GPU
2016年5月2日
如何训练一辆拥有自动驾驶功能的汽车？观察司机的驾驶行为也许是其方法之一。来自 Nvidia （英伟达）的工程师设计了一套能够通过观察驾驶员的驾驶行为的系统：让汽车学习如何驾驶。
2016年4月29日
2016年4月29日
图片来源：TechCrunch。 最近Movidius芯片的出场率越来越高了。DJI最新无人机的回避障碍功能、FLIR最新温度摄像头自动识别火灾中的人——这些都是通过神经网络的深度学习实现的。公司还与谷歌签订了合同，将芯片融入一个未公布的神秘产品中。现在，这家芯片制造商出了个新产品，据称可以将强大的深度学习带给任何人：一款名为Fathon神经计算棒的USB。
2016年4月15日
编者按：本文原载于新智元（微信号：AI_era）作者：Simon【导读】2016年4月14日，Google发布了分布式TensorFlow。Google的博文介绍了TensorFlow在图像分类的任务中，在100个GPUs和不到65小时的训练时间下，达到了78%的正确率。在激烈的商业竞争中，更快的训练速度是人工智能企业的核心竞争力。而分布式TensorFlow意味着它能够真正大规模进入到人工智能产业中，产生实质的影响。
2016年3月26日
2016年3月7日，谷歌首席科学家，MapReduce、BigTable等系统的创造者，Jeff Dean受邀韩国大学，演讲主题《大规模深度学习》，这里部分来自highscalability的文字和笔者Youtube上的听录。刚好演讲在AlphaGo和李世石比赛之前，观众也问了他的预测，他只是说训练了5个月的机器跟顶尖高手的差距不好说；还有人问道他喜欢的编程语言（C++爱恨交织，喜欢Go的简洁，Sawzall才是真爱）；在Google作为首席一天是怎么过的（要吃好早饭，到处闲逛闲聊，找到那些每个领域专家一起攻克难题）。本文首发微信公众号“董老师在硅谷”，转载请联系。
2016年3月25日
