Build大会中的AI微软AI云服务全线

2019-08-16 19:24:03 来源: 沈阳信息港

  Build 大会中的 AI:微软 AI 云服务全线更新

  (公众号:) AI 科技评论按:在美国西雅图当地时间 5月 7号的 Build开发者大会上,微软发布了一系列关于智能云计算和智能边缘计算的服务及产品(报道见这里)。当然,在这个「人工智能时代」,AI相关的内容也少不了,Build大会上微软也宣布更新了一系列新的AI开发工具,让不论AI专业知识高低的开发者都可以更便捷地把AI融入到他们自己的商业模式和应用产品中。

  我们知道,微软的AI云服务平台名为Azure()。AzureAI平台中的AI 服务分为三个板块:属于微软认知服务(cognitive services)的预训练AI模型,属于Azure机器人服务(BotService)的对话AI,以及属于 Azure Machine Learning的自定义AI模型开发平台。在这次Build开发者大会上,微软宣布了以下的服务更新:

  微软认知服务中增加新的、增强的预训练模型。这一系列新增加的模型可以让开发者简单地把包含视觉、语音、语言、知识和搜索在内的多种AI功能增加到自己的应用中。这些模型不仅是经过预训练、可以直接使用的,而且其中许多还提供了定制化选项,可以更好地符合企业和用户的具体需求。

  比如,此次更新的内容中包含了一个统一语音服务包(),其中打包了语音识别、语音翻译和语音生成模型,经过这次改进后,可以为某种给定的讲话风格、给定的行业订制模型,以及创建独特的品牌语音;低开发成本使用

  ,但同时也有一定的灵活性。

  此外,微软认知服务中还会增加一个认知服务实验室(Cognitive Services Labs),可以提前了解认知服务中未来将要增加的新技术。比如可以直接根据示例对话构建对话界面的 Project Conversation Learner,创建更智能、对话能力更强的智能助手的Project Personality Chat,它甚至还可以允许开发者为智能助手设置从严肃到幽默的某种性格。这些都将是下一代的对话AI工具中的一部分。

  ProjectBrainwave发布预览版。ProjectBrainwave是一个用于加速实时AI计算的硬件平台,它运行在英特尔的FPGA芯片上,同时也集成在Azure Machine Learning中。虽然这个预览版只提供了有限的功能,但它已经可以支持把ProjectBrainwave拓展到边缘计算中,意味着即便客户的系统无法连接到互联,也可以利用本地设施中的计算能力进行加速。另一方面,作为 ProjectBrainwave核心部件的FPGA芯片可以快速重新编程,适应不断出现的新 AI技术,这也让FPGA芯片在大规模应用中比其它类型的芯片都要更加灵活。对于这个快速发展的领域中越来越复杂的算法、越来越高的来计算性能需求来说,这种灵活性难能可贵。

  Azure Machine Learning中更新了用于Python的Azure ML SDK预览版。Azure Machine Learning可以让数据科学家们在云上创建AI模型,的这个SDK提供了一个独立的控制面板API,可以让他们完全用Python这样的编程语言控制 Azure Machine Learning中的关键工作流程。

  新的增加的 Azure Machine Learning Packages包含 CV、财务预测和文本分析专用工具。根据微软数据科学团队过去多年的数据和客户服务经验,他们为各个公司都会遇到、但通常这些公司会各自开发专用程序的需求设计了通用的解决方案。Azure Machine Learning Packages中包含了丰富的可以通过pip安装的Python语言 Azure ML插件,以便简单地为 CV、财务预测和文本分析任务构建、训练、精细调节以及部署高准确率且高效的模型。

  微软AILab,探索、感受、学习AI技术的实验室。微软新上线了AILab站,不过它并不是一个微软新成立的AI研究组织,而是供外部开发者在的微软AI技术成果中探索、感受、学习、尝试编程,让他们更快成长。

  帮助残障人士的便利性AI。在我们乐观地人为 AI技术的快速发展造福着全人类的同时,其实不应该忘记残障人士因为种种原因不能够与健康人享受到同等的便利。此次微软就发起了便利性AI(AI for Accessibility)计划,这是一个 2500万美元预算、为期 5年的规划,鼓励开发者们以AI为工具,为全世界超过 1亿数量的残障人士开发便于他们使用的、智能的AI解决方案。

  作为IT界的老大哥,以及 AI商用的先行者之一,微软提供的AI工具和解决方案也在不断进步。随着AI的应用和产生价值越来越普遍,「AI 让世界更美好」的愿景也会实现得越来越早。

  via微软 Blog, AI 科技评论编译

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