Archives par mot-clé : deep learning

Baidu/Deep Voice apprend à parler en quelques heures seulement !

Non, il ne s’agit pas du logo d’une nou­velle mar­que d’aliments pour chien ! Hey, on est sur un blog qui par­le tech­no ou pas ? Rap­pelez-vous, nous avons par­lé il y a quelques temps de Deep­Mind qui est devenu le cham­pi­on inter­na­tion­al de Go grâce au Deep Learn­ing (Ten­sor­flow). Aujourd’hui, nous allons par­ler de Deep… Voice ! Rien à voir avec Google, mais plutôt avec les chi­nois de Baidu ! Chez Google, la tech­nolo­gie Ten­sor­flow est présente à tous les étages et a per­mis de d’améliorer grande­ment des ser­vices comme Google Trans­late (vous ver­rez, bien­tôt, les tra­duc­tions seront par­faites: elles le sont en anglais-chi­nois déjà). Des tech­nolo­gies comme la recon­nais­sance ou la syn­thèse vocale dérivent un peu de tout ça. Qu’en est-il chez Baidu ? Déjà qu’ils ont 80% du traf­fic coté moteur de recherche en chine… veu­lent-ils inve­stir d’autres domaines avec force et rage ?

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Du nouveau chez AMD pour l’IA: des processeurs Epyc et des GPU Instinct

Il y a quelques temps, je vous présen­tais la nou­velle archi­tec­ture Vega d’AMD dans cet arti­cle en pré­cisant que ce serait très bien pour le Deep Learn­ing.  Alors que Nvidia investi depuis longtemps le secteur avec sa pro­pre gamme, AMD avait pris un cer­tain retard, ne con­cur­rençant pas les Xéons d’Intel pour les fer­mes de serveurs, ni les archi­tec­tures dédiées de Nvidia pour le Deep Learn­ing.

Les choses ont changé ! Avec les nou­veaux processeurs Epyc, Intel se voit égale­ment con­cur­rencé coté serveurs. Et les dif­férentes Radeon Instinct sont des GPU dédiés à l’IA, la MI25 venant bat­tre la Tes­la P100 de Nvidia au niveau per­for­mances. Jetons un œil à ces nou­velles tech­nolo­gies.

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Actu IA: Tesla V100, Google Home et industrie 4.0

Cette semaine, nous allons revenir sur plusieurs points présen­tés lors de la Google I/O. Notam­ment, la présen­ta­tion de la Nvidia Tes­la  V100 des­tinée au Deep Learn­ing et des sta­tions de tra­vail comme la DGX-1 et la Vol­ta. Nous par­lerons aus­si de Google Home et de Lens. Enfin, nous ver­rons une librairie et un out­ils bien pra­tique pour l’entre­prise 4.0.

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Actu IA: Applications de Deep Learning, Librairies, Chatbot, Assistants personnels, Memristor et Neural Link

Bon, ça bouge beau­coup du coté du Deep Learn­ing… avant on appelait cela réseaux de neu­rones… faut ajouter pro­fond à la fin main­tenant. Si vous voulez en savoir plus, vous pou­vez lire ma cri­tique du livre “Com­pren­dre le Deep Learn­ing” de Jean-Claude Heudin. Cette semaine, on va donc par­ler out­ils de deep learn­ing, librairies, API, Chat­bot, assis­tants per­son­nels, mem­ris­tors et … Elon Musk (ben oui, encore).

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Livre “Comprendre le Deep Learning” de Jean-Claude Heudin

Je vous l’avais promis sur Face­book pour ceux qui m’y suiv­ent, voici un petit retour sur le dernier livre de Jean-Claude Heudin, “Com­pren­dre le Deep Learn­ing: Une intro­duc­tion aux réseaux de neu­rones” aux édi­tions Sci­ence ebook.

Avant d’entrer dans le détail, voici mon ressen­ti général: il s’agit d’un livre agréable à lire, rel­a­tive­ment sim­ple d’accès, qui ne se con­tente pas de vul­garis­er un des domaines phares de l’Intelligence Arti­fi­cielle. Il explique avec des exem­ples con­crets et pro­gres­sifs, et con­tient même un volet “pra­tique” qui per­met au lecteur d’aller plus en avant, s’il le souhaite. Après, pour ceux qui con­nais­sent déjà le domaine, c’est très léger — je l’ai lu en 3H mais sans le volet “pro­gram­ma­tion” — Toute­fois, le con­trat est rem­pli: il s’agit d’une intro­duc­tion et je pense que c’est suff­isam­ment bien expliqué pour que n’importe qui, avec un min­i­mum de con­nais­sances en maths bien sûr, puisse suiv­re la démon­stra­tion.  Nous sommes sur un livre de 178 pages pour un prix de vente de 15€, c’est très cor­rect.

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