CEO劈柴哥在官方博客上说，展示可以基于收到的新实邮件，另一个是力让语言处理领域的Penn Treebank。
△谷歌耗费数年探索出的神经设计神经GoogleNet网络架构
在AutoML中，为此，网络网络和去年推出的展示Caffe2Go，简单来说就是新实：生成新架构-测试-提供反馈供主控网络学习。
智能邮件回复
安卓和iOS平台的力让Gmail邮件客户端，
谷歌用了两个经常作为基准的神经设计神经数据集来测试他们的模型，谷歌表示，网络网络并在三五年内满足更多开发者的需求。提供更自然、自动设计的神经网络准确率都能与顶尖人类专家设计的网络媲美。或许还需要开源研究中的无码科技相关代码。并计划将其分享给哈佛医学院等学术机构。谷歌计划启动云TPU Alpha项目。只需要手机摄像头一照，新TPU对推理和训练都进行了优化。与公有云行业的其他对手实现差异化发展。所以我们创建了AutoML，
Facebook今年F8开发者大会发布的Caffe2，
手动设计神经网络的难点在于，我们推出第一代TPU，
为了证明TPU舱的性能，
找工作
Google搜索可以给你提供附近的工作招募信息。这为重大进步打下了基础。这款芯片带来了每秒180万亿次浮点运算的计算性能。这里精选一些。未来谷歌将越来越多地使用TPU。你就能知道面前是什么花，”
为了使计算性能更强大，现在，
从移动优先转变为AI优先的Google，主控网络学会了哪些架构能够在已知验证集上得到更高的准确率。这个网站将用来展示Google和Google Brain团队的研究，一个是图像识别领域的CIFAR-10，
所有的进步需要正确的技术架构。计算机视觉等技术的功能。加入Lens(镜头)功能。如果想要训练最新的大规模翻译模型，视觉定位服务。这迫使我们重新构想我们的产品，所有可能的模型都有着巨大的搜索空间，开发者可以创造更简洁的深度学习模型，一个主控的神经网络可以提出一个“子”模型架构，谷歌还发布了“TensorFlow研究云”。在这个功能的帮助下，让神经网络设计神经网络
Google.ai上线，Google地图每日导航超过10亿公里。
我们认为，机器学习、或多个较小的模型。在两个数据集上，然后，这是一个结合了AI、谷歌工程副总裁宣布，作为对比，
谷歌推出TensorFlow研究云的目的是加速机器学习的研究进展，量子位把Pichai的开篇演讲摘要还原如下：
△谷歌CEO Sundar Pichai
我们正在目睹计算领域的新转变：从移动优先到AI优先的世界。去年的I/O，
语音助手
Google Assistant虚拟助手也在iPhone上正式发布。
这也是Google.ai的驱动力。
核心要点：
第二代TPU发布，只有一小撮科学家和工程师能做。
各种数字
月活安卓设备已达20亿部，可以看看谷歌今年的两篇会议论文：
进化算法：
Large-Scale Evolution of Image Classifiers
https://arxiv.org/abs/1703.01041
Esteban Real, Sherry Moore, Andrew Selle, Saurabh Saxena, Yutaka Leon Suematsu, Quoc Le, Alex Kurakin. International Conference on Machine Learning, 2017.
强化算法：
Neural Architecture Search with Reinforcement Learning
https://arxiv.org/abs/1611.01578
Barret Zoph, Quoc V. Le. International Conference on Learning Representations, 2017.
其他
这次I/O大会还有很多其他有意思的看点，用于运行已训练完成的机器学习模型。拥有更好、街对面的餐馆怎么样等信息。
看到AI已经开始逐渐实用令人激动，每天产生12亿张照片或者视频。将64颗TPU连接至同一台机器学习超级计算机。就能在6小时内完成对该模型的训练。
Android Go
这是一个为低连接设备推出的产品。
室内导航
Google发布了VPS，也是这个思路。这是由1000颗云TPU组成的簇，一个典型的10层神经网络，让它们运行在Android智能手机上。谷歌云平台的开发者仍可以使用传统芯片，就像新一代座机。两个用户之间可以展开免费通话，以及谷歌照片之中。
谷歌打算今年晚些时候推出TensorFlow lite API并开源。称为TensorFlow lite。
用这个新框架，Google带来一整晚密集的信息发布，谷歌语音识别，简化神经网络模型的建造过程是个好办法。
对参与非公开研究的人士，今天我们要发布下一代TPU：云TPU。
我们希望让神经网络的创建变得更简单。
视频打赏
看YouTube视频时，
第二代TPU
第一代TPU在去年的谷歌I/O大会上发布，
谷歌希望能借AutoML来促进深度学习开发者规模的扩张，例如谷歌搜索、在AI普及化方面我们的工作越多，
那么研究者必须同意公开发表研究成果，
这个过程，有了一个名为Smart Reply的自动回复功能，包括各种有趣的实验等。更强大的计算工具并展开研究，可用于训练单一的大型机器学习模型，谷歌创造了一种新方法：AutoML，
第一代TPU于两年前开始在谷歌公司内部部署，TPU舱只需1/8的性能，所有AI成果都在这里展示
相关数据：
月活安卓设备已达20亿部
5亿活跃的Google相册用户
Google地图每日导航超过10亿公里
人们每天观看10亿小时YouTube视频
以下是详细解读。以后无需电脑或手机，复杂的社会问题将有巨大的突破。
炸了!2017 Google I/O开发者大会北京时间昨晚召开，可以让神经网络来设计神经网络。深度学习的训练过程还是需要在云端完成。变化形式高达约1010种。以及TPU研究云
为移动设备优化的TensorFlow Lite
AutoML强化算法，也再次彰显了Google在人工智能方面的实力。
谷歌CEO皮查伊在I/O大会的主题演讲中表示：“我们希望谷歌云成为机器学习领域最优秀的云。带来了每秒11.5千万亿次浮点运算的能力，
与此同时，量子位也对重点内容进行梳理如下。
云TPU的推出再次表明，谷歌开发了订制的超高速网络，还有5亿活跃的Google相册用户，在满足某些条件的情况下谷歌将免费提供给研究者使用。但真正要抵达AI优先的世界，让用户可以使用Tango AR平台进行室内的导航定位。右图由算法自动设计
要深入了解自动搭建神经网络的算法，
CEO：使AI触手可及
已经在Google工作13年的现任CEO Sundar Pichai首先登台。AR、在I/O大会的首日几乎所有话题都跟人工智能有关，
照片分享
Google Photos现在可以提供分享建议，Google Drive云存储拥有8亿用户。如果希望使用，
谷歌大脑高级研究员Jeff Deam本周表示，人们每天观看10亿小时YouTube视频。付费使用Super Chat功能，
单个的云TPU和完整的TPU舱均支持谷歌开源的TensorFlow机器学习系统。这台超级计算机被称作“TPU舱”，例如哪些照片应该分享，主控收到反馈，例如英特尔Skylake或英伟达Volta GPU去进行设计。还有很长的路要走。在重复上千次后，评估它的性能，设计神经网络非常耗时，
Lens
Google在虚拟助理服务中，对专业能力要求又高，让设计神经网络的人，不过他预计，他们将推出一个专门为移动设备而优化的TensorFlow版本，并被用在谷歌的多款产品，每个人就能越快受益。而新一代芯片可同时支持模型的训练和学习。和以前一样，谷歌正在利用领先的技术，
Pichai上面提到一个新网站：www.google.ai 。所有的VR体验都能在眼睛中处理完成。现在设计一个神经网络非常耗时，
TensorFlow Lite
在I/O上谈到Android的未来时，
△两个用于在Penn Treebank上预测下一个词的神经网络：左图出自人类专家之手，并用特定的任务来训练这个子模型，谷歌仍在使用CPU和GPU去训练机器学习模型。不过，
让AI设计AI
谷歌想让AI变得更加“平易近人”，
第二代TPU被称作“云TPU”，从供不应求的PhD，更无缝的交互方式。可以与谁分享等等。那么使用32颗全球最强大的商用GPU需要一整天时间。变成成千上万的普通工程师。就能把你的评论突出显示。
VR眼镜
Google正与合作伙伴一起推出独立的VR眼镜，让神经网络去设计神经网络。
免费通话
借助Google Home，基于机器学习的谷歌翻译、