tensorflow

Google 在人工智能相关研究上取得的成果一向相当优异，之前公布的 BERT 模型更在自然语言处理方面再次打破记录，获得不少人的垂青。最近 Google 终于把这个模型的源码等组件开源，为开发者社群带来强力工具。 长期关心人工智能与深度学习的技术宅们，不可能未曾听闻 Google 自行打造、为 TensorFlow 机器学习框架量身订做，让 AlphaGo 在世纪人机围棋大战，打败李世乭九段的秘密武器：人工智能芯片 TPU (Tensor Processing Unit)

微软正致力于将开源机器学习模型整合到Azure应用和服务中，通过与Hugging Face的合作，提供更多选择和功能，从而推动量子计算的发展。 近期，微软在Azure开源日上展示了一个使用云原生工具和服务构建的参考应用，重点关注微软自家的开源工具。该应用旨在帮助失踪宠物的主人找回宠物，它使用机器学习迅速将失踪动物的照片与动物收容所、救助组织和社区网站的图像进行比较

一直以来 Google 和 Udacity 都会合作推出网上课程，如创业和深度学习。日前他们又再下一城，开办 Android 手机程式课程，专为不懂写程式的人而设。对于有兴趣成为手机程式开发者的新手而言，就最适合不过

1、负责深度学习的应用落地，加速算法从预研到落地的转化，实现深度学习算法训练和部署能力应用； 2、负责包括但不仅限于算法模块的系统设计与开发优化; 2、 具备快速阅读深度学习相关论文并理解算法的能力，有相关研究经历着优先； 3、具备良好代码功底和工程思维，熟练掌握python/C++会使用GIT、vscode等开发工具； 4、具备熟练使用Pytorch/Tensorflow复现深度学习相关算法的能力，有开发和维护开源代码库经验者优先； 5、具备模型训练、量化和部署相关工具链知识，有开发和维护相关工具链经验者优先。

人工智能是计算领域的热门话题之一，并且有着充分的理由。深度学习(DL)中的新技术在某些问题上有能力创建比人类精确度更好的神经网络。图像识别是深度学习(DL)模型如何在识别图像中的对象(对象检测和分类)方面实现比人类准确性更好的一个例子

作为计算机科学的一部分，深度学习的重点是机器以自动方式获取知识。该技术背后的基本概念是人工神经元，它是人工神经网络中的基本单元。 机器学习是一个广泛的知识领域，由许多子类别组成，例如Google开发的机器学习工具TensorFlow

9月16日，圣迭戈——Qualcomm Incorporated子公司Qualcomm Technologies Inc.宣布，高性能的AI推理加速器Qualcomm® Cloud AI 100正面向全球部分客户出货。 9月16日，圣迭戈——Qualcomm Incorporated子公司Qualcomm Technologies Inc.宣布，高性能的AI推理加速器Qualcomm® Cloud AI 100正面向全球部分客户出货。凭借先进的信号处理能力和领先的能效，Qualcomm Cloud AI 100能够支持诸多运行环境对于AI解决方案的需求，包括数据中心、云端边缘、边缘设备和5G基础设施等

1、利用自然语言处理技术和机器学习算法对文本数据进行挖掘分析； 2、负责自然语言处理技术在机器翻译、自动批改、自动问答、人机对话、语义理解等方向上的应用研究； 3、负责自然语言处理相关核心技术研发及前沿算法跟踪，根据产品需求完成技术转化，推动业务发展。 能力要求： 3、实践过自然语言处理任务中的至少一种任务，包括但不限于分词、词性标注、命名实体识别、语言模型、句法分析、数据抓取、文本分类、文本检索、情感分析、自动问答、自动批改、自动摘要、机器翻译等； 5、熟悉面向文本的常见机器学习算法（逻辑回归、SVM、决策树、贝叶斯等）的原理与算法，以及CNN、RNN、LSTM、Sequence to sequence、GAN等模型者优先； 6、熟悉Hadoop、Spark、Nutch框架者优先； 7、有Tensorflow Caffe2 Theano等深度学习框架与自然语言处理结合实际项目经验者优先； 8、良好的英语阅读能力，学习能力强，能独立分析并解决问题。

我们一直知道IT属于高薪行业，越来越多的青年人趋之若鹜的加入程序员的阵营。但今年，关于IT、程序员的话题，似乎更多了。抖音、淘宝、百度.......随处可见关于Python的话题以及课程

Keras模型（通常通过Python API创建）可能被保存成多种格式之一. 整个模型格式可以被转换为Tensorflow.js的层(Layer)格式，这个格式可以被加载并直接用作Tensorflow.js的推断或是进一步的训练。 转换后的TensorFlow.js图层(Layer)格式是一个包含model.json文件和一组二进制格式的分片权重文件的目录。 model.json文件包含模型拓扑结构（又名“架构(architecture)”或“图形(graph)”：它是对图层(Layer)及其连接方式的描述）和权重文件的清单