Публикации о машинном обучении, нейронных сетях и искусственном интеллекте, а также практические пособия
Сотрудники Uber AI Labs обновили технологию обучения игровой нейросети. С задачей, требующей мощности 720 процессоров, справился один компьютер с 48 ядрами.
Исследователи NVIDIA разработали новую технологию на основе ИИ, которая устраняет повреждения с изображений, а также восстанавливает удаленные элементы. Данная технология, названная Image Impainting, схожа с функцией Content-Aware Fill от Adobe Photoshop.
Джанелль Шейн опубликовала результаты очередного эксперимента с нейросетями: на этот раз её «подопытным» предстояло научиться создавать узоры для вязания. К исследованию подключились вязальщицы и создали лоскутки и элементы одежды по инструкциям «киборга» SkyKnit.
Компания присоединится к множеству других технических организаций в разработке собственных процессоров, ориентированных на внутренние задачи машинного обучения.
Глубокая нейронная сеть умеет выполнять такие же сенсорные задачи, что и человек. В будущем модель научат определять местоположение исходящего звука.
Мобильное приложение для перевода от Microsoft с использованием технологий ИИ получило обновление, позволяющее ему работать без подключения к Интернету. Кроме того, разработчики рассказали, что теперь функциональность переводчика можно встраивать в сторонние Android-приложения.
Специалисты по кибербезопасности выпустили открытый массив данных, который научит искусственный интеллект обнаруживать вредоносное ПО. Проект EMBER содержит метаданные, описывающие 1,1 млн исполняемых файлов для Windows.
Кулинарный робот способен заменить хозяина на кухне. Обученные умные машины могут пригодиться и в других сферах домашнего хозяйства или малого бизнеса.
