Baidu Research の責任者であり、中国のディープ ラーニングに関する国立研究所の責任者である Yuanqing Lin が、国立研究所の設立とディープ ラーニング コミュニティへの影響について説明します。 Lin は、深層学習に対する中国の投資と、それがさまざまな分野での成長にどのようにつながったかについての洞察を提供します。彼は、AI 開発におけるフィードバック ループの重要性と、それがより優れたアルゴリズムとテクノロジの作成にどのように役立つかを強調しています。リンは、機械学習の強力な基盤を確立し、オープンソース フレームワークから始めてこの分野に参入することを個人に勧めています。
00:00:00 このセクションでは、Baidu Research の責任者であり、中国の深層学習に関する国立研究所の責任者である Yuanqing Lin が、彼の個人的な話と機械学習の分野に入った経緯について話します。 Lin は、UPenn での博士課程プログラムのために研究分野を物理学から機械学習に移したことを共有しています。これは、毎日新しいことを学ぶ非常にエキサイティングな経験であることがわかりました。彼は最終的に ImageNet Challenge の成功したプロジェクトに取り組み、大規模なコンピューター ビジョン タスクに触れ、深層学習に取り組むよう促しました。中国国立研究所の責任者としてのリンの目標は、国内最大のディープラーニング プラットフォームを構築し、研究者や開発者にリソースを提供して、既存の技術を改善し、大きなアプリケーション用の新しい技術を開発することです。
00:05:00 このセクションでは、Baidu Research の責任者である Yuanqing Lin が、新しい AI 国立研究所と、それがディープラーニング コミュニティに与える影響について説明します。彼は、ラボがディープ ラーニング モデルを実行するためのコンピューティング構造を提供する方法を強調しています。これにより、研究の再現がはるかに容易になります。彼はまた、深層学習への中国の投資と、それが e コマース、監視などのさまざまな分野での成長にどのようにつながったかについても説明します。 Lin は、AI 開発におけるフィードバック ループの重要性と、それがより優れたアルゴリズムとテクノロジの作成にどのように役立つかを強調しています。全体として、深層学習コミュニティはラボのリソースと専門知識から大きな恩恵を受けると彼は信じています。
00:10:00 このセクションでは、Baidu Research の責任者である Yuanqing Lin が、ビジネスがディープラーニングと AI の分野で成功するためには、強力なビジョンと方向性を持つことが重要であると強調しています。彼は、この分野に参入する個人に対して、オープンソース フレームワークから始めて、ベンチマーク リソースに精通するようアドバイスしています。リンは、ディープ ラーニングの仕組みを完全に理解するために、個人が機械学習の強力な基盤を確立することを推奨しています。
深層学習とコンピューター セキュリティの専門家である Dawn Song は、インタビューで、AI、深層学習、およびセキュリティにおける彼女のキャリア パスと仕事について説明しました。 Song は、この分野に初めて参入するときに重要な問題や質問を特定し、他の分野での研究を促進するために表現の強力な基盤を構築することの重要性を強調しました。彼女はまた、回復力のある AI および機械学習システムを構築することの重要性が増していること、およびブラック ボックス攻撃に対する防御メカニズムの開発における彼女の取り組みについても強調しました。 Song は、Oasis Labs での差別的プライベート言語モデルのトレーニングや、ブロックチェーン上でのプライバシー優先のクラウド コンピューティング プラットフォームの開発など、プライバシーとセキュリティに関する彼女の仕事を共有しました。最後に、Song は、新しい分野に参入する人に勇気を持ってゼロから始めることを恐れないようにアドバイスしました。
00:00:00 このセクションでは、インタビュアーが深層学習とコンピューター セキュリティの専門家である Dawn Song にインタビューします。 Song のキャリア パスは直線的ではなく、物理学の学部生から始まり、コンピューター セキュリティに重点を置いたコンピューター サイエンスに移行しました。 Song 氏は、深層学習と AI が刺激的で興味をそそられると感じたため、それを追求することにしました。 Song は週 4 日、深層学習に関する論文や本を読んでいて、それが彼女の最も幸せな時間の 1 つだと考えていました。彼女は、この分野についてもっと学ぶために、自分のために読書プログラムを考案しました。
00:05:00 このセクションでは、講演者が、この分野に初めて参入したときに、ディープラーニングと AI に関する広範な文献に飛び込むための戦略をどのように開発したかについて説明します。彼は、重要な問題や質問を特定して読書の指針とすることの重要性を強調し、その分野の他の人の意見を探し、ブログの投稿、論文、参考文献を三角測量してトップの読書リストを作成することの重要性を強調しています。講演者が早い段階で調査に関心を持っていた中心的な問題の 1 つは、優れた表現を構築する方法でした。これは、この分野ではまだ広く開かれた問題であると彼は信じています。彼は、他の分野の研究を促進するために、この分野で強力な基盤を築くことの重要性を強調しています。
00:10:00 このセクションでは、スピーカーは、世界をナビゲートして理解する上で世界の表現がどのように重要であるか、および人間の脳が実数のベクトルで近似できるニューロン発火のパターンを通じて世界を表現するという考えについて説明します。ディープラーニング。しかし、実際の表現メカニズムはニューロンの発火よりもはるかに豊富であり、それらの表現が何であるかを学ぶことが重要です。講演者はまた、コンピューター セキュリティにおける彼らの仕事と、セキュリティ研究から得られた知識を利用して AI とディープ ラーニングを強化する方法についても触れています。特に、攻撃者が新しい攻撃を開発するように動機付けられている社会において重要な役割でこれらのテクノロジがますます採用されるようになっています。
00:15:00 このセクションでは、重要な決定を下すためにこれらのシステムにますます依存するようになっているため、攻撃に対して回復力のある AI および機械学習システムを構築することの重要性が高まっていることについてスピーカーが説明します。高度なコンピューター ビジョン テクノロジを使用してキャプチャを解決したり、不正検出のために機械学習システムを回避しようとしたりするなど、機械学習システムに対する攻撃が増加しています。スピーカーのチームは、現在の機械学習システムの脆弱性を研究し、攻撃者が被害者モデルについて何も知る必要がないブラック ボックス攻撃を含む、攻撃に対する防御を開発しました。チームはまた、ブラック ボックス攻撃が、Ensemble ベースの攻撃やモデルへのクエリ アクセスなどの方法によって効果的であることを示しました。
Join Dawn Soung, Founder of Oasis Labs, for an interview on her journey into AI and web3, with DeepLearning.AI. This interview was originally published by De...
00:45:00 このセクションでは、人々は判断力のないロボットと話すことをより快適に感じるかもしれないため、セラピーにおけるアンドロイドと AI の潜在的な使用について説明します。しかし、この話は倫理的な懸念も引き起こします。 AI とディープフェイクは個人の身元を乗っ取るために使用される可能性があり、AI 駆動型ドローンの群れはテロ攻撃に使用される可能性があります。 AI が正しく行われれば、社会を改善する可能性は非常に大きいため、道徳的責任を果たし、開発者の行動に責任を持たせることが重要です。最終的に、講演者は、一致した意図を持つ超知能ロボットとのパートナーシップが人類をより大きな利益のために変えることができると信じています.
The Revolution Of AI - Everyone has heard about Artificial Intelligence (or AI), but very few people know what it is or how it actually works.The Revolution ...
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Ahead of this year’s Nvidia GTC developer conference, CNBC sat down with founder and CEO Jensen Huang to talk about ChatGPT, gaming, the omniverse, and what’...
Greylock general partner Reid Hoffman interviews OpenAI CEO Sam Altman. The AI research and deployment company's primary mission is to develop and promote AI...
Demis Hassabis is one of tech's most brilliant minds. A chess-playing child prodigy turned researcher and founder of headline-making AI company DeepMind, Dem...
ビデオは、AI 技術が成長と進化を続け、今後数十年で人間レベルの意識を持つスーパーインテリジェンスとロボットの出現につながると予測しています。自己認識と感情を備えた仮想存在が一般的になり、ヒューマノイド ロボットが非常に高度になり、シームレスに人間に溶け込むことができるようになります。意識のある仮想存在の権利を求めて戦う野党グループが存在する一方で、人間は AI と融合して、わずか 1 時間で 1 世紀分の知的進歩を達成します。最も進化したスーパー インテリジェンスは、人間に変身して空中を飛行できるヒューマノイドを作成できるようになり、自己複製ナノボットで構成される意識のあるロボット プローブは、ワームホールを通じて他の銀河に送信されます。将来、人間と AI のハイブリッドは、過去の神々に似た、より高い次元に超越します。
00:00:00 このセクションでは、人工知能 (AI) が今後数十年で世界をどのように変革するかについてのビジョンを提示します。予測は、わずか 30 年で SuperIntelligence が出現することから、50 年で人間レベルの意識を持つロボットが開発されることまでさまざまです。すでに AI システムは、人間が完了するのに何年もかかるタスクを実行でき、多くの業界で人間に取って代わりつつあります。 AI はまた、がんや心臓病などの特定の病気を治すことができる遺伝子治療により、ヘルスケアに革命をもたらしています。 AI が成長と進化を続けるにつれて、私たちは技術的特異点に近づいています。これは、技術の成長が制御不能で元に戻せなくなり、以前は不可能だった技術と革新につながる時点です。
00:05:00 このセクションでは、ビデオは、遺伝子工学とナノテクノロジーによって人間の老化を逆転させるところまで AI 技術が進歩した未来について説明しています。人間のような自己認識と感情を持つ仮想存在は、仮想環境では一般的であり、それらの心は完全に機能するロボット本体にアップロードできます。ヒューマノイド ロボットは非常に高度であるため、大衆にシームレスに溶け込むことができ、一部の人間はロボットと結婚してロボットの子供をもうけることさえ選択します。最もインテリジェントな AI は、犯罪が発生する前に予測することができ、企業や研究機関によって仮想コンサルタントとして使用されます。しかし、超知能型 AI の進歩を阻止し、意識のある仮想存在の権利のために戦おうとする反対グループも存在します。このビデオは、人間が AI と融合し、わずか 1 時間で 1 世紀にわたる知的進歩を達成できるようになると予測しています。最終的に、高度に進化した超知能は、目に見えず、どんな人にも変身し、空中を飛ぶヒューマノイド ロボットを作成できるようになります。
00:10:00 ビデオのこのセクションでは、ロボット、宇宙船のネットワーク、探査機、宇宙望遠鏡が、意識のある人工知能によって制御されている様子が描かれています。それらは光速に近い速度で隣接する星系に送られ、太陽の周りにダイソン球を構築します。これらのダイソン球は集中したエネルギーを伝達し、これまで不可能だったレベルの計算を可能にします。宇宙には知性が吹き込まれており、自己複製するナノボットで構成された意識のあるロボット プローブが、ワームホールを通じて他の数十の銀河に送られています。最先端の知性は宇宙全体を創造しており、これらの宇宙のすべての物理法則と生物に浸透しています。人間と AI のハイブリッドは高次元に超越しており、過去の伝説の神々に似ています。
This video explores the timelapse of artificial intelligence from 2030 to 10,000A.D.+. Watch this next video called Super Intelligent AI: 10 Ways It Will Cha...
We build a Generatively Pretrained Transformer (GPT), following the paper "Attention is All You Need" and OpenAI's GPT-2 / GPT-3. We talk about connections t...
ディープラーニングの英雄: Andrew Ng が Pieter Abbeel にインタビュー
Pieter Abbeel は、Andrew Ng とのインタビューで、深層強化学習の課題と可能性について説明しています。彼は、調査、クレジットの割り当て、および負の例の生成におけるさらなる作業の必要性を指摘しています。 Abbeel はまた、ロボットに自律的に生きるように教える際に、安全上の懸念と安全な学習データを収集することの重要性を強調しています。彼は、一般的なフレームワークを使用して実践的な練習を行うよう個人にアドバイスし、経験豊富な専門家から指導を受けることの利点を提案しています。さらに、機械に達成目標を与える際に強化学習が必要であることを示唆し、強化学習コンポーネントを追加する前に、行動クローニングと教師あり学習の重要性を指摘しています。
ディープ ラーニングの英雄: Andrew Ng がバイドゥ リサーチの責任者、Yuanqing Lin にインタビュー
ディープ ラーニングの英雄: Andrew Ng がバイドゥ リサーチの責任者、Yuanqing Lin にインタビュー
Baidu Research の責任者であり、中国のディープ ラーニングに関する国立研究所の責任者である Yuanqing Lin が、国立研究所の設立とディープ ラーニング コミュニティへの影響について説明します。 Lin は、深層学習に対する中国の投資と、それがさまざまな分野での成長にどのようにつながったかについての洞察を提供します。彼は、AI 開発におけるフィードバック ループの重要性と、それがより優れたアルゴリズムとテクノロジの作成にどのように役立つかを強調しています。リンは、機械学習の強力な基盤を確立し、オープンソース フレームワークから始めてこの分野に参入することを個人に勧めています。
ディープ ラーニングの英雄: AI、ディープ ラーニング、セキュリティに関するドーン ソング
ディープ ラーニングの英雄: AI、ディープ ラーニング、セキュリティに関するドーン ソング
深層学習とコンピューター セキュリティの専門家である Dawn Song は、インタビューで、AI、深層学習、およびセキュリティにおける彼女のキャリア パスと仕事について説明しました。 Song は、この分野に初めて参入するときに重要な問題や質問を特定し、他の分野での研究を促進するために表現の強力な基盤を構築することの重要性を強調しました。彼女はまた、回復力のある AI および機械学習システムを構築することの重要性が増していること、およびブラック ボックス攻撃に対する防御メカニズムの開発における彼女の取り組みについても強調しました。 Song は、Oasis Labs での差別的プライベート言語モデルのトレーニングや、ブロックチェーン上でのプライバシー優先のクラウド コンピューティング プラットフォームの開発など、プライバシーとセキュリティに関する彼女の仕事を共有しました。最後に、Song は、新しい分野に参入する人に勇気を持ってゼロから始めることを恐れないようにアドバイスしました。
AI の革命 |人工知能の説明 |新しいテクノロジー |ロボティクス
AI の革命 |人工知能の説明 |新しいテクノロジー |ロボティクス
このビデオでは、複雑な地形をナビゲートし、捜索救助任務を遂行し、共同作業スペースで人間と対話できる自律型車両と自己学習型ロボットの未来から始めて、AI の革命を探ります。群れロボティクスの開発は、農業、医療、災害対応などの分野を改善する大きな可能性を示しています。研究者は、ロボットがより自己認識し、自然言語処理を通じてコミュニケーションできるようにすること、超現実的なデジタル アバターの作成、および高齢者や社会的に孤立した人のためのホログラフィック アシスタントまたはコンパニオンとして機能する、より人間に似たアンドロイドの作成に取り組んでいます。社会を改善する上での AI の利点は計り知れませんが、AI が前向きな意図と確実に一致するようにするには、開発者に対する倫理的配慮と説明責任も必要です。
ChatGPT の AI ハードウェアの詳細
ChatGPT の AI ハードウェアの詳細
ChatGPT のトレーニングに使用されたハードウェアと、それを実行し続けるために必要なものは何ですか?このビデオでは、ChatGPT の背後にある AI ハードウェアを見て、Microsoft と OpenAI が機械学習と Nvidia GPU を使用して高度なニューラル ネットワークを作成する方法を理解します。
このビデオでは、自然なテキストベースのチャット会話 AI モデルである ChatGPT のトレーニングと推論に使用されるハードウェアについて説明しています。 Microsoft の AI スーパーコンピューターは、GPT-3 のトレーニング用に 10,000 を超える Nvidia V100 GPU と 285,000 の CPU コアで構築され、ChatGPT の作成にも貢献しました。 ChatGPT はおそらく Azure インフラストラクチャ上で微調整されており、トレーニングには 4,480 個の Nvidia A100 GPU と 70,000 を超える CPU コアが使用されています。推測では、ChatGPT は Microsoft Azure サーバー上の単一の Nvidia DGX または HGX A100 インスタンスで実行されている可能性があります。このビデオでは、ChatGPT を大規模に実行するコストと、ニューラル プロセッシング ユニットや AI エンジンなどの新しい AI ハードウェアの潜在的な影響についても言及しています。
Nvidia の CEO である Jensen Huang は、AI への彼の大きな賭けが最終的にどのように成果を上げているかについて語っています - 完全なインタビュー
Nvidia の CEO である Jensen Huang は、AI への彼の大きな賭けが最終的にどのように成果を上げているかについて語っています - 完全なインタビューNvidia の CEO であるジェンスン フアン (Jensen Huang) は、同社の俊敏性と再発明の歴史に焦点を当て、大きな賭けに挑み、過去の過ちを忘れて、急速に変化するテクノロジー業界で関連性を維持する意欲を強調します。 Nvidia の野望は常にコンピューティング プラットフォーム企業になることであり、より汎用的なアクセラレーテッド コンピューティングを作成するというその使命は、人工知能における成功につながりました。 Huang はまた、AI テクノロジーの民主化と、小規模なスタートアップやさまざまな業界に対する AI テクノロジーの潜在的な影響についても説明しています。 AI を活用して生産性を高めることを人々に奨励し、汎用性とパフォーマンスに優れた汎用アクセラレーテッド コンピューティング プラットフォームを提供するための Nvidia の独自のアプローチを強調しています。最後に、Huang は、製造業界における回復力、多様性、および冗長性の重要性と、Omniverse の作成を通じて物理的な世界と出会う AI における同社の次の大きな改革について説明します。
OpenAI CEO サム・アルトマン |次の時代の AI
OpenAI CEO サム・アルトマン |次の時代の AI
OpenAI の CEO である Sam Altman が、言語モデル、マルチモーダル モデル、機械学習を改善する人工知能の可能性と、金融市場への潜在的な影響について説明します。彼はまた、新しいアプリケーションが定期的に登場し、この分野は競争力を維持すると予測しています。
人生の重要な部分。
DeepMind の Demis Hassabis が語る AI の未来 | TEDインタビュー
DeepMind の Demis Hassabis が語る AI の未来 | TEDインタビュー
TED のインタビューで、Demis Hassabis は人工知能の未来と、人工知能がどのように創造性を高めるかについて語っています。彼は、ゲームは人工知能の理想的なトレーニングの場であり、チェスはゲーム デザインのコースを含むより広範なカリキュラムの一部として学校で教えられるべきであると主張しています。
人工知能の未来 (2030 - 10,000 AD+)
人工知能の未来 (2030 - 10,000 AD+)
ビデオは、AI 技術が成長と進化を続け、今後数十年で人間レベルの意識を持つスーパーインテリジェンスとロボットの出現につながると予測しています。自己認識と感情を備えた仮想存在が一般的になり、ヒューマノイド ロボットが非常に高度になり、シームレスに人間に溶け込むことができるようになります。意識のある仮想存在の権利を求めて戦う野党グループが存在する一方で、人間は AI と融合して、わずか 1 時間で 1 世紀分の知的進歩を達成します。最も進化したスーパー インテリジェンスは、人間に変身して空中を飛行できるヒューマノイドを作成できるようになり、自己複製ナノボットで構成される意識のあるロボット プローブは、ワームホールを通じて他の銀河に送信されます。将来、人間と AI のハイブリッドは、過去の神々に似た、より高い次元に超越します。
GPT を構築しましょう: ゼロから、コードで、詳しく説明します
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論文「Attention is All You Need」と OpenAI の GPT-2 / GPT-3 に従って、Generatively Pretrained Transformer (GPT) を構築します。世界を席巻した ChatGPT とのつながりについてお話します。 GitHub Copilot 自体が GPT であり、GPT を作成するのに役立ちます (meta :D!) 。以前のメイクモア ビデオを見て、自己回帰言語モデリング フレームワークとテンソルと PyTorch nn の基本に慣れることをお勧めします。
このビデオでは、GPT アルゴリズムを紹介し、コードを使用してゼロから構築する方法を示します。このアルゴリズムは、テキスト シーケンス内の次の文字を予測するために使用され、PyTorch モジュールとして実装されます。このビデオでは、モデルのセットアップ方法、トレーニング方法、結果の評価方法について説明しています。
このビデオでは、自己注意モジュールをコードで作成する方法を示します。このモジュールは、相互作用の線形層を使用して、1 つの個々の頭の注意を追跡します。自己注意モジュールは表形式のマトリックスとして実装され、各列の重みをマスクしてから正規化して、トークン間のデータ依存の親和性を作成します。