源之原味

NVIDIA 的一个高中生的洞察力

 

这篇文章来自 nvidia.com。原始 url 是: https://blogs.nvidia.com/blog/2018/04/11/insights-from-a-high-schooler-at-nvidias-gtc/

以下内容由机器翻译生成。如果您觉得可读性不好, 请阅读原文或 点击这里.

编者注: 见 Jocelin 苏, 2016 斯坦福 AI4ALL (原水手) 校友。下面, Jocelin 分享她的学识从NVIDIA 的 GPU 技术会议.八 AI4ALL 校友参加了3月的会议, 渴望参加充满活力的演讲者会议, 并通过亲身活动发展他们对 AI 的热爱。

阳光闪闪了圣何塞 McEnery 会议中心, 2018 NVIDIA GPU 技术会议的网站, 我走近。由领先的 GPU 制造商和 AI 公司 NVIDIA 主办的专业技术学院, 是一个国际性的科技行业领导者和研究人员的聚集地, 讨论人工智能和机器学习的有影响力的发展。

在大楼内, 2 辆圆滑的自主汽车迎着入口处的游客, 绿色和白色的 NVIDIA 横幅装饰着室内, 世界各地的工业专业人士都在到处游荡, 这有助于营造一个充满活力的氛围。有数以百计的 AI 应用程序, 从医疗保健到 VR, 从 NVIDIA CEO 詹森, 一个公司的展厅, 和编程实验室的基调, 4 天长的会议热闹的活动和事件的技术爱好者。

Jocelin 和其他 AI4ALL 校友在会议上

作为 AI4ALL's 校友团的一部分, 我和其他7女孩一起参加了一天的教学。我们参加的第一次谈话是 "结合 VR, AR, 模拟, 和很多创造一个数字双胞胎" 提出的洛克希德马丁。与我想象的相反, 数字双胞胎是一个人的数字外观, 但是物理产品或环境的虚拟模型。这些模型可以像船的内部、飞机或外层空间的行星一样变化。在这些敏感或危险的区域, 人类为了收集决策所需的信息而与数字双胞胎进行交互会更安全、更经济。此外, 虚拟样机使用虚拟和增强的现实技术可以导致更好的设计产品和更有效的制造。

AI4ALL 校友在 emoji 表情脸识别演示

在对在洛克希德马丁谈话中的一架直升机的演示进行检查后, 我们在 emoji 表情的面部识别演示中停了下来。在那里, 相机软件可以辨别我们的面部表情和输出快乐, 悲伤, 愤怒, 反感, 中性, 或轻蔑的 emojis 在我们的脸旁边。旁边是一个鸡模型演示, 其中一台机器扫描我们的2D 相机捕捉图像, 并配置了3D 鸡模型, 可以反映我们的身体运动, 甚至奠定金蛋!

AI4ALL 校友参与 NVIDIA 实验室的自我节奏实验

然后, 我们进行了自我进度的实验室, 从深入学习的基本知识到高级图像处理。通过 Jupyter 的笔记本教程, 我首先学会了风格转换, 其中某一块的艺术风格被转移到一个正常的图像使用机器学习图书馆火炬。然后, 我学到了视频中的深入学习和对象检测的概述。

中午的时候, 会议上最激动人心的部分是: 午餐和展览厅!该活动的特点是著名的公司, 如 NVIDIA, 谷歌, Facebook 和 IBM, 200 多个初创企业分为示范领域, 如 VR 村, 机器人, 和自主汽车。我们看到了一个机器人, 吸箱运输, 一个机器人, 可以从货架上拿起食物订单, 从 NVIDIA 和丰田的自驾车汽车, 一个巨大的自驾车运输车, 甚至一个自主拖拉机。

在参观了展馆之后, 我们参加了 Affectiva 提出的 "车内体验的未来"。随着自主车辆的迅速发展, 除了通过街道安全导航和精确的路径制定, 这些车辆必须能够检测乘客的情绪状态, 以优化他们的经验。AI 能够解释面部表情、言语和语境是这一目的必不可少的。Affectiva 的情感 AI 解决方案使用了深入学习模型, 采用卷积神经网络和长短期记忆单元, 以检测视频捕获的面部表情的情绪, 能够感知的行为, 如微笑, 打呵欠, 或打喷嚏。

通过文体迁移学习艺术与人工智能的交叉点

我们的第三次和最后的谈话, "GPU 的实时遗传分析" 是由牛津技术提出的, 他们讨论了一些袖珍产品, 可以在一个实时环境中进行 DNA 和 RNA 分析。这些设备依赖于基于纳米的基因测序, 并应用于临床诊断、感染监测等。使用现代 GPU 技术有助于解决信号处理、数据和分析方面的挑战。

了解更多关于 AI 的知识, 获得突破性技术的洞察力, 以及亲身体验行业环境是我从教学专业那里得到的最大收获。我感谢 AI4ALL 和 NVIDIA 为这个机会的慷慨, 因为我们 (可能) 是出席会议的唯一十几岁的女孩。专业人士的相对同质性并不难察觉, 这表明 AI4ALL 等倡议希望解决的问题。最重要的是, 我被鼓舞地知道, 未来在一代人的 AI 中拥有一系列令人难以置信的机会。

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