题，交流了在开发中的实战经验。
多亏了更快更好的计算，我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了，这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢，传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于，在构建解决方案时，我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架，比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢？从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事，尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
编辑：cecilia 马文 弗朗西斯 【新智元导读】昨天，谷歌重磅发布Cloud AutoML，这个无需写代码，全自动训练的AI工具被视为谷歌在机器学习服务（MLaaS）领域全力加速追赶其它科技巨头的核武器，微软和亚马逊在机器学习服务领域早有动作，三家PK战况如何，各有哪些产品，目前MLaaS还处于起步阶段，未来的展望又有哪些？ 谷歌昨天宣布推出AutoML Vision，是其机器学习即服务（MLaaS）的重大改进，试图弥补在过去一年左右与微软的竞争差距。 亚马逊AWS去年11月份在AWS Re：Inve
1. ACT-R：ACT-R由卡内基·梅隆大学开发，它既是人类认知理论的名称，又是基于该理论的软件的名称。该软件基于Lisp，提供详细的说明文档。 链接：http://act-r.psy.cmu.edu/software/ 2. Caffe：Caffe最初由加州大学伯克利分校的一名博士生创建，已成为一种大受欢迎的深度学习框架。它赖以成名的方面包括富有表现力的架构、可扩展代码和速度。 链接：http://caffe.berkeleyvision.org/ 3. CaffeOnSpark：该项目最初在雅虎开发
2017年企业界在AI技术上的开支将达到125亿美元，比2016年增长逾59.3%。这股强劲的增长势头可能会一直持续到2020年，到时收入有望达到460亿美元。开源软件的发展为AI的崛起发挥了巨大作用，市面上许多顶级的机器学习、深度学习、神经网络及其他AI软件采用开源许可证。本文从中遴选了50个最著名的开源AI项目： 1. ACT-R：ACT-R由卡内基·梅隆大学开发，它既是人类认知理论的名称，又是基于该理论的软件的名称。该软件基于Lisp，提供详细的说明文档。 链接：http://act-r.psy.
到年底了，又到了各大高校开始动手采购GPU服务器的时候到了，最近不少学生在QQ上请我们帮忙看看配置
简介 近日重温了《深度学习在腾讯的平台化和应用实践（全）》，感兴趣可以在这里阅读 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21852266 ，里面介绍了腾讯在深度学习平台基础架构上细致的工作，本人在2016 C++及系统软件大会上也分享了小米cloud machine learning平台的细节，在此给大家总结和对比一下。 腾讯Mariana平台 在前面提到的文章中，已经详细介绍了腾讯深度学习平台，也就是Mariana项目的实现细节了，这是一个真正意义上的平台。在参考文献上也体现出来，腾讯
机器之心原创 作者：高静宜 3 月 28 日，腾讯云宣布推出深度学习平台 DI-X（Data Intelligence X），为机器学习、深度学习用户提供一站式服务，为其在 AI 领域的探索降低门槛并提供最流畅的体验。DI-X 平台基于腾讯云的大数据存储与处理能力，集成 Caffe、TensorFlow、Torch 主流深度学习框架，主打行云流水的拖拽式操作，具备强大的业内开源及腾讯自研算法库和模型库。DI-X 平台的推出是腾讯在 AI 领域长线布局中不可缺少的一环，也宣告腾讯云在 AI 布局的全面加速。
机器之心报道 编辑：泽南 又到了人们喜闻乐见的显卡对决时间。 虽然如今人们用来训练深度学习的 GPU 大多出自英伟达，但它旗下的产品经常会让人在购买时难以抉择。 去年 12 月，英伟达将专业图形加速显卡产品线更新至安培架构，其中最高端的 RTX A6000 是最被人关注的一款。 在基本规格上，A6000 基于完整的 GA102 GPU 核心打造，内建 10752 个 CUDA 核心和第三代 Tensor Core，单精度浮点性能达到了 38.7 TFLOPs。它的显存容量达到 48GB，类型是 GDDR6
美国科技新闻网站https://slashdot.org发表文章称，美国中情局(CIA)的人工智能系统可以预测社会骚乱事件。 美国中央情报局声称，借助于被虚拟现实之父Jaron Lanier称为“警报服务器”(Siren Servers)的强大的超级计算机，他们能够在社会骚乱发生的数日之前预测其发生。 美国中情局数字创新部副主任Andrew Hallman宣布：通过使用能够处理海量数据的深度学习和机器学习服务器，该机构已经加强了其“预测智能”，“在某些情况下，我们可以提高我们的预测能力，达到可以预测
1.摘要 Q音探歌是QQ音乐孵化的一款全新APP，主打高效、准确的“听歌识曲”，“扫描识别MV”功能，这些服务的实现离不开深度学习能力。把深度学习推断带到边缘设备( inference on the edge )，可以减少计算时间，改善用户体验，但是也面临着种种挑战。我们希望本文提供的观察、见解和我们针对不同平台的设计原则能够帮助大家更好地设计和评估移动端的深度学习推断。 2.介绍 2.1深度学习的边缘化发展的机遇 越来越多的服务会使用到深度学习的能力，例如给用户聚类、识别动作与跟踪、语音识别等等。尽管所有
之前一直使用Google Colab跑实验，因为实验的规模不大，配合Google Drive用起来就很舒服，但是最近要系统地进行实验，规模一下子上来了，Colab经常在代码没跑完就达到额度上限，于是自己租了个GPU服务器，Ubuntu子系统，没有图形化界面，所以用起来还不太熟练，这里简单记录一下一些关键点。
TLDR; 本系列是基于检测以下现实生活代码记录中复杂策略的工作。该系列的代码可以在原文找到。
本周一，亚马逊推出首款自研Arm架构云服务器CPU Graviton，目标直指英特尔；
当人工智能崛起时，科技巨头不再满足于制造产品，而是要深入产业的最上游——芯片。这是一场席卷了英特尔，英伟达，苹果，谷歌，微软的巨头之战。而今，战争的号角已然拉响。 作者 | Tom Simonite 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | Shawn，鸽子 就目前而言，我们的未来十分明朗：人工智能将给我们带来帮助、欢乐以及财富。现有的行业，比如医疗保健和制造业，将变得更加高效；新的行业，如增强现实眼镜和自动驾驶出租车，都将成为可能。 但是，正当科技业马不停蹄地构建这个“遍地黄金”的人工
2022腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 开源项目介绍 滑至文末报名参与开源人才培养计划 提交Angel项目申请书 Angel项目介绍 腾讯自主研发并开源的面向企业级应用的高性能分布式机器学习平台，支持特征工程、模型构建、参数训练、AutoML、模型服务Serving等全栈机器学习服务，提供机器学习、深度学习、图神经网络等多种算法，支持几万亿级超大规模参数模型的训练，已在生产业务系统中大规模部署。 Angel项目导师介绍 欧阳文、孙瑞鸿 Angel开源项目负责人 导师寄语： Angel是腾讯自研高性能分
译者 | reason_W 编辑 | Just 对大多数企业来说，机器学习听起来就像航天技术一样，属于花费不菲又“高大上”的技术。如果你是想构建一个 Netflix 这种规模的推荐系统，机器学习确实是这样的。（注：Netflix是美国流媒体巨头、世界最大的收费视频网站，曾于 2017 年买下《白夜追凶》全球播放权。）但受万物皆服务（everything-as-a-service）这一趋势的影响，机器学习这一复杂的领域也正在变得越来越接地气。所以现在哪怕你只是一个数据科学领域的新手，并且只想实现一些很容易
接上文 上一节内容里，我们大致介绍了我们对移动端可用的硬件条件的探索，接下来，我们更专注于介绍一些专注于移动端设备的机器学习框架，以及在Q音探歌，我们接入深度学习服务的一般流程。 4.移动端机器学习框架介绍 深度学习算法推断要在移动端落地，需要着重衡量尺寸和性能的限制，同时又要尽可能的提供给用户较好的体验（推断速度足够快）。Q音探歌倾向使用成熟的机器学习框架快速搭建深度学习服务，我们对比了一些专注于为边缘设备带来高效深度学习的框架，包括NCNN, TensorFlow Lite, Pytorch Mobi
作者 | James Wang, ARK 分析师 翻译 | shawn 一年的时间，股价增长两倍以上，创始人成为《财富》杂志2017年度商业人物，这家公司就是风头正劲英伟达（NVIDIA）。在多年的耕耘之后，英伟达的凭借着先发优势和快速迭代在AI时代迅速崛起。如今，英伟达的GPU几乎垄断了AI芯片市场，着实让人眼红。不过，大部分公司都不希望自己的命脉掌控在别人手中，于是谷歌推出了TPU，然后其他公司纷纷效仿，开始研发类似的深度学习专用芯片。那么类似TPU这种的专用芯片真的能对英伟达的GPU产生威胁吗？
HPE周三宣布推出新的专用平台和服务功能，将帮助企业简化人工智能的采用，并将新产品与人工智能结合，侧重于加强深度学习，该公司的新产品包括硬件、软件、参考设计和研究所等。 受到人脑的启发，深度学习通常
企业服务系统通常伴随着高并发（在同一个时间点，大量的用户请求、访问服务），如果服务框架的性能不佳，则只能通过部署更多服务节点来满足业务需求，因此服务化部署性能能提升40%，相当于直接节省40%的机器成本，以及长期的电费、折旧等成本，不仅有利于企业节约成本，而且符合国家低碳战略。
从亚马逊到Facebook，再到谷歌和微软，全球最顶尖、最有影响力的技术公司都将目光转向了人工智能（AI）。本文将介绍AI、机器学习以及深度学习，其中着重介绍深度学习是如何工作的，以及深度学习为何直到今天才开始成熟，最后，介绍开源的深度学习框架。
原作者 Igor Bobriakov 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 如今我们越来越依赖于数据和信息，企业通过数据科学和机器学习来处理大量数据。深度学习和人工
最近，有一个有趣的新闻，某著名 IT 外包公司在北京等一线城已经不招任何月薪 ¥10K 以下的程序员，因为发现招来没法用，代码还没有高级工程师的生成器写得好，因此只招中高级的开发者。
随着深度学习研究热潮的持续发酵，各种开源深度学习框架层出不穷，其中包括：Caffe、CNTK、MXNet、Neon、TensorFlow、Theano 和 Torch (著名开源深度学习框架 Keras 相当于是 TensorFlow 和 Theano 的简化接口，这里就不并列了)。在这些深度学习框架中，我个人是支持 TensorFlow 的。以前我的观点不是这样，当时的我觉得 TensorFlow 没有什么厉害的。TensorFlow 刚出来的时候，我还和 Mentor 思远大大一顿吐槽。不过我最近转变观
安妮 发自 奥北科技园 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 对AI芯片来说，“量产”是分水岭。 无论是成功流片，还是样片发布，离真正应用在各种场景都有段距离。具备量产的本领、能真正落地，就是一次质
"创客运动”(maker movement)在一定程度上是由Raspberry Pi等低成本电脑促成的，它推动了嵌入式开发者社区的快速增长，并为数千万人带来了更高的技术能力。如今成千上万的创客项目可能受益于人工智能，从智能家具、人脸识别到宠物监控、智能小家电等。
我大学时代最爱玩的一个游戏，法老王－埃及艳后，这是一个以古代文明为背景的城市建设游戏。最近又捡起来玩了玩，还是那个味儿，倍爽。
据罗伯特·J·索耶在《计算中的上帝》描述，在我们创造的人工智能体眼中，我们就是上帝。那么，作为无所不能的上帝，我们又需要多么完美的计算机？ 答案可以脱口而出，速度无穷快，存储无穷大，接口无穷智能……
内容来源：2018 年 3 月22 日，微软资深技术顾问徐玉涛在“OSCAR云计算开源产业大会”进行《云道·智远—微软人工智能》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：1901 | 5分钟阅读 摘要 人工智能跟产业结合的时候能带来更多的经济增长，它已经深入生活的方方面面。那么人工智能的优势在哪，如何才能做好人工智能，微软又提供了那些技术帮助企业和用户更方便的介入呢，本次主题将一一讲解。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo
据外媒报道，在美国加利福尼亚州山景市举行的首届TensorFlow开发峰会上，谷歌发布了代表人工智能发展趋势的TensorFlow深度学习开源框架1.0版。谷歌宣称这一版本可以应用编程接口（API）的方式用于生产环境之中。 TensorFlow工程总监在大会上表示，还有新的工具将纳入该框架，包括人工神经网络，可先用数据训练再对新数据进行推断。现在，还增加了传统机器学习工具，包括K均值和支持向量机（SVM）。 这一版本也整合了基于Python的Keras库。Keras库的最初设计目的是增强深度学习框架Thea
2021腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 开源项目介绍 滑至文末报名参与开源人才培养计划 报名提交项目Proposal Angel项目介绍 Angel-高性能分布式机器学习平台，是腾讯研发并开源的面向企业级应用的高性能分布式机器学习平台。 Angel支持特征工程、模型构建、参数训练、AutoML、模型服务Serving等全栈机器学习服务，提供机器学习、深度学习、图神经网络等多种算法，支持级万亿级超大规模参数模型的训练，已在生产业务系统中大规模部署。 Angel项目导师介绍 欧阳文、李晓
为了解决现有隐私保护计算技术不适用于深度神经网络在线学习任务以及部分隐私保护计算工具的性能问题，香港科大智能网络与系统实验室iSING Lab和国内隐私计算算力提供商星云 Clustar 合作,提出了一种隐私保护在线机器学习场景下的新框架——Sphinx。 论文题目为《Sphinx: Enabling Privacy-Preserving Online Learning over the Cloud》, 作者为 Han Tian, Chaoliang Zeng, Zhenghang Ren, Di Chai
作者 | 鸽子 今天的朋友圈，被英伟达给炸了。 怎么回事呢？ 话说，英伟达这货最近悄然修改了用户许可协议（EULA），禁止在数据中心使用消费者级显卡GeForce做深度学习。用什么呢？强制用其高端处理器Tesla系列。 GeForce和Tesla这两者有什么区别？ 来看一组数据： GeForce GTX 1080: PASCAL; 2560 CUDA cores; 8 TFLOPS (single-prec); 8 GB GDDRX5 320 GB/s; max 180 W. Tesla P100: P
英特尔推出了一个名为OpenVINO的工具包，该工具包旨在促进计算可视化和深度学习推理能力在边缘计算中的应用。 OpenVINO工具包使开发人员能够在云上构建人工智能模型（如TensorFlow，MX
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 Ready-to-Use Deep-Learning Models，作者为 Patrick Titzler。 翻译 | 老周 整理 | MY 您
11月26日至30日，亚马逊2018 re:Invent 开发者大会在美国拉斯维加斯举行。亚马逊推出首款自研ARM架构云服务器CPU Graviton和首款云端AI推理芯片AWS Inferentia，力图走一条自己的云端芯一体化路线。
机器之心原创 作者：Yanchen Wang 参与：蒋思源、李亚洲 作者 Yanchen 毕业于普林斯顿大学机器学习方向，现就职于微软Redmond总部，从事大规模分布式机器学习和企业级AI研发工作。在该篇文章中，作者介绍了实时深度学习的推理加速和持续性训练。 引言 深度学习变革了许多计算机视觉和自然语言处理（NLP）领域内的任务，它为越来越多的消费者和工业产品提供更强大的智能，并潜在地影响了人们在日常经验和工业实践上的标准流程。从理论上来说，深度学习和其他基于统计机器学习方法的自动化系统十分类似，它们都可
作者 | 黄波，何沧平 责编 | 何永灿 随着人工神经网络算法的成熟、GPU计算能力的提升，深度学习在众多领域都取得了重大突破。本文介绍了微博引入深度学习和搭建深度学习平台的经验，特别是机器学习工作流、控制中心、深度学习模型训练集群、模型在线预测服务等核心部分的设计、架构经验。微博深度学习平台极大地提升了深度学习开发效率和业务迭代速度，提高了深度学习模型效果和业务效果。 深度学习平台介绍 人工智能和深度学习 人工智能为机器赋予人的智能。随着计算机计算能力越来越强，在重复性劳动和数学计算方面很快超过了
人们绝不想开车开到在路上出故障了才想起要日常保养，但预防性维护检查或定期维护检查经常发现不了可能会出现的问题。一家初创公司提出了更好的办法：利用人工智能去听车辆可能要出故障的早期警告信号。 以色列初创公司三维信号（3DSignals）利用“深度学习”人工智能技术去理解故障机器的噪音模式，并提前预测问题。该公司已经开始与欧洲先进的汽车制造商讨论，利用这项深度学习服务去检测汽车厂机械以及车辆本身可能存在的故障，甚至提出利用该服务为未来无人驾驶出租车队的故障进行自动检测。 “无人驾驶出租车的乘客只用关心去往目的地
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