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!

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!

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!

以軟帶硬?人才外流?技術與商業最精彩的交鋒就在 Viscovery 第三屆電腦視覺論文分享會!

要發展正熱的人工智慧、機器學習、電腦視覺技術,就得從培養專業知識的土壤扎根。INSIDE 在去年採訪過第一屆的電腦視覺論文分享會,主辦方 Viscovery 創辦人 Amos Huang 表示活動目的是為了促進學界及產業界的交流,「讓產業界知道現在全世界最新頂尖論文發表的技術和研究進展,並讓學界的人知道產業面臨的問題以及現在在解決的問題是什麼。」希望透過更多交流、形成社群並加速台灣 AI 產業的推動。

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。