オープンデータとプログラミング

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Open Data

今年の 深い学習 に 100000 開発者を養成するには、NVIDIA|NVIDIA To Train 100000 Devs This Year On Deep Learning

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オープンデータ関連のニュースです。

https://www.androidheadlines.com/2017/05/nvidia-to-train-100000-devs-this-year-on-deep-learning.html

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NVIDIA の強力な Gpu はゲームよりもずっと多くのことができる、NVIDIA は、10万人の駆け出し開発者真深い深い学習研究所を通じてを介して単独で 2017 年にこれらの Gpu の力を学習の彼らの目標を達成するために Qwiklabs と提携しています。プログラム訓練をされる 10 倍の開発者で、2016 年にやったその目標を満たしている場合。その目標を満たすためには、NVIDIA は、他の会社からいくつかの助けを借りて、深い学習研究所のすべてのコンポーネントを展開しています。Qwiklabs は、拡大し、それを試してたいし、クレジットのためのお金を入れていく所存です誰が実行できるプログラムのオンライン版を触れていくつかの助けを提供しています。
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English

NVIDIA’s powerful GPUs are capable of far more than just gaming, and NVIDIA has teamed up with Qwiklabs to achieve their goal of showing 100,000 fledgling developers the true deep learning power of those GPUs in 2017 alone through through their Deep Learning Institute. The program will be training ten times as many developers as it did in 2016, if it meets its goal. In order to help meet that goal, NVIDIA is expanding all components of the Deep Learning Institute, with some help from other companies. Qwiklabs is providing some help with expanding and touching up the online version of the program, which can be taken by anybody who wants to give it a try and is willing to put down the money for credits.
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Open Data

Nvidia の利益ところ今年は GPU ge です。|Nvidia’s profits so far this year are GPU-ge

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オープンデータ関連のニュースです。

https://www.theregister.co.uk/2017/05/10/nvidia_q1fy2018_results/

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グラフィックス チップし、ARM システムでチップ ハードウェア スリンガー Nvidia 言うそのゲーム、データ センター、自動車グループだった四分の一の利益が倍以上見た、ありがとう。 GeForce と Tegra のチップ メーカー報告、4 月 30 日まで 3ヶ月の別名 [PDF] 2017 年度の第 1 四半期: Nvidia の Tegra ユニット特では、市場にプッシュし続けているその大きなコンソールの勝利、任天堂スイッチとして今後数ヶ月でブースト表示されますが指摘します。全体として Tegra SoC 事業は、前年同期比 108% 上昇、売上では、-このスイッチ チップが含まれています。 代表取締役ジェンセン黄がデータ センター ビジネスで特に大きな Nvidia が GPU チップ、機械学習と AI ツールの統合から大きな後押しを参照するくださいと考えています。
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Graphics chip and ARM systems-on-chips hardware slinger Nvidia says its gaming, datacenter, and automotive groups were to thank for a quarter that saw its profits more than double. The GeForce and Tegra chipmaker reported, for the three months to April 30 aka its first quarter of fiscal 2018 [PDF]: Nvidia also noted that its Tegra unit in particular will see a boost in the coming months as its big console win, the Nintendo Switch, continues to push into the market. The Tegra SoC business as a whole was up 108 per cent, in terms of revenues, on the year-ago quarter – this includes the Switch chips. CEO Jensen Huang was particularly big on the datacenter business, where Nvidia believes its GPU chips will see a large boost from the integration of machine learning and AI tools.
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Open Data

データ分析のためのデータ科学 Orgs フォーム GPU イニシアチブ|Data Science Orgs Form GPU Initiative for Data Analytics

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http://hitinfrastructure.com/news/data-science-orgs-form-gpu-initiative-for-data-analytics

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TranslateApiException: Cannot find an active Azure Market Place Translator Subscription associated with the request credentials. : ID=1146.V2_Json.Translate.AE971E4
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– Continuum Analytics, H2O.ai, and MapD Technologies announced the formation of the GPU Open Analytics Initiative (GOAI) to establish common data frameworks to support data analytics. The collaboration will also use graphics processing units (GPUs) across all major industries, including healthcare. GOAI aims to assist the development of a standardized data science ecosystem on GPUs by allowing resident applications to interchange data efficiently. Other founding members of GOAI include BlazingDB, Graphistry and Gunrock from UC Davis. All members will work together, contributing technical expertise to create the data framework.
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Open Data

Nvidia のメトロポリス Paves AI 都市へのパス|Nvidia’s Metropolis Paves The Path To AI Cities

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http://www.tomshardware.com/news/nvidia-metropolis-ai-deep-learning,34359.html

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最初の日、カリフォルニア州サンノゼで 4 日間 GPU 技術会議 (GTC) の Nvidia 発表それがスマートシティなど公共の安全性、トラフィック管理、およびリソースの最適化のためのビデオのストリームに深い学習を適用する「メトロポリス」と呼ばれる新しいプラットフォームを展開しています。 人間はビデオカメラ国有財産、公共交通機関、道路などの分野で展開の数百万数百人からキャプチャしたビデオのほんの一部のみを監視できるため、AI 使えること代わりに大量の映像データをほぼ瞬時に処理するを勧めします。
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On the first day of the four-day GPU Technology Conference (GTC) in San Jose, California, Nvidia announced that it’s rolling out a new platform dubbed “Metropolis” that will apply deep learning to video streams for smart city applications such as public safety, traffic management, and resource optimization. The idea is that because humans are capable of monitoring only a tiny fraction of the captured video from hundreds of millions of video cameras deployed in areas such as government property, public transit, and roadways, AI can be used instead to process the massive amounts of video data almost instantaneously.
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Open Data

ニュアンスがエンタープライズ音声認識製品に 深い学習 を追加します|Nuance adds deep learning to enterprise speech recognition offerings

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https://itbrief.co.nz/story/nuance-adds-deep-learning-enterprise-speech-recognition-offerings/

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ニュアンスの企業向け音声認識ソリューションを少し賢く深い学習を活用し、次世代音声認識エンジンの追加で持っています。 学習技術深いニュアンスのドラゴンのプロ集団、ドラゴン法的ニュージーランドおよびドラゴン法的オーストラリアを学ぶ、さまざまなアクセントや環境に適応する能力を持つ高認識の正確さを提供するために追加されました。 製品のバージョン 15 では、Microsoft Windows タッチ スクリーン Pc の最適化が含まれています、ユーザーがドキュメントやレポートを完了するか、フォーム ベースのテンプレートに記入して ‘ほとんどどこでも仕事はそれら取る’ ニュアンスを有効にすると言います。
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Nuance’s enterprise speech recognition solutions have just got a little smarter with the addition of a next generation speech engine, leveraging deep learning. The deep learning technology has been added to Nuance’s Dragon Professional Group, Dragon Legal New Zealand and Dragon Legal Australia, to provide high-recognition accuracy with the ability to learn and adapt to a variety of accents and environments. Version 15 of the products also includes optimisation for Microsoft Windows touchscreen PCs, enabling users to complete documentation or reports, or fill out form-based template ‘almost anywhere work takes them’ Nuance says.
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Open Data

Avigilon は、シリコン バレーで NVIDIA の GPU では AI のビデオ解析を高度なショーケースに結合.|Avigilon Joins NVIDIA in Silicon Valley to Showcase Advanced AI Video Analytics at GPU …

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http://www.stockhouse.com/news/press-releases/2017/05/08/avigilon-joins-nvidia-in-silicon-valley-to-showcase-advanced-ai-video-analytics

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~ ビデオサーベイランスのため最新深い学習技術のリーダーシップを提供する Avigilon 〜 バンクーバー、カナダ、2017 年 5 月 8 日/CNW/- Avigilon 株式会社 (「Avigilon」) (TSX: AVO) それは 2017 年 5 月 8、11 日から、カリフォルニア州のシリコン バレーで GPU 技術会議 (「GTC」) に参加する選択されている信頼されたセキュリティ ソリューションのプロバイダーは、本日発表しました。 GTC は、深い学習人工知能 (「AI」)、ビッグデータ分析、インテリジェント マシンの技術革新について議論する思想的指導者のグローバルなコミュニティをもたらす一緒今年の最大かつ最も重要な技術のカンファレンスのひとつです。監視のための AI 技術の開発にリーダーとしてのビデオ分析最新検索技術を実証する Avigilon を招待されています。
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~Avigilon to provide thought leadership on latest deep learning technologies for video surveillance~ VANCOUVER, CANADA, May 8, 2017 /CNW/ – Avigilon Corporation (“Avigilon”) (TSX: AVO), provider of trusted security solutions, today announced that it has been selected to participate in the GPU Technology Conference (“GTC”), in Silicon Valley, California from May 8 to 11, 2017. GTC is one of the largest and most important technology conferences of the year, bringing together a global community of thought leaders, to discuss innovations in deep learning artificial intelligence (“AI”), big data analytics, intelligent machines and more. As a leader in developing AI technology for surveillance, Avigilon has been invited to demonstrate its latest video analytics search technologies.
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深い学習 チップ起動 Graphcore のソフトウェア スタックに飛び込む|A Dive into Deep Learning Chip Startup Graphcore’s Software Stack

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https://www.nextplatform.com/2017/05/08/dive-deep-learning-chip-startup-graphcores-software-stack/

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過去 2 年間は、トレーニングと推論ニューラル ネットワークの側面の両方に取り組むために特別に設計された深い学習アーキテクチャの新しい波を配信しています。我々 は広く、それらの多くをカバーしているが、少数は主要な投資や買収を見ている-最も注目すべきは Nervana システム一年前。 ニューラル ネットワーク チップ ベンチャーの文字列の中で Graphcore はトレーニングと同じメニーコア チップ上の推論の両方を処理するためのメニーコア アプローチで目立った。ハードウェア アーキテクチャについて述べる詳細 3 月に戻るとその上に $ 3000 万シリーズ A の資金調達ではないニュース、公表された今日会社の背後にある主要な資金調達力を Dell の投資の腕にあった。
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The last two years have delivered a new wave of deep learning architectures designed specifically for tackling both training and inference sides of neural networks. We have covered many of them extensively, but only a few have seen major investment or acquisition—the most notable of which was Nervana Systems over a year ago. Among the string of neural network chip startups, Graphcore stood out with its manycore approach to handling both training and inference on the same manycore chip. We described the hardware architecture in detail back in March and while its over $30 million in funding from a Series A is not news, it was made public today that Dell’s investment arm was a major funding force behind the company.
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偽のニュースは本当にハードを検出する教育機|Teaching Machines to Detect Fake News Is Really Hard

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https://motherboard.vice.com/en_us/article/teaching-machines-to-detect-fake-news-is-really-hard

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One of the most difficult parts of limiting the spread of fake news is that humans have a hard time filtering what is legit from what is bogus. But if humans can’t tell the difference between what’s real and fake, could machines do any better? In an attempt to answer this question, UC Santa Barbara computer scientist William Wang created LIAR, the largest ever database of fake news in an effort to train machines to automatically detect deception. Comprised of 12,836 examples of statements culled from a decade’s worth of short statements from the Pulitzer prize-winning politifact.com, LIAR is an order of magnitude larger than any other fake news database that has been created in response to the 2016 election.
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機械学習 があなたの生産性に影響を及ぼすか|How machine learning influences your productivity

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https://venturebeat.com/2017/05/07/how-machine-learning-influences-your-productivity/

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If there is one word that the enterprise wants to be associated with, it’s “productive.” It is the metric that influences so many others by which business is measured – success, efficiency, profit. And recently, artificial intelligence (AI) has been touted as a new way to increase productivity by replacing expensive workers with tireless machines. One recent demonstration that has garnered media attention is the first demonstration of an autonomous big rig, the use of which could replace millions of truck drivers. But AI has been getting a lot of undeserved limelight. Because long before machines replace us humans, they will be helping us to make smart decisions so we can become more productive – autonomous machines be damned.
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Open Data

人工知能、機械学習; 教祖のような多くのスーパー知恵を提供する方法ここにいる理由|How AI, machine learning provide super wisdom, much like the gurus; here’s why

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http://www.financialexpress.com/industry/technology/how-ai-machine-learning-provide-super-wisdom-much-like-the-gurus-heres-why/658357/

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トレーニング戦略がある長い停止されていると考えられるので ‘素敵’ 意欲を高める活動として、ますます組織がトレーニング戦略を有効にするために訓練およびビジネスの近くに配置を期待しています。いくつかのトレーニングからビジネスのキーの期待は、結果駆動型アプローチ、トレーニング配信速度、ダイナミックなビジネス ニーズへの適応と、プログラムの設計で千年の考え方にチューニングします。この文脈では、デジタル機能を活用し、役割固有能力道路地図が建てられ、順番はサポートされる従業員のトレーニング ・ モジュールと一致するように設計することをお勧めします。
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Training strategies have long since stopped being considered as ‘nice to have’ motivational activity and more and more organisations are expecting close alignment of training and business in order to make training strategies effective. Some of the key expectations of the business from training include outcome driven approach, velocity in training delivery, adaptation to the dynamic needs of the business and tuning to the millennial mindsets in the design of the programme. In this context, it is prudent to take advantage of digital capabilities and design the strategy such that role-specific competency road map is built, which in turn is matched with the training modules that the employees are supported with.
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