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AI趨勢周報第107期:Google發表輕量影片理解模型,辨識1秒長的影片只要10毫秒
Google發表一套輕量影片理解模型Tiny Video Networks,利用演化學習,迭代出最優化的類神經網路模型。實驗結果顯示,TVN辨識1秒的影片,在GPU上只需要10毫秒,在CPU上則需要37至100毫秒,而傳統作法得用數十、數百層的卷積類神經網路(CNN),在CUP和GPU上的執行時間更耗上數千毫秒。
2019-11-01
一年3千萬堂課如何把關品質?TutorABC就靠四階段AI布局
TutorABC數據長暨營運長沈沛鴻指出,TutorABC光是2019年就開了3千萬堂課、橫跨135國,老師和學生人數更達數十萬。為快速、精準媒合師生和教材,TutorABC打造了動態課程生成系統DCGS,根據老師、學生和教材這三者共150多個標籤,來規畫最合適的學習歷程,並根據每堂課表現,動態調整。此外,TutorABC近兩年也導入臉部和語音辨識,來觀察學生上課反應,並以儀表板方式顯示於老師的頁面,以便即時調整教學策略。
2019-10-31
兆豐證券將在部份的證券分行中導入迎賓機器人「小貝」,具備AI語音辨識、自然語言理解及語音合成技術,提供迎賓、智慧應答、股價查詢、商務宣導等功能。
2019-10-30
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AI趨勢周報第106期:自然語言生成新成就!微軟UniLM更勝BERT達SOTA等級
微軟研究院在GitHub上釋出一套自然語言處理(NLP)預訓練模型UniLM,可完成單向、雙向和序列至序列預測,並可針對自然語言理解(NLU)和自然語言生成(NLG)來微調。它在NLP基準測試如SQuAD 2.0和CoQA問答任務方面皆優於BERT,而且在5項NLG資料集上達到SOTA等級,包括摘要生成、問題生成和回答問題等。
2019-10-24
素人資料科學家新選擇!IBM在臺引進一站式AI模型自動化服務AutoAI
IBM也要開始在臺瞄準AI素人資料科學家需求,首度在臺介紹將幾個月前才推出雲端測試版的一站式AI模型自動化程式AutoAI
2019-10-24