scale (Amazon EMR + Spark) Mapillary • Computer vision for crowd sourced maps Hudl • Predictive analytics on sports plays Upserve • Restaurant table mgmt & POS for forecasting customer traffic TuSimple … Amalgamation Runs in browser with Javascript The first image for search “dog” at images.google.com Outputs “beagle” with prob = 73% within 1 sec Deep RL | Playing Flappy Birds • Reinforcement

on GitHub and NGC. ‣ GNMT v2 model: This model is similar to the model that is discussed in the Google's Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation paper on GitHub and NGC. ‣ GNMT v2 model: This model is similar to the model that is discussed in the Google's Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation paper on GitHub and NGC. ‣ GNMT v2 model: This model is similar to the model that is discussed in the Google's Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation paper

AI ��������� 1980s��������� Jeff Dean, Google Brain Team, Building Intelligent Systems with Large Scale Deep Learning 1990s��������������� Jeff Dean, Google Brain Team, Building Intelligent Systems Deep Learning ������������������ Jeff Dean, Google Brain Team, Building Intelligent Systems with Large Scale Deep Learning ����� Google ��� Jeff Dean, Google Brain Team, Building Intelligent Systems with Head of Google Brain • Google Senior Fellow • ACM Fellow • AAAS Fellow • Creator of TensorFlow • Creator of DistBelief • Designer of MapReduce • Designer of BigTable • … 2012� Google DistBelief

the real world, and a rapid growth in data collected via websites and apps (Facebook, Instagram, Google, etc.), it became possible to train models that performed well on unseen data (in other words, the accompanying the given prompts. Both these models have been deployed in production. BERT is used in Google Search to improve relevance of results, and GPT-3 is available as an API for interested users to datacenters that are used for training and deploying these large models. Large organizations like Google, Facebook, Amazon, etc. spend several billion dollars each per year in capital expenditure on their

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应用领域 所属国家 成立时间 资本市场状态 市值/估值/融资额 1 Microsoft（微软） 计算机视觉技术、自然语言处理技术 等 办公 美国 1975年 上市 市值1.21万亿美元 2 Google（谷歌） 计算机视觉技术、自然语言处理技术 等 综合 美国 1998年 上市 市值9324亿美元 3 Facebook（脸书） 人脸识别、深度学习等 社交 美国 2004年 上市 市值5934亿美元 TPU (Tensor Processing Units) Google Cloud TPU. https://cloud.google.com/tpu NVIDIA V100 TPU v2 TPU v3 Hardware Architecture NVIDIA Volta GPU Google Cloud TPU Google Cloud TPU Memory 16GB / 32GB 64GB

2/4 7 GPU pricing source: https://cloud.google.com/compute/gpus-pricing. Numbers reported from October 2022. 6 Cloud TPU pricing source: https://cloud.google.com/tpu/pricing. Numbers reported from October training using Google’s TPUs this time.TPUs make it faster and cheaper to train large models, and are also available for free in Kaggle and Google Colab (apart from the paid service on Google Cloud). We will

DeepMind AlphaGo 围棋AI击 败李世石 Google 6.6亿美元收购深度学 习公司 DeepMind Facebook 建立人工智能实验室 并聘用 Yann LeCun 深度学习鼻祖 Hinton 赢得 ImageNet图像识别竞赛 赢得ImageNet 5项主要比赛中 的3项世界冠军 软银孙正义收购Google旗下的 机器人公司Boston Dynamics 和Schaft 术初创公司Cruise Automation 首次中国公司在ImageNet竞赛 夺冠，视频分析技术登顶 人脸识别大幅提高精度，商汤科 技首次突破人类肉眼识别准确率 ，领先于Facebook Google5000万美元招入 Hinton，发布基于深度学习的 搜索引擎 Microsoft 深度学习驱动的语音 识别大幅提升精度 软银孙正义设立1000亿美元人 工智能基金，320亿美元收购芯

无人机 大疆Phantom4 结合双目立体视觉和超声波，实现空中精准悬停和安全航线自动生成 SLAM应用介绍 • 无人车 MobileEye、特斯拉等自动驾驶方案 以廉价的摄像头为主 Google无人车项目Waymo 使用高精度激光雷达构建地图 SLAM应用介绍 • 虚拟/增强现实：Inside-Out方案 目前绝大多数VR头盔都采用 Outside-In的定位方案，需要在环境 优点：不需要提前布置环境中的传感器，且没有活动范围的限制。 《The Devices of VR: Part 3 – The Future of VR》 SLAM应用介绍 • 增强现实：Google Tango Google的Tango项目演示视频 Tango为终端开发者提供了从硬件到软件的整套AR开发套件 SLAM应用介绍 • 混合现实：微软HoloLens HoloLens融合了场景位置感

CNN一样并行处理。 3.效果好：在Attention 机制引入之前，有一个问题大家一直很苦恼：长距离的信 息会被弱化，就好像记忆能力弱的人，记不住过去的事情是一样的。 10 2017年google的机器翻译团队在 NIPS上发表了Attention is all you need的文章，开创性地提出了 在序列转录领域，完全抛弃 CNN和RNN，只依赖Attention-注 意力结构的简单的网络架构， Bengio 2013年 Mikolov 2014年 Jeffrey 2018年2月 Allen 2016年 facebook 2018年6月 openAI 2018年10月google + 复杂网络模型 + 简单mlp 49 BERT训练的词向量有什么不同？ 在word2vec中，相同词对应的向量训练好后就固定了 但在不同的场景中，‘干什么’的意思会相同吗？ 说白了就是transformer的encoder部分 并不需要标签，有语料就能训练了 4.BERT Encoder BERT是一个算法模型，它的出现打破了大量的自然语言处 理任务的记录。在BERT的论文发布不久后，Google的研发 团队还开放了该模型的代码，并提供了一些在大量数据集 上预训练好的算法模型下载方式，这使得所有人都可以通 过它来构建一个涉及NLP的算法模型，节约了大量训练语 言模型所需的时间，精力，知识和资源