цифровая электроника
вычислительная техника
встраиваемые системы

 

Vizy – камера на основе Raspberry Pi с искусственным интеллектом

Автор: Mike(admin) от 7-10-2020, 03:55

Компания Charmed Labs из Техаса представила свою камеру Vizy с искусственным интеллектом. Эта маленькая камера использует встроенные нейронные сети глубокого обучения для обнаружения объектов, людей и животных. Vizy использует только свой единственный внутренний миникомпьютер Raspberry Pi 4 для обработки и классификации входных изображений локально без помощи какого-либо хост-компьютера.


Vizy – камера на основе Raspberry Pi с искусственным интеллектом

Микросхемы периферийного искусственного интеллекта для устройств с голосовой активацией экономят энергию и обеспечивают конфиденциальность

Автор: Mike(admin) от 1-09-2020, 10:55

Стартап в области искусственного интеллекта (ИИ) и голосовых чипов Syntiant, известный тем, что объединяет машинное обучение с полупроводниковыми устройствами, объявил в начале августа, что он успешно привлек 35 миллионов долларов в ходе раунда венчурного финансирования Series C, проводимого Apple Ventures и Microsoft M12 Ventures.


Микросхемы периферийного искусственного интеллекта для устройств с голосовой активацией экономят энергию и обеспечивают конфиденциальность

Компания также объявила, что поставила клиентам по всему миру более миллиона единиц своих нейронных процессоров принятия решений (NDP) Syntiant NDP100 и Syntiant NDP101 мощностью около сотни микроватт.

Искусственный интеллект на передовой: новый механизм машинного обучения развертывается непосредственно в датчиках

Автор: Mike(admin) от 7-08-2020, 03:15

ONE Tech, компания, разрабатывающая продукты искусственного интеллекта и машинного обучения и специализирующаяся на решениях Интернета вещей (IoT) для сетевых операторов, предприятий и других организаций, объявила о новых возможностях своего продукта MicroAI Atom.


Искусственный интеллект на передовой: новый механизм машинного обучения развертывается непосредственно в датчиках

MicroAI Atom является частью линейки продуктов Micro AI от ONE Tech, и теперь у него есть возможность обучать и запускать модели искусственного интеллекта (ИИ) на периферии, что позволяет различным лицам и организациям снизить затраты на доведение интеллекта до периферии и конечных точек на минимум 80 процентов.

Сенсорная система с искусственным интеллектом демонстрирует новые методы сбора данных

Автор: Mike(admin) от 22-06-2020, 23:05

Новая сенсорная система с поддержкой искусственного интеллекта для измерения уровня комфорта персонала и концентрации на рабочем месте может помочь работодателям максимально использовать гибкие офисные помещения открытой планировки и «горячие столы».


Сенсорная система с искусственным интеллектом демонстрирует новые методы сбора данных

Браслет с искусственным интеллектом на страже здоровья

Автор: Mike(admin) от 18-02-2020, 02:35

Тенденция в медицине, стимулирующая сегодняшний рост разработок в области искусственного интеллекта, - это нехватка квалифицированных врачей во всем мире, усиливающаяся по мере старения населения и необходимости более рентабельного лечения.

ARM представила новый процессор машинного обучения и нейронный процессор для искусственного интеллекта в конечных устройствах Интернета вещей

Автор: Mike(admin) от 17-02-2020, 03:55

Компания ARM представила значительные дополнения к своей платформе искусственного интеллекта (ИИ), включая IP-ядро машинного обучения, процессор Arm Cortex-M55 и Arm Ethos-U55 NPU. Эти новые устройства предназначены для обеспечения совокупного повышения производительности машинного обучения в 480 раз, новое IP-ядро и поддержка унифицированной цепочки инструментов позволяют разработчикам аппаратного и программного обеспечения ИИ реализовывать инновационные идеи в системе, что приводит к беспрецедентным уровням машинного обучения на небольших устройствах Интернета вещей (IoT) с ограниченным энергопотреблением.


ARM представила новый процессор машинного обучения и нейронный процессор для искусственного интеллекта в конечных устройствах Интернета вещей

Как обучить многослойную нейронную сеть

Автор: Mike(admin) от 5-02-2020, 13:35

Из предыдущих статей по нейронным сетям вы узнали о классификации данных с использованием простых нейронных сетей на основе персептрона. Но мы можем значительно повысить производительность персептрона, добавив слой скрытых узлов, но эти скрытые узлы также усложняют обучение. В этом материале будут даны основы обучения многослойной нейронной сети.


Как обучить многослойную нейронную сеть

Предыдущая статья продемонстрировала, что однослойный персептрон просто не может обеспечить производительность, которую мы ожидаем от современной архитектуры нейронных сетей. Система, ограниченная линейно разделяемыми функциями, не сможет аппроксимировать сложные отношения ввода-вывода, которые возникают в реальных сценариях обработки сигналов. Решение представляет собой многослойный персептрон, такой как приведенный далее.

Сигмоидальная функция активации: активация в многослойных нейронных сетях

Автор: Mike(admin) от 29-01-2020, 08:05

В предыдущей статье мы узнали, зачем нужен многослойный персептрон для полноценного машинного обучения. В этой статье вы узнаете о функциях активации, в том числе об ограничениях, связанных с функциями скачкообразной активации, и о том, как функция активации сигмоида может восполнить их в многослойных нейронных сетях.


Cигмоидная функция активации

Зачем нужен многослойный персептрон для полноценного машинного обучения

Автор: Mike(admin) от 23-01-2020, 19:55

В предыдущей статье мы узнали, что такое скорость обучения. Это важное понятие для дальнейшего изучения области машинного обучения, чтобы далее разрабатывать и обучать многослойные нейронные сети.


Зачем нужен многослойный персептрон для полноценного машинного обучения

До сих пор мы фокусировались на однослойном персептроне, который состоит из входного слоя и выходного слоя. Как вы, возможно, помните, мы используем термин «однослойный», потому что эта конфигурация включает в себя только один уровень вычислительно активных узлов, то есть узлов, которые изменяют данные путем суммирования, а затем применяют функцию активации. Узлы входного слоя просто распределяют данные.

Что такое скорость обучения нейронной сети

Автор: Mike(admin) от 15-01-2020, 06:05

В предыдущей статье мы рассмотрели основы теории обучения нейронных сетей. В данном материале углубимся в эту теорию дальше и поговорим о скорости обучения.


Что такое скорость обучения нейронной сети

Как вы уже догадались, скорость обучения влияет на быстроту обучения вашей нейронной сети. Но это еще не все.


Назад Вперед
Наверх