EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

Google Cloud tập trung cao độ vào việc cung cấp các dịch vụ AI và hoạt động như một nền tảng máy học cao cấp.

Một số dịch vụ AI của Google Cloud bao gồm:

• Cloud AutoML - Dịch vụ đào tạo và triển khai máy học, mô hình học tập tùy chỉnh. Kể từ tháng 2018 năm XNUMX, dịch vụ đang ở giai đoạn Beta.
• Cloud TPU - Bộ tăng tốc được Google sử dụng để đào tạo các mô hình học máy.
• Cloud Machine Learning Engine - Dịch vụ được quản lý để đào tạo và xây dựng các mô hình học máy dựa trên các khuôn khổ chính thống.
• Cloud Job Discovery - Dịch vụ dựa trên khả năng tìm kiếm và máy học của Google cho hệ sinh thái tuyển dụng.
• Dialogflow Enterprise - Môi trường phát triển dựa trên máy học của Google để xây dựng giao diện trò chuyện.
• Cloud Natural Language - Dịch vụ phân tích văn bản dựa trên mô hình Học sâu của Google.
• Cloud Speech-to-Text - Dịch vụ chuyển đổi giọng nói thành văn bản dựa trên máy học.
• Cloud Text-to-Speech - Dịch vụ chuyển văn bản thành giọng nói dựa trên máy học.
• API dịch thuật đám mây - Dịch vụ dịch động giữa hàng nghìn cặp ngôn ngữ có sẵn
• Cloud Vision API - Dịch vụ phân tích hình ảnh dựa trên máy học
• Cloud Video Intelligence - Dịch vụ phân tích video dựa trên máy học

Để làm ví dụ, hãy xem các tính năng AutoML Vision (máy học tự động của Google Cloud để tính toán hiểu biết về tầm nhìn) và tiếp tục với chương trình giảng dạy toàn diện của chương trình EITC này.

Google AI là một bộ phận chuyên về trí tuệ nhân tạo của Google. Nó đã được công bố tại Google I/O 2017 bởi CEO Sundar Pichai. Các dự án chính của Google AI bao gồm

• Phục vụ các TPU dựa trên đám mây (đơn vị xử lý tensor) để phát triển phần mềm máy học.
• Phát triển TensorFlow.
• Đám mây nghiên cứu TensorFlow sẽ cung cấp cho các nhà nghiên cứu một cụm miễn phí gồm một nghìn TPU đám mây để thực hiện nghiên cứu máy học, với điều kiện nghiên cứu là nguồn mở và họ đưa phát hiện của mình và xuất bản trên một tạp chí khoa học được bình duyệt.
• Cổng thông tin tới hàng nghìn ấn phẩm nghiên cứu của nhân viên Google.
• Magenta: một nhóm nghiên cứu học sâu khám phá vai trò của máy học như một công cụ trong quá trình sáng tạo. Nhóm đã phát hành nhiều dự án mã nguồn mở cho phép các nghệ sĩ và nhạc sĩ mở rộng quy trình của họ bằng cách sử dụng AI.
• Sycamore: Bộ xử lý lượng tử có thể lập trình 54-Qubit.

Một dự án khác là Google Brain. Đây là nhóm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo học sâu tại Google, được thành lập vào đầu những năm 2010, kết hợp nghiên cứu máy học kết thúc mở với hệ thống thông tin và tài nguyên máy tính quy mô lớn. Dự án Google Brain bắt đầu vào năm 2011 với tư cách là sự hợp tác nghiên cứu bán thời gian giữa Thành viên Jeff Dean của Google, Nhà nghiên cứu Google Greg Corrado và giáo sư Đại học Stanford Andrew Ng. Ng đã quan tâm đến việc sử dụng các kỹ thuật học sâu để giải quyết vấn đề của trí tuệ nhân tạo từ năm 2006 và vào năm 2011, ông bắt đầu hợp tác với Dean và Corrado để xây dựng hệ thống phần mềm học sâu quy mô lớn, DistBelief, trên cơ sở hạ tầng điện toán đám mây của Google. Google Brain bắt đầu như một dự án Google X và trở nên thành công đến mức nó đã được chuyển giao lại cho Google: Astro Teller đã nói rằng Google Brain đã trả toàn bộ chi phí của Google X. Vào tháng 2012 năm 16,000, New York Times đã báo cáo rằng một nhóm gồm 1,000 Bộ xử lý trong 10 máy tính chuyên dùng để bắt chước một số khía cạnh hoạt động của não người đã tự huấn luyện thành công cách nhận dạng một con mèo dựa trên XNUMX triệu hình ảnh kỹ thuật số lấy từ video YouTube. Kể từ những năm đầu của dự án, Google Brain đã tiến bộ đáng kể và tìm thấy nhiều ứng dụng trong các sản phẩm AI của Google.

Để có cái nhìn thoáng qua về tiến trình, hãy xem bản trình diễn mẫu về các khả năng của Trợ lý Google: