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【讲座预告】利用 Metropolis SDK,快速开发和部署 AI 应用

直播时间:4月27日,下午15:00-16:00 演讲简介 NVIDIA Metropolis SDK - 提供一套端到端的应用开发工具和框架,从数据中心到边缘端,实现应用的高效开发和加速部署。 基于 Metropolis 工具链,如何实现端到端的应用开发流程 3. 基于 EGX 平台,如何实现应用的高效云边协同和轻松部署 演讲嘉宾 崔晓楠  NVIDIA开发者发展经理 毕业于北京航空航天大学,软件工程硕士,2018年加入英伟达,负责开发者生态和行业解决方案的落地 ,聚焦于 Metropolis SDK 和 EGX 企业加速平台在视频分析领域,智能制造及泛交通等行业的应用和推广。 扫描二维码报名: 参考资料: NVIDIA Metropolis 如何帮助企业部署AI解决方案

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【前沿】飞入寻常百姓家:DeepCognition.ai教你轻松部署AI应用

本文带大家领略一下DeepCognition.ai,其致力于克服深度学习向大众化应用中遇到的障碍,利用可视化的“拖拽”方式来构建深度学习应用。 Deep Learning Studio是DeepCognition.ai开发的深度认知平台,你可以使用它在自己的机器上或在云端利用简单的可视化界面来部署深度学习模型。 ? 通过使用该公司提供的Deep Learning Studio)来快速的部署深度学习和人工智能产品,扫除了许多机构在应用深度学习上的技术障碍 ▌什么是深度学习? ---- ? 但是有没有更简单的方法,只通过点击按钮的方法就可以创建和部署深度学习的解决方案呢? Deep Cognition就是为解决这个问题而生的。 这是一个用于创建和部署人工智能的单用户解决方案。简单的拖拽界面就能帮助您轻松设计出深度学习模型。 通过使用预训练的模型或者使用内置辅助功能,可以大大简化和加快模型开发过程。

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    二手车价格预测 | 构建AI模型并部署Web应用

    在本篇内容中,ShowMeAI 会完整构建用于二手车价格预估的模型,并部署成web应用。 实战数据集下载(百度网盘):点击 这里 获取本文 [11] 构建AI模型并部署Web应用,预测二手车价格 『CarPrice 二手车价格预测数据集』 ⭐ ShowMeAI官方GitHub:https: 下面我们把上面得到的模型部署到网页端,形成一个可以实时预估的应用,我们这里使用 gradio 库来开发 Web 应用程序,实际的web应用预估包含下面的步骤: 用户在网页表单中输入数据 处理数据(特征编码 ② 部署 下面我们把上面得到应用部署一下,首先我们对于应用的 ip 和端口做一点设定 export GRADIO_SERVER_NAME=0.0.0.0 export GRADIO_SERVER_PORT 图片 参考资料 实战数据集下载(百度网盘):点击 这里 获取本文 [11] 构建AI模型并部署Web应用,预测二手车价格 『CarPrice 二手车价格预测数据集』 ⭐ ShowMeAI官方GitHub

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    手把手教你移动端AI应用开发(三)——部署环节关键代码最详解读

    前几天给大家推送过如何快速在安卓上跑通OCR应用、如何将AI模型集成到安卓应用中,本章将对部署过程中的关键代码进行解读。 AI应用的核心包括以下两大块:如何开发一个模型、以及如何将模型部署到项目进行应用。 本文将为大家详细解读将模型集成到移动端应用的核心代码。其他部署详解后续会陆续推出,敬请期待哦! 集成流程 对所有模型来说,将模型集成到移动端应用的流程是相同的: ? 具体实现方法 移动端的AI应用开发具体实现,包含以下操作: ? 生成和优化模型。 看到这里,是不是觉得开发一个移动端AI应用也没那么难呢?飞桨提供了很多的开源模型,有兴趣的朋友可以参考本教程,发挥自己的想象力,开发更多有趣、有意义的应用哈。

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    教程 | 如何利用TensorFlow.js部署简单的AI版「你画我猜」图像识别应用

    选自Medium 作者:Zaid Alyafeai 机器之心编译 参与:Geek AI、路 本文创建了一个简单的工具来识别手绘图像,并且输出当前图像的名称。 该应用无需安装任何额外的插件,可直接在浏览器上运行。作者使用谷歌 Colab 来训练模型,并使用 TensorFlow.js 将它部署到浏览器上。 ?

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    零售端部署高精度AI计算机视觉应用程序的新方法

    AI 应用程序的创新方法。 它结合了数据科学和数学,以及将卷积神经网络层组合在一起以形成模型的艺术,并最终设计了计算机视觉管道,多年来 nvidia 构建了强大的工具和 sdk 来帮助开发人员构建高效的人工智能应用程序并加速部署高效的计算机视觉 在这里,我们展示了我们架构的基本数据流 我们使用 AI Vision 配置从 AI Vision 生成合成训练数据集,然后使用这些数据集使用 nvidia tlt 训练对象检测和分类模型,然后将训练好的模型部署在边缘使用 到目前为止,我们谈到了训练网络以提高准确性,我和 KineticVision 所做的工作中最重要的元素之一是我们如何大规模部署我们的准确模型,以及我们如何有效和安全地管理我们的应用程序。 一旦配对,fleet command 可以在几分钟内安全地部署管理和扩展整个基础设施的 AI 应用程序。 让我们谈谈我们学到了什么以及接下来要做什么。

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    【Google Lens 真正意义】超级通用传感器崛起 :“万亿传感器” IoT 模式被AI彻底改变

    换句话说,它是一个用作通用超级传感器的小型设备,您可以将其插入和部署到任何传感应用中。这些传感器可以检测声音、振动、光线、电磁活动和温度。 于是识别您识别出了“工作中的叉车”(进一步的细化,则可能不仅判断出叉车在工作,还能判断出在哪里工作,它的移动速度有多快,它携带的重量以及其他数据) 然后,您可以编程下一级的应用程序,比如当叉车移动时打开警告灯 AI 云服务和超级传感器带来最深刻的变化 这两个项目——Google Lens 和Google 资助的 CMU “合成传感器”项——是A.I.应用能够实现更少物理传感器和更好感知的典型代表。 在适当的地方,可以部署摄像头式传感器,比如在大厅里。其他一些地方,比如浴室,则可以部署非摄像头式的传感器。 最重要的是,超级传感器的革命将会无处不在。物理传感器非常便宜,而 A.I. 通过一些便宜的摄像头、麦克风和其他传感器,我们可以在低成本的情况下快速创建出软件中的任何传感器。 “万亿传感器”物联网的旧模式已经被 A.I. 杀死,超级传感器崛起了。

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    NVIDIA Jetson: 实现一切自主的 AI 平台.1

    只需选择适合应用程序的 SOM,并围绕它构建自定义系统,以满足其特定需求。 嘤嘤嘤 (╥╯^╰╥) ---- Jetson 模块为各种需要各种性能水平和价格的应用提供动力,从 AI 供电的网络录像机 (NVR) 到高精度制造的自动化光学检测 (AOI),到自主移动机器人 (APR Jetson 模块以微小的外形将无与伦比的性能和能效打包,有效地将现代 AI、深度学习和推理的力量带到边缘的嵌入式系统。就是一种边缘运算的部署设备~ ? 这个就是Nano的核心板子 ? 所有的Jetson版本都运行着相同的软件系统,也就是说 我们可以用成本高的板子来开发,用便宜的板子来部署~ ---- 所有三代 Jetson 解决方案都由相同的软件堆栈支持,使公司能够一次开发并部署到任何地方 输入你当前想先把软件下载到哪里 ? 设置对应的密码 ? 开始下载 ? 对无线网络进行一次配置 ? 设置登录的密码 ---- 这个安装的过程,我一会儿再写一篇 ? 看了这个,我有点慌张。

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    谷歌大脑的全球之旅:日本东京达成

    、不考虑如何直接应用到谷歌的产品中。 谷歌大脑的研究内容也就包括了深度学习、机器人控制、信号处理、基础机器学习理论、高性能处理器和计算架构、机器学习技术的实际应用等许多相关方向。 曾在谷歌大脑做实习生的斯坦福大学毕业生 Denny Britz 也添油加醋地表示,有很多人认为东京不适合生活,但实际上东京街道非常整洁,有便宜方便的公共交通工具、食物很好吃,7 x 24 小时都可以安全地在街上闲逛 ,没有私人持枪、没有毒品…… 不知道东京不适合生活的观念是哪里来的…… 另一方面,David Ha 表示谷歌大脑的东京办公室已经建立起来了,他本人就已经在东京办公室上班了,如果有学者去东京可以约见面;同时他也已经在积极宣传 也有推友关心谷歌大脑下一步打算在哪里开分部,实际上 AI 科技评论也很关心这件事。去年 12 月谷歌宣布在北京成立谷歌 AI 中国中心,由谷歌云首席科学家李飞飞和谷歌云研发负责人李佳共同领导。

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    普惠AI,将是开发者下一个风口吗?看看他们怎么说

    不仅如此,对于开发者来说,从构建、测试到部署,现在还没有一个一站式平台可以承载,上千个的代码输入才能构建1个应用,而上亿次的调优可能才会换来1次的成功部署,非一站式的AI开发平台,往往让他们不断地在“调优 ”、“测试”、“部署”中无限循环,最终效率低下,创新力耗尽。 ——来自CSDN投票讨论,MoonBreeze_Ma AI是云计算的最强搭档,云端将让AI拥有更强的计算力,云端芯片也将加速深度神经网络的构建和应用。 我认为,一旦普惠AI时代到来,即AI成为一种通用技术,随时可调用,开箱即用,简单便宜之后,不重视AI能力提升的云厂商。必然难以立足于将来的云服务市场。 看了这么多开发者的观点,其实大家对普惠AI既期盼又担忧,哪里可以一站式解决他们的问题呢?

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    5G+AI能带来什么新机遇?工业和学术界大咖带来一次深度剖析

    所以,我想资费会在保持稳定的情况下以最便宜的价格,提供更好的服务。 量子位孟鸿:刚才提到了AI技术可能也会起到一定作用。我们正好顺势把这个话题转到AI上面。 想请问所有的嘉宾,AI是不是已经在你们的行业起到了作用? 北大孙俊:比如刚才说的在内容应用方面基于AI做推荐,用AI的技术做视频的画质增强。对VR的交互来讲,AI是核心的技术。 在行业里面,AI也能提供很多东西。因为我正好是在做5G行业应用的一些产品的创新和孵化,例如安防的摄像头,原来仅仅是把它当成图样的采样储存以及查询。 现在经过后台各种图像识别的技术,可以第一时间来准确的从中提取有用的数据,比如你的车牌是否违章了,比如有没有犯罪嫌疑人,比如在哪里的货物是不是被别人顺跑了等等的原因。 而这里面的基础的支撑的技术就是5G和AI。刚才我们讲有三头牛:5G一头牛,AI一头牛,另外一头牛就是所有的应用。只有将这三者结合起来才能发挥出更大的价值。 ?

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    高光后再转身,英伟达的AI芯片进阶之路

    眼花缭乱的AI产品线 通常情况下,AI计算包括两个步骤,一是训练深度学习模型,即训练;二是将训练好的模型部署到实际应用环境,也就是推理。 所以从去年年底到现在,英伟达一改以往售卖硬件“又贵又大”的规则,推出了性价比超高、便宜好用的小型嵌入式芯片Jetson Nano和Jetson Xavier NX。 Jetson系列都是低功耗的模块化系统,具备CPU、GPU、PMIC、DRAM和闪存,进一步丰富端侧的应用场景。 ? 虽然GPU是一块砖,哪里需要往哪里搬,但是随着诸如FPGA、ASIC等产品在端侧的快速铺货,英伟达的GPU优势并不明显。 在人工智能技术快速迭代、新架构层出不穷,以及应用场景更加多元的当下,英伟达从AI引领者的角色正在转变为一个追赶者,从他们的AI产品线中也能管窥一豹,以点带面,强调云边缘端一体化,抓几个重点场景推出软硬件在内的解决方案

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    谈一谈我对AI项目落地的看法

    有没有人工费用更便宜? 需要配合繁复的硬件设备,尤其是运动设备。如何才能保证整套设备的稳定性? 后期维护成本问题?由于涉及的环节太多,需要“全才”才能搞定。 ...... 我们要知道算法的下限在哪里。 涉不涉及更换型号,能否提供符合模型训练的场景要求,比如至少得有GPU吧,或者可以上网进行云端训练。 对时间上的要求,很多替换人工工位都要要求比人更快。 部署阶段 这个阶段坑比较多,基本上都是技术方面。也是所谓的“脏活”。包括模型优化,跨平台前向推理,模型加密。终于到部署阶段了,也看到了落地的曙光。 关于深度学习人工智能落地,已经有有很多的解决方案,不论是电脑端、手机端还是嵌入式端,将已经训练好的神经网络权重在各个平台跑起来,应用起来才是最实在的。 收集数据利用上面部署阶段所说的闭环生态工具链来持续完成这个事情。至此,你的AI项目已经落地。 ? End ? 本文仅做学术分享,如有侵权,请联系删文。

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    在药物发现中采用AI技术:制药公司当下应该如何行动

    包括多数全球顶尖制药公司在内的一批制药公司已尝试将AI应用于药物研发流程。 对于大多数制药公司来说,需要为AI在药物发现中的未来进行规划或作出决定。 新的参与者正在快速扩大规模并创造巨大的价值,但应用是多样化的,制药公司需要确定人工智能可以在哪里应用以及如何将价值最大化。 这样的方式可以帮助在整个组织中嵌入数据治理和清理过程,为下一个应用打下基础,当没有确定的投资回报率时,公司可以迅速重新部署资源。 创造一个清晰的战略愿景和雄心 决定在哪里应用人工智能,并明确你所期望的变化。确定是使用人工智能来优化当前的发现过程,还是使用人工智能优先的模式来改造发现项目。 关键问题包括:我们在哪里有数据优势?我们在哪里展示了内部价值证明?我们在哪里已经建立了必要的科学、人工智能和机器学习能力? 要大胆但不要低估变革的阻力 扩大人工智能的规模可能是一个挑战。

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    Nvidia和NetApp公开面向企业的AI数据平台Ontap AI

    值得庆幸的是,大数据的兴起有与云存储价格的持续下降相吻合,部分原因在于更便宜的媒体成本,更好的管理工具以及对象存储的创新。 但并非所有云存储提供商都是平等的。 “我们对数据管道的独特愿景提供部署的简单性,人们希望从小规模开始并逐渐成长。最终,我们希望客户能够跨越边缘管理数据……关联数据集,构建大型数据湖,并且最终做出更快的决策并做出更好的数据决策。” 将此解决方案结合在一起的连接组织是NetApp的Data Fabric,这是一种SaaS和内部部署解决方案,可统一云中的数据源,特别是数据中心中的云,来自服务提供商的公共云产品以及混合私有或公共云,无论数据的格式或物理位置如何 “在AI领域,数据集成至关重要,”Nvidia副总裁兼总经理Jim McHugh在接受采访时表示。“GPU AI培训真正需要的是与传统应用程序完全不同的。 它将Ontap AI应用于垂直医疗保健领域,利用该技术构建评估药物治疗及其对患者预后的影响的系统。它还使用Ontap AI来创建Vincent,这是一个深度学习程序,旨在学习如何像人类一样绘画。

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    机器学习快速粉碎摩尔定律,医院已开始摘取AI低枝果实

    【新智元导读】在几位医疗行业知名人士的眼中,AI 在这一领域的发展比预想的更快。有远见的医院已开始部署 AI 技术,使用了诸如患者自动诊疗、智能信息推荐、智能账单等等比较容易实现的 AI 应用。 眼下精明的医院已经开始在特定用例中部署 AI、认知计算和机器学习方面的应用了。医疗行业的知名人士预测,AI 在这一领域的发展将比此前预想的更快。 医院已经开始部署 AI 患者和医护人员——包括临床医生、医生、护士、专家,甚至行政人员和行政人员——都开始在医疗领域的改革浪潮中寻找立足点,寻求先发优势的医院已经认识到 AI 正在成为整个系统的关键,而不仅仅是 Carolinas HealthCare 的首席信息和分析员 Craig Richardville 说:“要想成功,必须了解 AI 能够如何应用在你的市场和患者人群中。” AI 技术快速爆炸。医疗保健提供商将能够在不久的未来通过 DNA 诊断疾病,Olson 表示,这个行业正处在 AI 技术变得更快、更好、更便宜的交汇点上。

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    自动化迭代,RPA与传统自动化有何区别?

    随着新技术的发展、自动化的升级,人们接触到了RPA技术、AI技术这类提升业务效率的新型“武器”。 什么是RPA? RPA所具备的优势:快速部署、易于使用、无需休息、不易出错、价格便宜、效率更高。它可轻松集成在任何IT应用程序(包括遗留IT系统)上,而无需替换现有的应用程序。 RPA解决方案可有效管理事务密集的后台操作,包括使用多个数据来源,并实时将数据输入IT应用系统,就像员工手动操作那样。 RPA应用程序基于每个流程的独特需求进行配置,并嵌入定制的业务规则,在保证高质量的前提下,几乎不会出错。 RPA与传统自动化的区别 尽管RPA更具广泛适用性,然而传统的自动化也仍然存在。

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    如何提升AI算力?他们这样说......

    刘莹教授提到,单 CPU 的发展已经不能满足实际应用的需求,AI 时代必须要依靠并行计算。目前,并行计算的主流架构是异构并行计算平台。 他们关注在嵌入式端侧的部署,比如无人机、智能摄像头等。他主要从性能库(BLAS、DNN库等)和框架两个维度讲述了嵌入式 AI 性能优化。 何永认为未来中心化的云计算可能会走向分步式的云计算,主要有以下两个原因,第一是 GPU 很便宜,可以节省 70% 以上的成本。 可以通过闲置资源再利用的方式,比如可以把资金拿出来,然后在生产链上使用,生产链就会提供便宜机器。 关于私密数据的问题,何永表示,训练数据都是在生产链之上,最终拿到模型,所以对于数据的提供方来说可以做隐私控制,最终可以拿到便宜的隐私数据。 为什么这些一定要通过区块链技术来做?

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