【AWS re:Invent 2019】交大 CGI 學生奪下 AWS AI 自駕車世界賽銅牌

AWS DeepRacer 是一款 1/18 比例的模型賽車,也是 AWS 專為強化學習初學者所設計的機器,旨在讓所有人透過自動駕駛來獲得親自操作強化學習、實驗和學習的方法。

Deepfake 專家:再等 6 至 12 個月,完美偽造 Deepfake 將問世

Deepfake 專家曾說「數年之內」還不用太擔心 ,但他現今則表示:再等 6 至 12 個月,完美偽造的 Deepfake 將問世!

AWS:世界的改變,就是創新的機會-宅在家後,全球加速演進的三大領域

這波「在家」的浪潮,不僅引發線上影音、購物、遊戲一連串宅經濟的大幅成長,甚至成為企業數位轉型是否足夠的測量指標。這彷彿像是在向全球預告,人類即將提前進入「遠距生活孵化、數位轉型雲化、服務型式演化」的三大改變。

當電商碰上人工智慧:Yahoo 奇摩購物用 AI 自動做商品圖、估銷貨、防詐騙

雙十一購物節在即,Yahoo 奇摩購物在活動上盤點今年第三季成果與策略,而其中這 3-5 年來  AI 應用的演進已經從文字搜尋到語意、圖像分析、銷售預估,甚至用上了近年愈來愈成熟的機器學習和深度學習模型。

語音識別大突破!Google 深度學習仿造雞尾酒效應 在吵雜環境將人聲獨立

語音辨識技術最大的罩門就是遇到吵雜環境,而人類在音訊複雜環境中,可將注意力集中在某一個人的談話之中而忽略背景噪音,此現象稱之雞尾酒效應,最近 Google 訓練出一套模型可以達到此境界了!

通訊軟體那麼多,LINE、M+、Skype、Telegram 企業使用怎麼選?

台灣大哥大推出的 M+Messenger 通訊軟體,具有分類與標註聯絡人、行動分機、掌握訊息讀取狀況等多功能,解決市面上其他通訊軟體的問題,相當適合企業利用與管理。

AlphaGo使用的強化學習是人工智慧新星?讓專家告訴你為什麼這不是通用解方

深度強化學習可以說是人工智慧領域現在最熱門的方向,它之所以聲名大振,與 DeepMind 團隊用它在 AlphaGo 和 AlphaZero 上大獲成功脫不了關係。但本文作者 Alex Irpan 想要告訴大家,深度強化學習是個大坑,別著急入坑!它的成功案例其實不算很多,但每個都太有名了,導致不了解的人對它產生了很大的錯覺,高估能力而低估了難度。

Google Cloud 新功能 零售業、服務業無需專業技術即可輕易建構深度學習應用!

過去談到深度學習,幾乎就會令人聯想到複雜的電腦運算、難以理解的學習模型架構,而為了讓更多服務也能便利地取得深度學習技術應用資源,Google在旗下雲端服務 Google Cloud 內加入名為 AutoML 的應用項目,讓使用者能以更簡單方式建立學習模型!

【DT To Go 直送轉型新思路】從音樂串流到娛樂帝國:KKBOX 集團放眼國際,微軟提供比科技更猛的應援是?

2005 年創立至今,KKBOX 不僅成為台灣音樂產業數位化的重要推手,也發展串流影音服務,甚至是 AI 音樂創作。而支持他們穩定運作,迅速擁抱國際的關鍵應援,就是加入微軟合作夥伴生態系,共享技術與全球商業資源。

Nvidia 修改了一則「協議須知」,把圈內的用戶惹毛了!

這項新的禁令意味著你買了 Nvidia 的 GeForce 顯卡,但你並不能在數據中心使用深度學習!

Nature 刊登 Deepmind 論文,最強 AlphaGo Zero 已無需人類知識,AlphaGo 慘敗

Deepmind 如約在 Nature 發布了論文:從一塊白板開始,我們的新程式 AlphaGo Zero 表現驚人,並以 100:0 擊敗了之前版本的 AlphaGo。

共創未來:Zipcar 攜手台灣福斯汽車,打造共享汽車新體驗

科技發展讓全球汽車產業不斷進化,人們也越來越享受自由用車的好處。全球最大共享汽車平台 Zipcar 攜手台灣福斯汽車,在滿足消費者彈性用車的需求時,也提供更好的用車體驗及服務。

聊天中的微笑表情是示好還是罵人?MIT的新算法幫你「鑑諷」

「因為在網路環境中,我們無法用類似聲調或肢體語言的形式將情感語境化,使用表情符號則可以幫助我們實現語境化。」

NASA 要用深度學習進入太空!找來 Intel 尋找月球登陸點

NASA 收集了大量數據,但從所收集的數據中得出有用的訊息卻又是另外一回事了。據 TC 報導,NASA 已經開始招募像 Intel 這樣的科技公司,去幫助它分析數據。

從汽油車跳槽電動車的必知資訊:Mercedes-Benz EQC 如何解決車主的轉換憂慮?

在還沒真正購入電動車之前,許多車主對於實際使用情況就像是霧裏看花,不是擔心充電問題,就是擔心開不習慣。以下文章以 Mercedes-Benz EQC 為例,解除電動車新手們的購車疑惑。