【人工智能】【深度学习】CUDA与CUDNN安装
cuDA安装基础CUDA工具包NVIDIA® CUDA® 工具包提供了开发环境，可供创建经 GPU 加速的高性能应用。借助 CUDA 工具包，您可以在经 GPU 加速的嵌入式系统、台式工作站、企业数据中心、基于云的平台和 HPC 超级计算机中开发、优化和部署应用。此工具包中包含多个 GPU 加速库、...
【报错解决】【人工智能】【深度学习】验证cuda和tensorflow之间的版本对应关系时遇到的问题
验证环境B验证成功，没有问题验证环境A得到结果false检查是否与CUDA关联成功tf.test.is_built_with_cuda()发现没有关联成功根据查询可知道，失败的原因是1.13.x版本的tensorflow和目前安装的cuda版本不合适，所以刚才tensorflow2.6版本的成功，而...
人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）：有什么区别？
人工智能Artificial Intelligence（AI）、机器学习Machine Learning（ML）和深度学习Deep Learning（DL）通常可以互换使用。但是，它们并不完全相同。人工智能是最广泛的概念，它赋予机器模仿人类行为的能力。机器学习是将人工智能应用到系统或机器中，帮助其自...
随着深度学习的需求增长，什么是制约人工智能发展的关键问题？
随着深度学习的需求增长，什么是制约人工智能发展的关键问题？
人工智能与机器学习、深度学习有什么关系呢？
人工智能与机器学习、深度学习有什么关系呢？
RL向左？几何深度学习向右？通往第三代人工智能的理论之路如何走？
目前，机器学习系统可以解决计算机视觉、语音识别和自然语言处理等诸多领域的一系列挑战性问题，但设计出媲美人类推理的灵活性和通用性的学习赋能（learning-enable）系统仍是遥不可及的事情。这就引发了很多关于「现代机器学习可能缺失了哪些成分」的讨论，并就该领域必须解决哪些大问题提出了很多假设。问...
人工智能已到瓶颈！院士“联名”反深度学习，指出AI未来发展方向
本文约3800字，建议阅读10+分钟。 针对深度学习的技术瓶颈，清华大学张钹等多位院士、教授给出了自己的研究思路。 前言 在刚刚结束的CCF-GAIR大会上，来自清华、加州大学伯克利、斯坦福、哈工大等多所国内外顶级理工科院校的院士齐聚深圳，分享了自己最新的研究。虽然各自研究的细分领域有所不...
深入了解人工智能和深度学习
尽管人工智能研究多年来进展缓慢，但新一代人工智能应用正在崭露头角，前景广阔。根据市场调查机构Forrester公司去年进行的一项调查，在调查的3000家全球科技公司中，有41%的企业目前正在投资人工智能，另有20%的企业计划明年投资。推动新一代人工智能发展的是深度学习、研究和设计模拟人脑神经元活动的...
当 VR 遇上人工智能最火的“深度学习”，一种新的手势识别技术就诞生了
支持体感交互的VR设备能大大提高虚拟现实体验，不过像HTC Vive这种采用手柄交互的方式，并不能带来更接近现实的操作体验，笔者曾发表过一篇文章《目前主流动作捕捉技术深度解读，HTC Vive 等 VR 设备是如何实体感交互的？》谈到目前主流的交互技术，认为未来采用类似Leap Motion的手势识...
2019年上半年收集到的人工智能深度学习方向干货文章
2019年上半年收集到的人工智能深度学习方向干货文章随机森林VS神经网络：哪个更好？ 深度学习--感知机讲解 深度学习NN、CNN、RNN、和DNN你了解吗？手工计算深度学习模型中的参数数量使用神经网络生成抽象随机艺术如何优化深度学习模型形象理解深度学习中八大类型卷积「AI初识境」深度学习中常用的损...
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