在线观看www成人影院-在线观看www日本免费网站-在线观看www视频-在线观看操-欧美18在线-欧美1级

0
  • 聊天消息
  • 系統消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發帖/加入社區
會員中心
創作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

AI核心動力之深度學習神經網絡的現狀及發展趨勢

HOPE開放創新平臺 ? 2017-12-01 09:48 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

11月30日,由海爾開放創新平臺HOPE、模塊商資源平臺海達源主辦的第33屆眾創空間模塊商方案交互日精彩繼續!

今天交互日圍繞人工智能芯片標準及定制進行研討,973項目首席科學家,西安交通大學龔怡宏教授、芯片設計專家,上海交通大學梁曉峣教授以及AIEC人工智能聯盟專家紛紛助陣,通過主題演講和圓桌論壇等形式,不斷將研討會氛圍推向高潮。

01聽專家講AI未來走向何方

人工智能早已被捧上風口,其中算法、數據和計算能力是核心驅動力。也就是說這三個要素的發展情況將決定AI的未來發展。那么AI前景到底如何?

研討會現場,龔怡宏教授為參會者梳理了AI核心動力之一——深度學習神經網絡的現狀及發展趨勢。

973項目首席科學家,西安交通大學龔怡宏教授

龔教授精彩觀點分享:

①深度學習神經網絡未來發展將出現兩大趨勢:計算遷移和基于小樣本集的學習算法;

②網絡結構及效率不斷優化,面向智能終端的AI處理芯片將出現;

③深度學習神經網絡的壓縮技術也將不斷成熟;

而梁曉峣教授則通過類比GPU(圖形處理器)發展歷史的形式,分享了AI芯片的演進。

芯片設計專家,上海交通大學梁曉峣教授

梁教授精彩觀點分享:

①Moore定律并沒有失效,反而是GPU歷史上對沖2P的最強武器,而同樣的事情也可能發生在人工智能芯片上;

②目前芯片行業正面臨行業最大的變數,新晉入局的互聯網巨頭以及AI新貴們力量足夠強大,可能會改變行業格局;

③未來推動先進工藝的未必是Intel或NVIDIA,也許率先在1nm工藝上流片的是Google或者商湯;

兩位教授深入淺出的演講贏得了現場陣陣掌聲,聽眾們紛紛表示受益匪淺。

2智能家電普及要靠芯片定制

作為智能家電行業存在的基礎,人工智能芯片的優劣將直接反映在產品性能上,但是芯片研發上的高投入導致智能家電普及緩慢。

如何解決這一問題?智能芯片的上游定制化開發就是重要路徑之一。

交互現場

通過芯片定制,人工智能資源方可以為企業提供高性價比的解決方案,在提高開發效率、快速滿足用戶需求的同時,也使智能家電更快進入千家萬戶。

海爾始終把用戶體驗放在第一位,這也是也是海爾智能家電不斷前進的動力。

據海爾超前創新中心總監馬國軍介紹:“通過開放式創新,海爾致力于將電器變成網器, 互通互聯,打造開放的創新生態系統。芯片定制作為智能家電的核心,在滿足用戶個性化需求,主動提供服務,為用戶提供最佳體驗上發揮著重要作用。”

3標準化推廣,海爾義不容辭

實現智能家電的普及化,除了上游定制開發芯片外,還離不開標準化的推廣。

而作為AIEC人工智能聯盟中唯一的家電企業,海爾對于標準的推廣更是義不容辭。為什么海爾會有這種“使命感”?活動現場,海爾超前創新中心總工程師俞國新博士給出了答案。

圓桌會議

用戶需求:芯片標準的制定和推廣可以讓家電更“聰明、貼心”,對海爾來說,這種提升用戶體驗的工作自然要積極參與。

標準優勢:國際、國內標準化領域家電第一的優勢,使海爾可以有效推動標準的發布和運行。

平臺對接:利用開放創新平臺HOPE,海爾可以實時發布芯片研發需求,并通過與資源商的零距離交互,全面承接智能芯片的驗證、試用評測等系列工作。

一上午的大咖對話讓不少與會者感覺意猶未盡,而從這場研討會后再出發,未來人工智能芯片標準制定和定制化之路又將走向何方,值得期待。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
  • 人工智能
    +關注

    關注

    1806

    文章

    48971

    瀏覽量

    248682

原文標題:眾創空間交互日DAY2:小芯片里有智能家電普及的大文章!

文章出處:【微信號:haierhope,微信公眾號:HOPE開放創新平臺】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關推薦
    熱點推薦

    工業電機行業現狀及未來發展趨勢分析

    過大數據分析的部分觀點,可能對您的企業規劃有一定的參考價值。點擊附件查看全文*附件:工業電機行業現狀及未來發展趨勢分析.doc 本文系網絡轉載,版權歸原作者所有。本文所用視頻、圖片、文字如涉及作品版權問題,請第一時間告知,刪除內
    發表于 03-31 14:35

    BP神經網絡深度學習的關系

    ),是一種多層前饋神經網絡,它通過反向傳播算法進行訓練。BP神經網絡由輸入層、一個或多個隱藏層和輸出層組成,通過逐層遞減的方式調整網絡權重,目的是最小化網絡的輸出誤差。 二、
    的頭像 發表于 02-12 15:15 ?828次閱讀

    深度學習入門:簡單神經網絡的構建與實現

    深度學習中,神經網絡核心模型。今天我們用 Python 和 NumPy 構建一個簡單的神經網絡神經
    的頭像 發表于 01-23 13:52 ?512次閱讀

    深度學習中的卷積神經網絡模型

    深度學習近年來在多個領域取得了顯著的進展,尤其是在圖像識別、語音識別和自然語言處理等方面。卷積神經網絡作為深度學習的一個分支,因其在圖像處理
    的頭像 發表于 11-15 14:52 ?825次閱讀

    未來AI大模型的發展趨勢

    上得到了顯著提升。未來,算法和架構的進一步優化將推動AI大模型在性能上實現新的突破。 多頭自注意力機制、前饋神經網絡等關鍵技術的改進,將增強模型的表達能力和泛化能力。 多模態融合 : AI大模型正逐漸從單一模態向多模態
    的頭像 發表于 10-23 15:06 ?1909次閱讀

    FPGA在深度神經網絡中的應用

    隨著人工智能技術的飛速發展深度神經網絡(Deep Neural Network, DNN)作為其核心算法之一,在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域取得了顯著成果。然而,傳統的
    的頭像 發表于 07-24 10:42 ?1178次閱讀

    深度神經網絡在雷達系統中的應用

    深度神經網絡(Deep Neural Networks,DNN)在雷達系統中的應用近年來取得了顯著進展,為雷達信號處理、目標檢測、跟蹤以及識別等領域帶來了革命性的變化。以下將詳細探討深度神經網
    的頭像 發表于 07-15 11:09 ?1525次閱讀

    殘差網絡深度神經網絡

    殘差網絡(Residual Network,通常簡稱為ResNet) 是深度神經網絡的一種 ,其獨特的結構設計在解決深層網絡訓練中的梯度消失和梯度爆炸問題上取得了顯著的突破,并因此成為
    的頭像 發表于 07-11 18:13 ?1594次閱讀

    卷積神經網絡的應用場景及優缺點

    1.1 卷積神經網絡的定義 卷積神經網絡是一種深度學習模型,它通過模擬人類視覺系統的工作方式,對輸入數據進行特征提取和分類。與傳統的神經網絡
    的頭像 發表于 07-11 14:45 ?1810次閱讀

    三層神經網絡模型的核心是什么

    三層神經網絡模型是一種常見的深度學習模型,其核心是利用多個隱藏層對輸入數據進行非線性變換,從而實現對復雜問題的建模和求解。 神經網絡是一種受
    的頭像 發表于 07-11 11:01 ?778次閱讀

    pytorch中有神經網絡模型嗎

    處理、語音識別等領域取得了顯著的成果。PyTorch是一個開源的深度學習框架,由Facebook的AI研究團隊開發。它以其易用性、靈活性和高效性而受到廣泛歡迎。在PyTorch中,有許多預訓練的
    的頭像 發表于 07-11 09:59 ?1758次閱讀

    簡單認識深度神經網絡

    深度神經網絡(Deep Neural Networks, DNNs)作為機器學習領域中的一種重要技術,特別是在深度學習領域,已經取得了顯著的
    的頭像 發表于 07-10 18:23 ?1998次閱讀

    BP神經網絡學習機制

    BP神經網絡(Backpropagation Neural Network),即反向傳播神經網絡,是一種基于梯度下降算法的多層前饋神經網絡,其學習機制的
    的頭像 發表于 07-10 15:49 ?1210次閱讀

    卷積神經網絡在視頻處理中的應用

    卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks,CNN)作為深度學習的代表算法之一,在計算機視覺領域取得了顯著成就,特別是在視頻處理方面。本文將深入探討卷積神經網絡
    的頭像 發表于 07-09 15:53 ?1209次閱讀

    卷積神經網絡在人臉識別中的應用

    人臉識別技術作為人工智能領域的一個重要分支,近年來取得了顯著的發展。其核心在于通過計算機對人臉圖像進行特征提取和識別,從而實現自動的人臉身份確認。隨著深度學習技術的興起,特別是卷積
    的頭像 發表于 07-08 10:48 ?1308次閱讀
    主站蜘蛛池模板: 国产免费成人在线视频 | 99视频在线永久免费观看 | 婷婷六月丁香色婷婷网 | 四虎必出精品亚洲高清 | 秋霞一级特黄真人毛片 | 国产www色| 国产美女视频黄a视频免费全过程 | 丁香狠狠色婷婷久久综合 | 777国产精品永久免费观看 | 7777色鬼xxxx欧美色夫 | 午夜欧美在线 | 日本三级理论 | 色爱区综合激月婷婷激情五月 | 日韩专区一区 | 中文天堂资源在线www | 免费亚洲一区 | aⅴ一区二区三区 | 精品视频网站 | 手机看片精品国产福利盒子 | 国产农村乱色xxxx | 美女被啪到哭网站在线观看 | 日本69sex护士 | 欧美久久天天综合香蕉伊 | 国产高清免费不卡观看 | 午夜视频福利 | 日本一区二区在线不卡 | ts人妖系列在线专区 | 亚洲午夜影视 | 亚洲综合亚洲综合网成人 | 手机看片福利盒子久久 | 国产又色 | 黄色三级免费网站 | 日本色图视频 | 狠狠色狠色综合曰曰 | 美女黄色在线 | 精品成人| 久久久久久91精品色婷婷 | 高清性色生活片欧美在线 | 天天摸夜夜摸成人免费视频 | 激情五月婷婷久久 | 日本污全彩肉肉无遮挡彩色 |