關於「DeepMind」的文章

繼 DeepStack 之後，Google 旗下 DeepMind 又再度登上《科學》期刊，這次的論文是用 GQN (Generative Query Network) 神經網路，把 2D 畫面重建成 3D 場景，而且可以利用「想像力」從各個視角呈現該場景。更進一步來說，若將這項技術成功普及並應用於 VR 內容製作，可望一舉解決 VR 360 度環境大量建模所耗費的成本。

2018/06/18
Mia
環境、 2D 、 AI 、場景、 DeepMind 、 VR 、 3D

贊助

微軟 Ignite 大會巡迴台北：軟硬整合、技術生態旅程免費參加，再獲微軟認證考試

微軟年度開發者大會 Microsoft Ignite The Tour 將於 2/17-18 巡迴台北，本場加碼 WinHEC 精彩內容，17 條個人化學習路徑，助你在數位新大陸大展身手。

2020/01/10
廣編企劃
AI 、微軟、 Ignite 、 Teams 、 microsoft 、 Dynamics 365 、 Azure

科技應用

DeepMind團隊共同創辦人加入Google 可能將協助推動人工智慧政策

DeepMind近年來在人工智慧技術應用，最令人深刻的應該就是以AlphaGo電腦系統順利擊敗南韓棋王，而後續藉由《星海爭霸II》訓練人工智慧系統，藉此讓電腦系統可模擬人腦視覺與判斷方式，透過反應速度必須更快的即時戰略遊戲讓人工智慧系統學習在每一個操作決策更快推論。近期除了確認Google共同創辦人Larry Page與Sergey Brin，將從Google母公司Alphabet執行長及總裁身分退任，並且由Google執行長Sundar Pichai同時兼任Alphabet執行長之餘，目前隸屬Alphabet旗下人工智慧團隊DeepMind的共同創辦人Mustafa Suleyman，稍早

2019/12/07
Mash Yang
Google 、 DeepMind 、人工智慧、

遊戲天堂

Google 的 AI 技術 DeepMind 在星海爭霸二屠殺人類玩家，在 Battle.NET 天梯勝過 99.8% 人類玩家

Google 宣布 AI 平台 DeepMind 的新里程碑：它現在可在 Battle.NET 打敗高達 99.8% 的星海爭霸 II 人類玩家，也顯示在歷經演進之後，當前 DeepMind 從相對單純的象棋領域轉戰複雜的即時戰略遊戲也一樣犀利。 ▲ DeepMind 刻意將 AlphaStar 的遊戲視覺與控制條件限制在人類的水準，使其操作宛如人類玩家當前 Google AI 實驗室使用名為 AlphaStar 的 AI 軟體進行培訓，除了限制 AI 只能觀測與人類玩家相同的遊戲地圖，同時最多只能每五秒輸入最多 22 次非重複動作，並且讓這套 AI 學習三種種族的玩法，使 AlphaSta

2019/11/01
Chevelle.fu
Google 、 AI 、 DeepMind 、星海爭霸2 、星海爭霸II 、

科技應用

Google DeepMind團隊人工智慧系統能打贏圍棋與電競高手卻通不過高中數學考試

DeepMind能利用已知數值進行分析、整理，同時加以組合創造全新結果，但相比大腦仍缺乏評估猜測、直覺想像等思考模式，因此一旦超出系統推論、創造範圍之外，系統就會出現判斷有誤情形。雖然過去曾經以AlphaGo系統分別擊敗韓國棋王李世乭，以及中國棋王柯潔，同時也在《星海爭霸2》項目藉由AlphaZero系統以5:0結果擊敗職業電競選手，但DeepMind團隊的人工智慧系統卻依然無法順利通過高中數學考試。根據DeepMind團隊同時於美國紐約康乃爾大學公開的研究報告顯示，旗下藉由包含基本算式、幾何、概率、測量與微積分在內的高中程度數學題目，測試旗下分析神經網路系統建置的人工智慧系統數理能力。結

2019/04/13
Mash Yang
DeepMind 、人工智慧、

關於「DeepMind」的文章

x 友站推薦