「腾讯云大学」联合「腾讯云最具价值专家（TVP）团队」在疫情期间为开发者特推出了免费的腾讯云TVP直播课！让您足不出户，即可享受优质的学习资源，就能完成开发技能升级。
机器之心原创 作者：高静宜 3 月 28 日，腾讯云宣布推出深度学习平台 DI-X（Data Intelligence X），为机器学习、深度学习用户提供一站式服务，为其在 AI 领域的探索降低门槛并提供最流畅的体验。DI-X 平台基于腾讯云的大数据存储与处理能力，集成 Caffe、TensorFlow、Torch 主流深度学习框架，主打行云流水的拖拽式操作，具备强大的业内开源及腾讯自研算法库和模型库。DI-X 平台的推出是腾讯在 AI 领域长线布局中不可缺少的一环，也宣告腾讯云在 AI 布局的全面加速。
本课程主要面向人群：(1)对强化学习感兴趣的人士，(2)对强化学习有一定了解的人士。主要内容：全景式介绍强化学习模型的算法。
高策，腾讯高级工程师，Kubeflow 社区训练和自动机器学习工作组 Tech Lead，负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。 7 月 9 日，GOTC 2021 全球开源技术峰会上海站与 WAIC 世界人工智能大会共同举办，峰会聚焦 AI 与云原生两大以开源驱动的前沿技术领域，邀请国家级研究机构与顶级互联网公司的一线技术专家，为参会的开发者和技术爱好者带来了最硬的行业技术干货，提供了一个难得的技术交流平台。 在本次会议上，腾讯云高级工程师高策进行了题为“公有云上构建云原生 AI 平台的
本文主要介绍了如何快速入门深度学习，从了解人工智能和机器学习开始，然后逐步深入介绍如何实现机器学习，包括选择算法、数据处理、模型训练和模型评估等。最后介绍了几个实际应用案例，包括使用机器学习进行疾病预测、智能驾驶和智能推荐系统等。
强化学习能够实现很多的任务，这些任务目标往往可以归纳化为最大化长期奖励、最小化长期惩罚。比如在写论文，写完论文过审了，得到最佳论文凭证的奖学金，获得很高的引用，这些都算正强化。如果论文被拒了或是查重被查出问题了，毕不了业，这些都是负强化。强化学习目标就是要趋利避害。
“产品使用攻略”、“上云技术实践” 有奖征集啦～ 图片案例名称案例简介使用 Windows GPU 云服务器搭建深度学习环境介绍如何使用 Windows GPU 云服务器，通过云服务器控制台从零开始手动搭建基于 PyTorch 和 TensorFlow 的深度学习环境。使用 Docker 安装 TensorFlow 并设置 GPU/CPU 支持介绍如何使用 Docker 安装 TensorFlow，并在容器中下载及运行支持 GPU/CPU 的 TensorFlow 镜像。使用 GPU 云服务器训练 ViT
本教程将介绍如何使用腾讯云的GPU云服务器、对象存储、云原生大数据平台等产品来搭建Transformer模型的训练环境。包括开通云服务、配置环境、代码实现等内容。
为深化和推进高校学生在云计算领域的学习，腾讯云计算联合腾讯高校合作、腾讯优图实验室发起「云+校园」腾讯云计算高校分享会系列活动，旨在通过业界经验分享与产品实践体验，帮助高校学生了解云计算与提升动手实践能力。同时，腾讯云计算还将进一步加强针对高校师生的高性能算力支持，并持续投入优质云计算学习资源赋能课程建设与人才培养。 钟灵水木地，毓秀清华园。5月17日，「云+校园」腾讯云计算高校分享会首站来到清华学府，走进软件学院深度学习课堂。来自腾讯优图实验室的专家为近百位研究生和本科生介绍了深度学习推理框架 TN
本文介绍了DI-X这个一站式深度学习平台，它融合了深度学习框架、算法、模型训练、模型推理和协作，可以完成深度学习的闭环，直接对之前存储在COS上的数据快速的进行挖掘，而得到的模型又能够快速的部署，降低人工智能的门槛。
Linux基金会今天成立了LF深度学习基金会，这是一个涵盖了人工智能（AI）、机器学习和深度学习的开源代码开发的综合性组织。LF Deep Learning的创始成员包括Amdocs，AT＆T，B.Y
当前，随着全球新一轮科技革命和产业变革加速，人工智能成为国家重要战略，但人才紧缺、学校课程设置与产业需求脱节等人才培养痛点日益突出。在此背景下，如何去完善人才培养体系，解决教材教学与产业脱节的问题，已经受到了业界的极大关注。 12月19日，腾讯教育2019年人工智能专业建设研讨会在深圳召开。来自全国人工智能各领域的专家，围绕腾实学院与深圳信息职业技术学院合作编写的《图说图解人工智能》、《机器学习应用》、《人工智能之深度学习开发与应用》等面向职业教育的人工智能系列教材，以及衍生的课程设置、教学方式等内
本文介绍了DI-X平台，它是一个一站式深度学习平台，致力于让中小企业快速、低成本地接入人工智能。DI-X平台通过使用腾讯云对象存储（COS）和云服务器（CVM）等基础设施，结合腾讯云的DI-X组件，为中小企业提供了快速部署、训练和预测一站式深度学习服务。它主要包含六边形数据节点、长方形算法节点和圆形模型节点，支持在线预测、离线训练和模型管理等功能。DI-X平台旨在降低人工智能的门槛，推动人工智能的普及，为中小企业提供快速、低成本接入人工智能的能力，让它们能够更好地创新和发展。
本文介绍了如何通过腾讯云技术社区快速入门云计算、人工智能、数据库、前端、Android、数据可视化等领域的技术干货。通过阅读本文，读者可以了解到如何快速掌握云计算、人工智能、数据库、前端、Android、数据可视化等领域的技术干货。
作者：朱建平 腾讯云技术总监，腾讯 TEG 架构平台部专家工程师 1.关于人工智能的若干个错误认知 工智能是 AI 工程师的事情，跟我没有什么关系 大数据和机器学习( AI ) 是解决问
个人建议如果是不怎么熟悉linux相关环境的小白想要快速上手深度学习的开发，可以先试用Windows Server系统，理由是会更偏向于平时使用的Windows系统。
语音识别就是把语音变成文字的过程，相信大家在平时生活也已经用到过一些语音识别的场景，比如说语音输入法、地图产品的语音输入。近年来，随着互联网的发展，各种音频数据和文本数据得到不断积累和丰富，CPU、GPU硬件的发展，以及深度学习算法大规模的应用，语音识别技术的应用开始获得大规模的商业化拓展。
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在当今数字化时代，人工智能（AI）和科学计算已经成为许多行业中不可或缺的技术和工具。然而，对于许多开发者和研究者来说，建立和管理高性能应用环境可能是一项具有挑战性的任务。幸运的是，腾讯云的高性能应用服务（Hyper Application Inventor，HAI）为开发者提供了一个强大而便捷的解决方案。
英特尔联合腾讯云大学升级课程共建项目，发布2.0版。此次升级面向AI、大数据等核心领域提供了更丰富的资源，同时更加注重强化实践内容，以从通用技术培训到云上实战，更有效赋能开发者，并基于腾讯云TI-ONE平台，以及英特尔提供的更多工具镜像，让学员将通过理论与知识学习所得的技能，直接实现落地应用，进而更全面地支持云生态人才培养，帮助广大开发人员创造无限未来。
简介 近日重温了《深度学习在腾讯的平台化和应用实践（全）》，感兴趣可以在这里阅读 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21852266 ，里面介绍了腾讯在深度学习平台基础架构上细致的工作，本人在2016 C++及系统软件大会上也分享了小米cloud machine learning平台的细节，在此给大家总结和对比一下。 腾讯Mariana平台 在前面提到的文章中，已经详细介绍了腾讯深度学习平台，也就是Mariana项目的实现细节了，这是一个真正意义上的平台。在参考文献上也体现出来，腾讯
机器之心报道 机器之心编辑部 把意识上传到云端，用深度学习来分析。 戴上脑电帽，一个人就可以仅靠「意念」打字、控制轮椅、指挥机械手，甚至调整无人机姿态……这些技术的算法，正在一场前沿的竞赛中获得前所未有的提升。 上周日，来自全国各大高校的选手在北京亦创国际会展中心举行的「世界机器人大赛」上完成了决赛比拼。在多项赛事中，BCI 脑控机器人大赛「腾讯云杯」技术赛成为了一大看点：今年增设的竞赛组别包括图灵脑机测试、MATLAB 青年组项目等， 为大赛带了更多的可能性。 比赛决出了「脑控打字」挑战赛最终的冠军
一方面，它以「授人以渔」的方式为 AI 构建了一个开放共进的生态环境，帮助行业加速 AI 应用落地；另一方面，在解决行业实际问题时实现持续更新和迭代，源源不断地给 AI 领域输送重要的技术养料和创造力。可以说「开源」是 AI 落地和繁荣不可或缺的源动力。
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 前 言 英特尔联合腾讯云大学升级课程共建项目，发布2.0版。此次升级面向AI、大数据等核心领域提供了更丰富的资源，同时更加注重强化实践内容，以从通用技术培训到云上实战，更有效赋能开发者，并基于腾讯云TI-ONE平台，以及英特尔提供的更多工具镜像，让学员将通过理论与知识学习所得的技能，直接实现落地应用，进而更全面地支持云生态人才培养，帮助广大开发人员创造无限未来。 戳“阅读原文”预览完整的英特尔专区板块 腾讯云大学是腾讯云面向云生态用户打造的一站式学习成长平台，
CDBTune是腾讯云自主研发的数据库智能性能调优工具。它无需细分负载类型和积累大量样本，通过智能学习参与参数调优，获得较好的参数调优效果。
作者：承哲 摘自：虎嗅 截止2014年，BAT已在中国度过十几个年头，而其各自技术生态根据自身特点均已有所发展，从技术角度各家究竟有何优势，以下做个盘点。 一、百度 百度本身就是以技术为驱动的公司，旗下成功产品都有一个特性就是围绕技术去做。与腾讯不同的是，百度是因为有了技术优势再去补充产品，如百度贴吧、百度百科、百度知道、百度指数等，就是因为百度有了搜索流量后，根据自身发展的需要而加入的产品，做的也十分成功。 所以百度的基因就是要先以技术优势布阵，随后再去将这些技术向商业化的产品转化。 1、搜索引擎技术
12月11日，2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。 本年度精英科研人才计划将延续人工智能领域顶尖科研人才培养，发布包含机器人、AI医疗、量子计算、智慧城市等12个前沿热议方向，71项研究课题。入选学生将由校企导师联合制定专属培养计划，并获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。 本期小编整理了该计
很开心能够加入腾讯云社区这个大家庭，本文也是我接触到腾讯云后的第一篇文章。过去作者本人多活跃于某里和某为的社区，如今因业务需求有幸涉足腾讯云这片广袤天地，感受其独特而强大的云服务能力。
导读 本周开源云业内倒是出现一些比较有趣的消息。首先是Deepo项目在GitHub上的爆红。小编简单了解了一下该项目，用“强大”来形容并不为过，其不但能实现快速配置深度学习环境，还支持几乎所有常见的深度学习框架。另一则消息是 OpenContrail 项目将被 Linux 基金会接管。2013年，Juniper 发布 OpenContrail，OpenContrail被设计为能够在OpenStack云管理平台上工作。另外一则消息是一件“好人好事”，近日腾讯发现谷歌人工智能学习系统TensorFlow存在严重
FPGA（Field Programmable Gate Array）现场可编程门阵列，作为ASIC领域中的一种半定制电路而出现已有30年的历史了，它既解决了定制电路的无法改变功能的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点，可应用的场景也很广泛。
FPGA（Field Programmable Gate Array）现场可编程门阵列，作为ASIC领域中的一种半定制电路而出现已有30年的历史了，它既解决了定制电路的无法改变功能的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点，可应用的场景也很广泛。 1月20日，腾讯云推出国内首款高性能异构计算基础设施——FPGA云服务，利用云服务的方式将只有大型公司才能长期支付使用的FPGA服务推广到了更多企业。企业可以通过FPGA云服务器进行FPGA硬件编程，可将性能提升至通用CPU服务器的30倍以上。同时，与已经深
本文介绍了FPGA在数据中心的技术创新，通过可编程逻辑、低功耗、硬件加速以及云化平台等特性，为数据中心带来降低成本、提高效率、加速创新、优化资源利用等价值。同时，文章还分析了FPGA在数据中心领域的应用和前景，并指出FPGA在加速数据中心、降低能耗、提高系统稳定性等方面具有广泛的应用价值。
为了让大家了解不同应用场景下的GPU云服务器选型 我们邀请腾讯云大茹姐姐创作了这篇深度好文 要看完呐~~↓↓↓ 随着云计算、大数据和人工智能技术的飞速发展，算法越来越复杂，待处理的数据量呈指数级增长，当前的X86处理器的数据处理速度，已经不足以满足深度学习、视频转码的海量数据处理需求，大数据时代对计算速度提出了更高的要求，至此，GPU处理器应运而生。 腾讯云根据GPU的应用场景，已推出多款GPU实例，如GN10X/GN10Xp（NVIDIA Tesla V100）、GN7（NVIDIA Tesla
1999年，NVIDIA 公司发明了GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器），优异的图形处理表现让它艳惊四座。
腾讯云高性能应用服务 HAI 是为开发者量身打造的澎湃算力平台。无需复杂配置，便可享受即开即用的GPU云服务体验。在 HAI 中，根据应用智能匹配并推选出最适合的GPU算力资源，以确保您在数据科学、LLM、AI作画等高性能应用中获得最佳性价比。
腾讯云异构计算实例搭载GPU、FPGA等异构硬件，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，适合于深度学习、科学计算、视频编解码和图形工作站等高性能应用，InstanceTypes分享腾讯云NVIDIA GPU实例配置性能包括CPU、内存、使用场景及购买注意事项等信息：
背景：7月28日，腾讯云在北京举办云+社区沙龙，邀请来自腾讯与四川云检科技的五位AI技术专家，分享他们在专业领域的AI开发经验，帮助开发者在具体行业场景中实践AI技术。本文根据王亮在【7.28日腾讯云
阅读本文大约需要5分钟 一、强化学习的模型 强化学习能够实现很多的任务，这些任务目标往往可以归纳化为最大化长期奖励、最小化长期惩罚。比如在写论文，写完论文过审了，得到最佳论文凭证的奖学金，获得很高的引用，这些都算正强化。如果论文被拒了或是查重被查出问题了，毕不了业，这些都是负强化。强化学习目标就是要趋利避害。 JackMichael在1975年证明了正强化和负强化的等效性。也就是说，正强化和负强化是等价的。所以我们讨论最大化长期奖励，还是最小化长惩罚并没有本质区别，这是同一个问题。 强化学习最著名的模型就
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从过去的【单体式应用+物理机】，到现在【微服务应用+容器云】的运行环境的变革。日趋复杂的运维开发环境，我们需要更加容易扩展、性能优越、方便监控的管理服务，腾讯云容器产品 TKE/EKS 应运而生。 而容器产品自身的支撑服务也在往云原生方面改造，在此过程中，面临多地域的CD解决方案，以及自依赖等问题，都是我们运维工作中难题。 本期将由腾讯云容器运维高级工程师 “董建斌” 和我们分享 “容器产品运维难点问题解析”。 如果你在容器化运维推进中，也遇到类似难题，（7月13日）今晚19:30，带着你的困惑点，来
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张望，腾讯高级工程师，从事云上 GPU 和分布式训练加速，负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。 单嘉鑫，字节跳动软件工程师，从事基础架构及开源工作，主要关注在Kubernetes、Serverless、ML 领域。 分布式训练与 Kubeflow 当开发者想要讲深度学习的分布式训练搬上 Kubernetes 集群时，首先想到的往往就是 Kubeflow 社区中形形色色的 operators，如 tf-operator、mpi-operator。 这些服务于各种深度学习训练（Tensor
计算加速套件 TACO Kit 简介 从推荐系统、自动驾驶到聊天机器人，AI 正逐渐渗透到我们生活的每个角落。每一次我们使用这些应用的时候，应用背后都有训练好的神经网络模型在运行一个叫做“推理”的过程。无所不在的应用，意味着推理可能会被部署在云、边、端等各种可能的硬件终端上。不同硬件所带来的异质性，不可避免地给软件设计提出了巨大的挑战。开发者经常需要在不同目标设备上开发推理应用，并使用不同平台、各自独立的软件栈及依赖。 为了应对上述软件研发的挑战，腾讯发布了 TACO Kit（Tencent Acceler
戴上脑电帽，一个人就可以仅靠「意念」打字、控制轮椅、指挥机械手，甚至调整无人机姿态……这些技术的算法，正在一场前沿的竞赛中获得前所未有的提升。
12月15日，由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题，汇聚了超40位技术专家，共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果，吸引超过1000名开发者的参与。以下是大数据AI分会场的演讲内容，稍作整理，分享给大家。
不久前，BAT已争相加入“大数据国家队”！在近日国家发改委公布的国家工程实验室名单中，其中百度、阿里巴巴、腾讯均经发改委批复，参与共建多个国家工程实验室。 国家工程实验室（国家发展和改革委员会主管）属国家科技创新体系的重要组成部分，是依托企业、转制科研机构、科研院所或高校等设立的研究开发实体。 据波士顿咨询报告，云计算、大数据、人工智能等新技术未来能为中国制造业带来6万亿的额外附加值。近年来，BAT更是在以上领域频频布局，可见大数据未来已来。 百度 深度学习技术及应用国家工程实验室 近日，百度宣布国家发
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