#ai #recognition
Проявление интереса корпораций к какой либо теме, которую они не в состоянии понять или охватить — далеко не новость.
Два года назад мы уже наблюдали одну из крупнейших коллабораций европейских корпораций и университетов вокруг фундаментальной задачи по робототехники. Ждет этот путь и тема искусственного интелекта.
Сегодня задачи распознавания (image recognition, but speech recognition, machine-driven translation, natural language understanding, and прочие) большей частью решены. При этом, что делать с распознанным — вопрос по прежнему раскрытым. И все "распознавальщики" хотят заработать, как на распознанном, так и на самом интересе к теме. Например, как уже это делает IBM Watson, на зависть конкурентам.
Один из ожидаемо крупнейших рынков — фермы GPU processors и чипы, с вшитыми нейронками. И Microsoft уже преуспела в этом, попиарившись на истории с Open AI и созданию услуги для разработки чат-ботов.
Также Microsoft созадала AI and Research Group, где будет поддерживать и наблюдать за успехами более 500 data scientists и инженеров, которые станут развивать продукты, внутри компании. И это все — исследовательская деятельность, ребята!
И всё это было бы здорово, весело и задорно, если бы не было так грустно. Кадровый голод все сильнее ощущается кругом. Сбер договорился с OpenDataScience.ru на создание и поддержку сети мероприятий по обучению и вовлечению молодых кадров в тему, понимаю в результате не больше, чем большая пятерка. Все хотят и ищут чуда. Не спят Китай, и другие страны, отстроевшие свои "маленькие" кремневые долины.
(Весь текст статьи ниже в общем-то о том, что еще одного сотрудника Стенфорда схантили в Google, а в конце выясняется, что из университета она не уходит. Так, подработка на стороне.))
https://www.wired.com/2016/11/google-facebook-microsoft-remaking-around-ai/
Проявление интереса корпораций к какой либо теме, которую они не в состоянии понять или охватить — далеко не новость.
Два года назад мы уже наблюдали одну из крупнейших коллабораций европейских корпораций и университетов вокруг фундаментальной задачи по робототехники. Ждет этот путь и тема искусственного интелекта.
Сегодня задачи распознавания (image recognition, but speech recognition, machine-driven translation, natural language understanding, and прочие) большей частью решены. При этом, что делать с распознанным — вопрос по прежнему раскрытым. И все "распознавальщики" хотят заработать, как на распознанном, так и на самом интересе к теме. Например, как уже это делает IBM Watson, на зависть конкурентам.
Один из ожидаемо крупнейших рынков — фермы GPU processors и чипы, с вшитыми нейронками. И Microsoft уже преуспела в этом, попиарившись на истории с Open AI и созданию услуги для разработки чат-ботов.
Также Microsoft созадала AI and Research Group, где будет поддерживать и наблюдать за успехами более 500 data scientists и инженеров, которые станут развивать продукты, внутри компании. И это все — исследовательская деятельность, ребята!
И всё это было бы здорово, весело и задорно, если бы не было так грустно. Кадровый голод все сильнее ощущается кругом. Сбер договорился с OpenDataScience.ru на создание и поддержку сети мероприятий по обучению и вовлечению молодых кадров в тему, понимаю в результате не больше, чем большая пятерка. Все хотят и ищут чуда. Не спят Китай, и другие страны, отстроевшие свои "маленькие" кремневые долины.
(Весь текст статьи ниже в общем-то о том, что еще одного сотрудника Стенфорда схантили в Google, а в конце выясняется, что из университета она не уходит. Так, подработка на стороне.))
https://www.wired.com/2016/11/google-facebook-microsoft-remaking-around-ai/
WIRED
Google, Facebook, and Microsoft Are Remaking Themselves Around AI
Artificial intelligence is not only reshaping the technology these tech giants use but how they organize and operate their businesses.
#voice #recognition
Гениальная обложка нового The Economist. Но так ли это на самом деле?
Я бы сказал, что медиа разогревают почву, а технологиям все еще есть куда стремиться.
Гениальная обложка нового The Economist. Но так ли это на самом деле?
Я бы сказал, что медиа разогревают почву, а технологиям все еще есть куда стремиться.
#nl #dl #ds #bigdata #machinelearning #recognition
Птица-обувь и кот который съел кота и много-много-много всего.
Это все про нейронную сеть pix2pix которая заливает текстурой нарисованный образ.
Пробуйте сами!
https://affinelayer.com/pixsrv/index.html
Птица-обувь и кот который съел кота и много-много-много всего.
Это все про нейронную сеть pix2pix которая заливает текстурой нарисованный образ.
Пробуйте сами!
https://affinelayer.com/pixsrv/index.html
#ai #recognition #aero #drone
Я был уверен, что вопрос был решен уже лет 10 назад. А на самом деле...
Корнеллский университет занялся разработкой системы, которая сможет находить нужного человека на изображениях с камер наблюдения. Эта же система позволит полицейским дронам корректировать свои полеты так, чтобы объект наблюдения всегда оставался на виду.
https://nplus1.ru/news/2017/04/12/surveillance
Я был уверен, что вопрос был решен уже лет 10 назад. А на самом деле...
Корнеллский университет занялся разработкой системы, которая сможет находить нужного человека на изображениях с камер наблюдения. Эта же система позволит полицейским дронам корректировать свои полеты так, чтобы объект наблюдения всегда оставался на виду.
https://nplus1.ru/news/2017/04/12/surveillance
nplus1.ru
Американцы научат роботов групповой слежке
Корнеллский университет занялся разработкой системы, которая позволит различным типам роботов вести групповое наблюдения за подозреваемыми. Согласно сообщению университета, новая система будет взаимодействовать со всеми источниками видеоинформации, существенно…
#recognition #ai #agro #machinelearning #ml
То, о чем я говорю на протяжении последних пяти лет наконец стало проявляться в частных случаях.
Разработка машинного обучения двинулась по пути распознавания листиков и может принести не меньше дохода, чем технология распознавания лиц, использованная в свежем iPhone X. Поставщики удобрений Monsanto и BASF пытаются научить фермеров по всему миру работать с искусственным интеллектом — специальные приложения позволяют отправить фото подозрительного пятнышка на растении и получить мгновенный диагноз — это поможет бороться с эпидемиями и паразитами.
И это только начало, разумеется.
https://www.wsj.com/articles/leaf-recognition-technology-agriculture-digs-into-artificial-intelligence-1505300400
То, о чем я говорю на протяжении последних пяти лет наконец стало проявляться в частных случаях.
Разработка машинного обучения двинулась по пути распознавания листиков и может принести не меньше дохода, чем технология распознавания лиц, использованная в свежем iPhone X. Поставщики удобрений Monsanto и BASF пытаются научить фермеров по всему миру работать с искусственным интеллектом — специальные приложения позволяют отправить фото подозрительного пятнышка на растении и получить мгновенный диагноз — это поможет бороться с эпидемиями и паразитами.
И это только начало, разумеется.
https://www.wsj.com/articles/leaf-recognition-technology-agriculture-digs-into-artificial-intelligence-1505300400
WSJ
Agricultural Giants Teach Computers to Farm
Corn plants chosen with the help of computers are growing in the U.S. this year, and algorithms are sifting North American weather data to anticipate crop threats such as pests and disease. Agricultural giants like Monsanto and BASF are teaching machines…