Deep Neural Network, DNN

技術簡介

DNN是一種模仿生物神經系統的數學模型，能夠讓研發的程式具有自我學習的功能，能延伸應用到醫療、製造、金融等各產業，而未來各類DNN技術的研發，也將成為資通訊領域的發展重點。工研院研發DNN人工智慧系統，可分辨訓練資料，減少資料處理時間，並確認訓練過程先後順序，降低資料處理所導致的故障，與開發、優化各種功能，建立AI系統軟體產業化技術。

技術特點

• DNN 模型訓練軟體技術
  ◆ DNN整合開發環境 (Integrated Development Environment, IDE)：可減少訓練過程所需要的重複步驟，縮短開發所需時間
  ◆ DNN推理引擎 (Inference Engine)：客製化DNN推理設備
• DNN混合雲管理軟體技術
  ◆ 無縫連結國際AI運算平台
• DNN訓練運算之跨平台編譯技術
  ◆ 將DNN模型編譯成各種處理器之高性能可執行碼
• 高延展性DNN運算平台架構技術
  ◆ 開發最高可以同時連接8台伺服器及提供64張GPU運算單元的大型DNN運算平台

應用範圍

工廠製造、無人載具、影像辨識、金融零售、智慧家庭、生醫資訊…等。

連絡窗口

李宜蓁/雲端運算技術推廣部（C100）
電話：03-5916588
Email：kristielee@itri.org.tw
https://www.itri.org.tw/
工研院資訊與通訊研究所