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02:17:23
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深度学习在图像理解中的应用

作者 熊鹏飞  发布于  2018年4月7日 作者 熊鹏飞 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年4月7日

此次视频主要分享的内容为:图像理解的定义;传统图像理解技术;深度学习基础知识;深度学习图像理解技术;图像理解进阶。

02:30:07
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深度学习在CTR中的应用

作者 张俊林  发布于  2018年4月6日 2 作者 张俊林 关注 1 他的粉丝  发布于  2018年4月6日 2

此次视频主要分享的内容为:当深度学习遇到CTR预估;传统主流CTR预估方法深度学习基础模型;深度学习CTR预估模型;互联网公司深度学习CTR案例。

20:30
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深度学习在红豆Live直播推荐系统中的应用

作者 胡南炜  发布于  2018年4月1日 作者 胡南炜 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年4月1日

本次讲座主要探讨深度学习在直播推荐中的应用。与传统推荐系统不同,基于深度学习的推荐系统通过深度网络学习并提取多层次的特征,可将直播的节目和用户中的隐藏特征自动化的提取、关联、抽象出来。加之深度模型的使用可大大节约像特征工程对特征提取的巨大投入,同时满足快速训练、迭代等实时性要求。

41:01
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解锁深度视频理解的潜力

作者 曾文军  发布于  2018年3月30日 作者 曾文军 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年3月30日

人工智能离不开感知,而视觉是我们最主要的感知手段。深度学习近年来颠覆了图像/视频理解的进程。这要归因于大数据,大计算,和深度学习体系结构和方法的巨大进步和创新。这次演讲将讨论在视觉智能发展中深度学习技术的关键理念和主要进展,并基于一些实际用例简单阐明如何在这个令人兴奋的领域中开拓市场,实现技术落地。本次演讲也将讨论一些未来技术趋势。

45:39
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自动深度语法分析是自然语言应用的核武器

作者 李维  发布于  2018年3月29日 作者 李维 关注 2 他的粉丝  发布于  2018年3月29日

本次演讲通过深入介绍自然语言自动分析的历史和现状,勾画出自然语言技术的应用前景。重点在展示和论证深度自然语言自动分析对于自然语言技术应用的革命性作用,这些应用包括智能搜索,情感分析,数据挖掘,问答系统和智能助理等。迄今为止的自然语言应用大多局限于浅层分析或者端对端的系统,并没有做到语言的结构分析和语义理解,而后者是自然语言表达信息的奥秘所在。自然语言深度分析的技术正在成熟,已经到了显示威力的前夕。

46:21
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深度学习在自然语言处理中的应用

作者 邱锡鹏  发布于  2018年3月3日 作者 邱锡鹏 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年3月3日

自然语言处理是一门跨学科的研究领域,试图找出自然语言的规律,建立运算模型,最终让电脑能够像人类般分析,理解和处理自然语言。自然语言处理已经成为国际上最活跃的科学研究领域之一,引起了全球科技界和企业界的密切关注。

38:00
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PaddlePaddle: Towards a Deep Learning Compiler for the Cloud

作者 于洋  发布于  2018年2月14日 作者 于洋 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年2月14日

从2017年6月开始,PaddlePaddle 经历了一次重构。这使得它与 TensorFlow 等描述模型的深度学习框架不同,专注于描述计算过程。这里利用了深度学习的前向计算既是模型也是过程的特点。PaddlePaddle 会自动补全反向计算过程。

37:14
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计算机视觉与深度学习的原理及应用

作者 杨锦  发布于  2018年1月23日 作者 杨锦 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年1月23日

本次主要分三部分来介绍计算机视觉与深度学习的原理和应用。 (1)深入浅出地介绍计算机视觉要解决的问题和目前的一些难点问题。 (2)简单介绍机器学习的原理和大数据在机器学习中发挥的作用。重点介绍深度神经网络原理以及卷积神经网络在计算机视觉中的关键性影响。 (3)剖析人脸识别应用的技术原理、分析大数据和深度学习在人脸识别领域的应用。

25:48
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深度学习在视频重复检测中的实践

作者 伏圣国  发布于  2018年1月22日 作者 伏圣国 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年1月22日

本次分享主要介绍深度学习在视频重复检测中的应用,主要内容涉及三个部分: (1)分别介绍基于深度模型的图像、音频的重复检测算法以及面临的问题; (2)针对图像和音频算法面临的问题,怎样对两者进行有效地结合; (3)围绕视频量大且耗时的问题,怎样高效且高质量地检索候选重复视频,用于后续的精确对比。

45:31
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深度学习性能优化工具及实践

作者 何普江  发布于  2018年1月20日 作者 何普江 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年1月20日

本议题将介绍如何在后端服务器平台上对深度学习的推理性能进行深入优化,内容涵盖高性能计算库(MKL和MKL-DNN)和框架(Intel发行版Caffe)的使用、注意事项以及一些经验教训。鉴于开源项目还没有特别高效的RNN实现,故还会介绍如何设计一个基于CPU的,高效的,可以媲美甚至超越GPU的RNN实现。

39:28
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Tensorflow 与深度学习最新进展:GPU 性能优化、内置图编译框架 Xla、AutoML

作者 周玥枫  发布于  2018年1月18日 作者 周玥枫 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年1月18日

演讲将分享如下主题: TensorFlow 开发工作与最新进展。 Tensorflow 1.0 与 1.1,主要介绍 GPU 性能优化与内置的图编译框架 Xla。 Google 神经机器翻译系统。 一些研究主题:AutoML(自动学习模型架构),机器学习在医疗保健方面的应用。

37:01
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AI筑巢:机器学习在百度凤巢的深度应用

作者 刘斌新  发布于  2018年1月16日 作者 刘斌新 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年1月16日

本次演讲将带来机器学习在凤巢全方位的使用情况介绍,分享百度如何聚焦AI打造顶尖的商业智能系统。

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