商品ID关联起来。虽然一次编写出完美应用程序的可能性微乎其微，但在大多数情况下，开发人员可以从上 述的业务逻辑出发，编写出符合业务逻辑的应用程序，并不断测试直到满足用户的需求。根据业务逻辑设计 自动化系统，驱动正常运行的产品和系统，是一个人类认知上的非凡壮举。 幸运的是，对日益壮大的机器学习科学家群体来说，实现很多任务的自动化并不再屈从于人类所能考虑到的 逻辑。想象一下，假如开发人员要试图解决以下问题之一： 割作业自动化。工业革命的这一阶段可能对 社会的大部分地区产生深远的影响，因为卡车司机和店员是许多国家最常见的工作之一。此外，如果不加注 意地应用统计模型，可能会导致种族、性别或年龄偏见，如果自动驱动相应的决策，则会引起对程序公平性 的合理关注。重要的是要确保小心使用这些算法。就我们今天所知，这比恶意超级智能毁灭人类的风险更令 人担忧。 36 1. 引言 1.7 特点 到目前为止，本节 Intelligence:A Modern Approach (Russell and Norvig, 2016) 中所说的： 虽然飞机可能受到鸟类的启发，但几个世纪以来，鸟类学并不是航空创新的主要驱动力。同样地，如今在深 度学习中的灵感同样或更多地来自数学、统计学和计算机科学。 小结 • 机器学习模型中的关键要素是训练数据、损失函数、优化算法，还有模型本身。 • 矢量化使数学表达上更简洁，同时运行的更快。

人脸识别大幅提高精度，商汤科 技首次突破人类肉眼识别准确率 ，领先于Facebook Google5000万美元招入 Hinton，发布基于深度学习的 搜索引擎 Microsoft 深度学习驱动的语音 识别大幅提升精度 软银孙正义设立1000亿美元人 工智能基金，320亿美元收购芯 片架构公司ARM 2016.7 公司简介 历史业绩 领先技术 20年 科研经验 800余位 Kubernetes版本发布快，新特性更新频繁，对异构调度的支持不断加强；但配套设施落后（e.g. Spark on K8s, GitlabCI) • 容器系统调用栈深，需要仔细验证操作系统，内核及异构设备驱动的兼容性 • Kubernetes对NUMA、异构计算、存储设备的调度能力待加强 1.6 nvidia/gpu custom scheduler 1.8 local-volume 1.10

一键获得的GPU 加速的深度学习 AWS 深度学习AMI 高达 ~40k CUDA cores MXNet TensorFlow Theano Caffe Torch 预配置的 CUDA 驱动 Anaconda, Python3 + CloudFormation 模版 + 容器镜像文件 全新的 EC2 P2 实例 | 高达16 块 GPUs ▪ 这款新实例类型包含了高达 8个 NVIDIA

亿次的浮点运算数 (GFLOPS)的指标变换曲线。可以看到，x86 CPU 的曲线变化相对缓慢，而 NVIDIA GPU 的浮点计算能力指数式增长，这主要是由日益增长的游戏计算量和深度学习计算量等业务 驱动的。 预览版202112 1.3 深度学习特点 9 图 1.12 NVIDIA GPU FLOPS 趋势(数据来自 NVIDIA) 1.3.3 网络规模 早期的感知机模型和多层神经网络层数只有 Integration”一项；在“Driver 预览版202112 1.6 开发环境安装 19 components”节点下，比对目前计算机已经安装的显卡驱动“Display Driver”的版本号 “Current Version”和 CUDA 自带的显卡驱动版本号“New Version”，如果“Current Version”大于“New Version”，则需要取消“Display Driver”的勾，如果小于或等于，则