2017年6月1日，北京-英特尔参加了为期两天的2017年``全球机器智能峰会''。 （GMIS 2017）由Machine Heart主办。英特尔人工智能产品部数据科学部主任刘银音博士发表了主题演讲，题为“不断发展的人工智能，先进的模型”。在演讲中，她分享并讨论了模型在枚举人工智能在不同人工智能场景中的应用，以及如何使用一种模型为不同行业提供解决方案，从而促进整个产业的发展，从而在促进人工智能的应用中发挥了重要作用。情报生态系统的发展。在主题演讲中，英特尔人工智能产品部数据科学部主任刘银银博士指出，深度学习正在推动人工智能领域的发展。每个AI模型都是理论和实践上的突破。基于人工智能框架和计算能力的数据培训解决了应用问题，然后将相关经验反馈给模型，形成了一个闭环的良性循环，即通过更好的模型提供更有效的人工智能解决方案。刘印银博士以图像模型和序列模型为例，分析认为该模型可以在不同领域中使用，以提供各种解决方案。图形识别可用于精准农业中以识别农作物疾病。同样在无人驾驶应用中，游戏引擎还可以用于直接生成场景图片，以训练无人驾驶模型。序列模型可帮助金融从业人员从大量数据中找到与其任务相关的信息。这样的模型也可以用于诸如基因组学和语音识别之类的领域。英特尔的人工智能产品部已将包括上述模型在内的多种模型应用于农业，消费品，医疗保健，金融，零售，政府事务，能源，运输和工业等行业。通过人工智能的渗透，整个行业的发展已发生了转变。在人工智能领域，英特尔继续扩大技术布局，并收购了全球领先的无人驾驶解决方案提供商Mobileye，深度学习，神经网络芯片和软件领域的领先制造商Nervana，领先的计算机视觉Movidius公司，以及领先的人工智能服务提供商Saffron。通过将这些投资与英特尔＆amp; reg; Xeon＆amp; reg; Xeon Phi＆amp; trade;产品，RealSense＆amp; trade;技术和FPGA，它提供了全栈功能来处理来自硬件，库和语言，框架和工具的端到端数据。在应用程序解决方案方面，它具有提供端到端所需的全部资产。面向市场的人工智能解决方案。英特尔于2017年3月成立了人工智能产品部。该部门的任务是更加专注于人工智能，整合英特尔的资源，促进AI民主化，以便更多人可以享受人工智能的好处。 。刘银音说：“在英特尔，我们一直致力于通过模型演化的周期来设计更实用的解决方案。英特尔希望通过端到端的全栈实力，通过人工智能的应用，加速AI在各个行业的普及，转变和促进行业发展，最终造福全人类。 ＆amp; rdquo;