:

Szerző: Bőle György

2019. szeptember 19. 00:00

A deep learning iparosodása

Meddig és hova fejlődik a deep learning - és mi kell ahhoz, hogy akár még ma belekezdhessünk?

A Gitlab mint DevSecOps platform (x)

Gyere el Radovan Baćović (Gitlab, Data Engineer) előadására a november 7-i DevOps Natives meetupon.

A Gitlab mint DevSecOps platform (x) Gyere el Radovan Baćović (Gitlab, Data Engineer) előadására a november 7-i DevOps Natives meetupon.

A deep learning (mély tanulás) az elmúlt években a gépi tanulás és mesterséges intelligencia legerősebb ágává vált. Bámulatos eredmények láttak napvilágot, mint például a világbajnokot legyőző gépi Go játékos, a néha a szakorvosi pontosságot is megközelítő diagnosztikai rendszerek, vagy például az emberivel szinte összetéveszthető minőségű gépi beszéd. Ma már az Interneten és az okostelefonon futó számos szolgáltatás alapját a mély tanulás adja. Mi kellett ahhoz, hogy a jellemzően különösen nagy számításigényű algoritmusok a beágyazott rendszerektől az adatközpontokig jól és könnyen skálázhatóak legyenek? Meddig és hova fejlődik a technológia? És mi kell ahhoz, hogy akár még ma belekezdjünk? Ezekre a kérdésekre kapunk választ Dr. Gyires-Tóth Bálint, a BME oktatója és kutatója, illetve az NVidia Deep Learning Institute minősített oktatója és egyetemi nagykövete a HWSW mobile! 2018 konferencián elhangzott előadása során.

Akit érdekel a terület, az idei HWSW mobile! konferencia AI szekcióját sem érdemes kihagynia, a november 27-28-án rendezett eseményen a gépi tanulás ismét komoly hangsúlyt kap!

22:12
 

A deep learning iparosodása – Dr. Gyires-Tóth Bálint (BME)

Még több videó

Az üzemeltetői szakmát számos nagyon erős hatás érte az elmúlt években. A történet pedig messze nem csak a cloudról szól, hiszen az on-prem világ is megváltozott.

a címlapról