В предыдущей статье, Обзор нейронных сетей для классификации изображений, мы ознакомились с основными базовыми понятиями сверточных нейронных сетей, а также лежащими в их основе идеями. В данной статье мы рассмотрим несколько архитектур глубоких нейронных сетей, обладающих большой вычислительной мощностью — таких как AlexNet, ZFNet, VGG, GoogLeNet и ResNet — и подытожим основные преимущества каждой из этих архитектур. Структура статьи основана на записи в блоге Основные понятия сверточных нейронных сетей, часть 3.

На прошлой неделе было объявлено о приобретении Intel компании eASIC, которая занимается созданием FPGA-образных средств разработки «структурных ASIC». Структурные ASIC представляют собой нечто среднее между обычными FPGA и обычными ASIC; они позволяют уменьшить время вывода продукта на рынок и уменьшить его стоимость. Технологии eASIC используются Intel с 2015 года в кастомных версиях процессоров Xeon; теперь команда eASIC (120 человек) войдет в подразделение Intel Programmable Solutions Group (PSG).

Итак, этот исторический день настал. Сегодня, 18 июля компании Intel исполнилось ровно 50 лет. Мы продолжаем серию статей «Страницы истории Intel», приуроченную к этому знаменательному событию — по случаю праздника давайте посмотрим архивные фото, показывающие знаменательные моменты в жизни компании.

В конце поста — маленькая тематическая викторина. Ответьте правильно на 6 вопросов и получите приз от компании Intel!

В 1972 году Intel запустила свой первый завод за пределами США — на площади в 2 гектара в Пенанге, Малайзия разместился ее сборочный комплекс. Пожар, уничтоживший завод 1 мая 1975 года, стал крупнейшей технологической катастрофой в истории Intel, случившейся, к тому же, в тот момент, когда молодая компания еще только вставала на ноги.

В данной статье приводится доступный теоретический обзор сверточных нейронных сетей (Convolutional Neural Network, CNN) и разъясняется их применение к задаче классификации изображений.

Intel 1101, статическая RAM, стал первым массовым метал-оксидным полупроводником (МОП) и первым чипом, использующим кремниевый затвор. Чип стал результатом тяжелой работы с негарантированным заранее результатом. Что касается концептуальных основ МОП, то они были заложены еще до основания Intel, но пока еще никто даже близко не подбирался к созданию технологического процесса их коммерческого производства – это был большой риск.

Совсем немного времени осталось до знаменательной для компании Intel даты: 18 июля ей исполнится 50 лет. Чтобы отметить это событие, весь июль месяц мы будем публиковать небольшие отрывки из летописи компании, описывающие самые интересные моменты ее истории, а также ценные архивные фото. Ну а начнем мы с самого первого продукта, носившего имя Intel, чипа памяти 3101.

Предобработка — это общий термин для всех манипуляций, производимых с данными перед передачей их модели, включая центрирование, нормализацию, сдвиг, вращение, обрезку и т. п. Как правило, предобработка требуется в двух случаях.

• Очистка данных. Предположим, что на изображениях присутствуют некоторые артефакты. Чтобы облегчить обучение модели, артефакты необходимо удалить на этапе предобработки.
• Дополнение данных. Иногда небольших наборов данных недостаточно для качественного глубокого обучения модели. Подход с дополнением данных весьма полезен при решении этой проблемы. Это процесс трансформации каждого образца данных различными способами и добавления к набору данных таких измененных образцов. Таким образом можно повысить эффективный размер набора данных.

Рассмотрим некоторые возможные методы трансформации при предобработке и их реализацию через Keras.

Когда в начале этого года был анонсирован первый мини-ПК Intel NUC с гибридной графикой Intel HD/AMD Vega, про него было сказано много хороших слов — самые интересные из них мы привели тогда в блоге. Действительно, устройство получилось примечательным, никогда ранее Intel (а может, и вообще никто) не сосредотачивала столь большую вычислительную мощность в столь малом объеме. Среди прочих авансов нового устройства встретились два, которые мы захотели проверить: "новый NUC может на равных конкурировать с системами на базе NVIDIA GTX 1060" и "Intel NUC Hades Canyon — это самая маленькая VR-совместимая платформа". И проверили.

В данной статье обсуждаются методы, используемые при сборе данных с изображениями в музыкальном проекте со слайд-шоу. Возникли ограничения, вынудившие нас воспользоваться существующей базой данных изображений, а не изображениями, взятыми с Flickr. Тем не менее, в данной статье рассматриваются оба подхода, чтобы читатель мог научиться извлекать данные при помощи Flickr API.

Далее, поскольку качество значительной части изображений, собранных с Flickr, оказалось низким, было решено использовать изображения из существующих баз данных изображений. В частности, были собраны изображения из трех баз данных для психологических исследований.

1 апреля этого года мы опубликовали новость о том, что к своему 50-летнему юбилею Intel выпускает коллекционные компьютеры на базе своих старых х86 процессоров. Но дело было 1 апреля — со всеми вытекающими. А вот теперь совершенно серьезно. К 40-летней годовщине архитектуры х86 и своему дню рождения компания выпустила ограниченную серию процессора с говорящим названием i7-8086K и подровненными, нарядными характеристиками.

На минувшей неделе на конференции Intel Data Center Tech Summit компания официально представила память Optane на базе модулей 3D XPoint в формате DIMM, которая получила название Optane DC Persistent Memory (просьба не путать с Intel Optane Memory — потребительской линейкой кэширующих накопителей).

Планки памяти имеют объем 128, 256 или 512 Гб, распиновка соответствует стандарту DIMM, однако, естественно, аппаратная часть должна поддерживать данный вид памяти — такая поддержка появится в следующем поколении серверных платформ Intel Xeon. Что же касается программной поддержки продукта, то уже довольно длительное время существует Open Source проект Intel Persistent Memory Development Kit (PMDK, до конца прошлого года — NVML).

На определенном этапе своего проекта AI вам придется решить, какую среду машинного обучения вы будете использовать. Для некоторых задач традиционных алгоритмов машинного обучения будет достаточно. Однако, если вы работаете с большим объемом текстов, изображений, видео или речевых данных, рекомендуется использовать глубокое обучение.
Итак, какую среду глубокого обучения выбрать? Эта статья посвящена сравнительному анализу существующих сред глубокого обучения.

У процессоров Intel Cannon Lake оказалась непростая судьба — их выпуск откладывали, переносили, потом опять откладывали… 10-нанометровый техпроцесс оказался сложнее в реализации, чем думалось. Однако все технические проблемы рано или поздно должны были быть решены — вопрос оставался только в сроках. И вот время пришло: без особой помпы, даже, скорее, по-тихому, на рынок выпущен первый 10-нм процессор Intel — им стала модель Intel Core i3-8121U.

Буквально вчера увидела свет новая версия Open Visual Inference & Neural Network Optimization (OpenVINO) toolkit (ранее Intel Computer Vision SDK) — набора библиотек, средств оптимизации и информационных ресурсов для разработки софта, использующего машинное зрение и Deep Learning. Цель OpenVINO — ускорить процесс создания систем компьютерного зрения, предоставляя программистам интегрированную среду разработки, а также оптимизировать код этих продуктов, требующий больших вычислительных затрат, под разнообразные аппаратные платформы (CPU, GPU, FPGA) Intel.

Под катом — полный список компонентов OpenVINO Toolkit, перечень совместимого железа и полезные ссылки.

Продолжают приходить новости о новых накопителях в линейках Intel Optane — как в потребительском, так и в профессиональных сегментах. Совсем недавно мы писали об «Optane для дома» — модели 800Р. Теперь речь о новом накопителе для серьезных профессиональных задач. По сравнению со своими предшественниками модель 905Р более красива, энергоэффективна и быстра, в чем вы можете удостовериться под катом.

В этой статье речь пойдет о:

• оформлении замысла в реальный проект с применением разных методов анализа и соответствующих инструментов управления проектом;
• использовании методологии CRISP-DM (межотраслевой стандартный процесс для интеллектуального анализа данных);
• определении стандартных задач для любого проекта AI.

Некоторые задачи представлены с упором на работу в группе. Если вы работаете в одиночку, вы можете пропустить эти разделы или выполнить соответствующие задачи, совместив в себе несколько функций.

Блог Intel начинает публикацию русского перевода большой серии статей со специализированного ресурса Intel AI Academy. Цель этой публикации — представить разнообразные подходы к искусственному интеллекту и различные способы его применения. Первый пост серии будет в некотором роде предисловием: здесь вы найдете вступительную часть от авторов курса, а также полный список статей на английском и (по мере публикации) на русском языках.

Надеемся, что наш курс окажется для вас полезным.

Вебинарами сейчас уже никого не удивишь, и мест, где поучиться, в интернете предостаточно. Однако даже среди такого изобилия бывают мероприятия, о которых хочется рассказать отдельно — и это анонс одного из них. С удовольствием сообщаем, что 16 мая состоится вебинар, посвященный Project Arena — широкомасштабному демонстрационному VR-проекту для обучения разработчиков.

В апреле в Сан-Франциско прошла Конференция RSA, ставшая в последнее время одной из основных мировых площадок для обсуждения проблем компьютерной безопасности. В этом году основными темами конференции стали защита от глобальных угроз и безопасность интернета вещей. В общую копилку добавились также предложения от компании Intel — нам они показались достаточно интересными, чтобы о них рассказать, даже при отсутствии дальнейших подробностей.