EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

Google Cloud è fortemente concentrato sulla fornitura di servizi di intelligenza artificiale e sulle prestazioni come piattaforma di apprendimento automatico di fascia alta.

Alcuni dei servizi di intelligenza artificiale di Google Cloud includono:

• Cloud AutoML: servizio per addestrare e distribuire macchine personalizzate, modelli di apprendimento. A partire da settembre 2018, il servizio è in beta.
• Cloud TPU: acceleratori utilizzati da Google per addestrare modelli di machine learning.
• Cloud Machine Learning Engine: servizio gestito per l'addestramento e la creazione di modelli di machine learning basati su framework tradizionali.
• Cloud Job Discovery: servizio basato sulle funzionalità di ricerca e apprendimento automatico di Google per l'ecosistema di reclutamento.
• Dialogflow Enterprise: ambiente di sviluppo basato sul machine learning di Google per la creazione di interfacce di conversazione.
• Cloud Natural Language: servizio di analisi del testo basato sui modelli di Google Deep Learning.
• Cloud Speech-to-Text: servizio di conversione da voce a testo basato sull'apprendimento automatico.
• Cloud Text-to-Speech: servizio di conversione da testo a voce basato sull'apprendimento automatico.
• API Cloud Translation - Servizio per tradurre dinamicamente tra migliaia di combinazioni linguistiche disponibili
• API Cloud Vision: servizio di analisi delle immagini basato sull'apprendimento automatico
• Cloud Video Intelligence: servizio di analisi video basato sull'apprendimento automatico

Ad esempio, controlla le funzionalità di AutoML Vision (l'apprendimento automatico di Google Cloud per la comprensione computazionale della visione) e continua con un programma completo di questo programma EITC.

Google AI è una divisione speciale di Google dedicata all'intelligenza artificiale. È stato annunciato al Google I/O 2017 dal CEO Sundar Pichai. I principali progetti di Google AI includono

• Al servizio di TPU (unità di elaborazione tensoriale) basate su cloud per sviluppare software di machine learning.
• Sviluppo di TensorFlow.
• Il TensorFlow Research Cloud offrirà ai ricercatori un cluster gratuito di mille TPU cloud su cui eseguire ricerche di machine learning, a condizione che la ricerca sia open source e che inseriscano le loro scoperte e le pubblichino in una rivista scientifica peer-reviewed.
• Portale a migliaia di pubblicazioni di ricerca dello staff di Google.
• Magenta: un team di ricerca sul deep learning che esplora il ruolo dell'apprendimento automatico come strumento nel processo creativo. Il team ha rilasciato molti progetti open source che consentono ad artisti e musicisti di estendere i propri processi utilizzando l'IA.
• Sycamore: un processore quantistico programmabile a 54 Qubit.

Un altro progetto è Google Brain. È un team di ricerca sull'intelligenza artificiale di deep learning di Google, formato all'inizio degli anni 2010, che combina la ricerca di machine learning aperta con sistemi informativi e risorse informatiche su larga scala. Il progetto Google Brain è iniziato nel 2011 come una collaborazione di ricerca part-time tra il Google Fellow Jeff Dean, il ricercatore Google Greg Corrado e il professore della Stanford University Andrew Ng. Ng era interessato all'utilizzo di tecniche di deep learning per risolvere il problema dell'intelligenza artificiale dal 2006 e nel 2011 ha iniziato a collaborare con Dean e Corrado per costruire un sistema software di deep learning su larga scala, DistBelief, sull'infrastruttura di cloud computing di Google. Google Brain è iniziato come un progetto di Google X ed è diventato così di successo che è stato promosso di nuovo a Google: Astro Teller ha detto che Google Brain ha pagato l'intero costo di Google X. Nel giugno 2012, il New York Times ha riferito che un cluster di 16,000 processori in 1,000 computer dedicati a imitare alcuni aspetti dell'attività del cervello umano si erano addestrati con successo a riconoscere un gatto sulla base di 10 milioni di immagini digitali tratte dai video di YouTube. Sin dai primi anni del progetto, Google Brain è notevolmente progredito e trova molte applicazioni nei prodotti Google AI.

Per avere un'idea dei progressi, guarda la dimostrazione esemplare delle funzionalità dell'Assistente Google: