根据 Gartner对全球 CIO 的调查结果显示，人工智能将成为 2019 年组织革命的颠覆性力量。因此，全球主要的容器集群服务厂商 Kubernetes 都提供了 Nvidia GPU 容器集群调度能力，但是通常都是将一个 GPU 卡分配给一个容器。这

来看看阿里技术大牛的分享！关于神经网络，你需要了解这些（一）。在本文的第1部分中，我们简要概述了神经网络和深度学习。神经网络兴起期间的一个重大事件是Hinton包括Salahundinov在内在多个学术论坛提交的多层神经网络的论文。Hinton的主要成就是

如何使用深度学习来对模型进行压缩和加速，并且保持几乎一样的精度？本文将为大家详细介绍两种模型压缩算法，并展示了阿里巴巴模型压缩平台和前向推理工具。以下内容根据演讲嘉宾视频分享以及PPT整理而成。

为了让文章不那么枯燥，我构建了一个精灵图鉴数据集这都是一些受欢迎的精灵图。我们在已经准备好的图像数据集上，使用Keras库训练一个卷积神经网络。在这种多样化的训练图像的情况下，实验结果证明，CNN模型的分类准确度高达97％！请注意：将滤波器大小从32增加到

本文主要参考《Tensorflow 实战Google深度学习框架》一书介绍TensorFlow的基本概念。TensorFlow的Hello World示例程序如下：。张量在TensorFlow中，所有的数据都以张量的形式表示，零阶张量标识一个数，一阶张量为

深度学习也不例外。我们仍然处于深度学习超新星的早期阶段，许多深度学习工程师和爱好者都在以自己的方式进入高效流程。然而，通过观察越来越多的伟大工具，它们有助于促进深度学习的复杂过程，使其更易于访问和提高效率。随着深度学习从研究人员和专家的工作稳步扩展到希望进

特别是如果你对特定类型的模型没有深入的了解，那么选择适合你的项目的模型实现可能会非常困难。我已经编译了这4个步骤，当你在与数百名工程师和他们的ML项目交谈后，选择下一个机器学习模式时，你应该明白它们是ModelDepot的一部分!对于热狗位置问题，它是“计

在本文中，我们将从医疗保健到天气预报的三个行业中深入了解三个实际的深度学习实现。深度学习现在正在享受着一种势头。许多公司都已经意识到它的潜力，并且最近发布了一系列新的案例研究，深度学习可能是下一个重要的事情。深度学习算法重新实现了人类大脑中神经网络的运作，

智能自动化在过去十年中呈指数级增长，以前只存在于科幻小说中的概念现在已成为现实。自动化软件已被引入到工作场所和个人生活中，承担起初级任务并使我们的生活更轻松。智能自动化的一个方面仍然是慢慢地被引入到工业中：机器深度学习的概念。而机器深度学习填补了这一空白。

深度学习为分析生物大数据提供了强大的工具。BioRxiv预印本服务器上有超过440篇文章讨论深度学习；PubMed在2017年列出了700多篇与深度学习有关的参考文献。生物学家和临床研究人员之间正在掀起一股使用深度学习相关的工具的浪潮。但是，研究人员在理解

深度学习为我们提供了巨大的新力量，可以发现隐藏在大量数据中的模式。对于一些挑战，神经网络甚至可以胜过顶尖的人类专家。然而，尽管新方法取得了一些进展，并且希望能够引导我们进入实际的人工智能领域，但深度学习的实际应用仍然有很大的局限性。在许多情况下，专家表示，

随着AI的不断普及发展，作为人工智能的基础支撑力，深度学习引发了开发者们的深入研讨，其热度持续升温。2018年9月28日，针对深度学习，百度面向全球AI爱好者发起了PaddlePaddle常规赛，此次常规赛面向全社会开放，选手可通过真实的行业数据、多样的算

谷歌开发技术推广工程师 Laurence Moroney 在 Google Cloud Next 大会上进行了一段 42 分钟的演讲，主题是「What's New with TensorFlow?」。本文作者 Cassie Kozyrkov 对该演讲进行