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2017-05-09 第4期 |
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面向机器学习和深度学习的英特尔优化工具和框架 |
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本文介绍了面向机器学习和深度学习的英特尔优化工具和框架，还展示了集成至上述优化工具和框架的英特尔库（有助于充分利用优化工具和框架，在英特尔® 架构上实现最佳性能）。这些信息对初次使用的用户、数据科学家和机器学习工作人员非常实用，能够帮助他们快速了解英特尔优化工具和框架。 |
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扩展机器学习，满足人工智能日益增长的要求 |
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| 如今，人工智能依赖机器学习，后者是一类能够随着时间进行改善的算法，其关键是具备出色的数据处理能力，并不断对硬件及方法进行完善。这是人工智能的一贯原则，但是由于需要处理和开发的数据规模较大，而现实中没有这么多数据，这个原则并未贯彻执行。如今，数据的规模每年提升一倍，其增度超过了计算能力。这就是我们讨论人工智能的真正原因，也验证了机器学习是实现人工智能功能的有效手段。 |
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英特尔 Kaggle 竞赛技术参考 |
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| 2017 年3 月15日，英特尔携手 MobileODT*（MobileODT* 公司致力于向全球每位女性普及宫颈癌筛选）在 Kaggle.com 网站推出人工智能竞赛。Kaggle 是知名的数据相关竞赛的领先平台，通过该平台，公司可以发布建模问题，专业人士、开发人员和研究人员以竞赛的形式提供最佳解决方案。 |
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面向人工智能的英特尔校园大使计划：是什么？ |
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| 英特尔® 软件学生开发人员计划，该计划旨在和创新型学校和大学的学生展开协作，共同在机器学习和人工智能领域取得突破。作为该计划的一部分，我们还宣布推出面向人工智能的英特尔® 学生校园大使计划，该计划是一项令人振奋的全新计划，为大学生提供了与英特尔互动、参与英特尔机器学习、深度学习和人工智能项目的机会。
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借助英特尔集成显卡，优化提升PC版 Halo War*2 性能 |
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| 由于团队想在游戏中利用众多新特性，需要持续更新驱动程序、编译器和 Windows 10 版。 幸运的是，他们和各种硬件厂商保持直接联系，有机会获取配有特定修复的测试版驱动程序以及测试版内部工具。随着时间的推移，驱动程序、工具和验证层越来越成熟，出现的错误通常来自游戏代码，比较容易跟踪。 |
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Intel技术双周刊 |
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