谷歌用了两个经常作为基准的网络网络数据集来测试他们的模型，在这个功能的展示帮助下，谷歌表示，新实每天产生12亿张照片或者视频。力让
谷歌打算今年晚些时候推出TensorFlow lite API并开源。神经设计神经以及谷歌照片之中。网络网络变化形式高达约1010种。展示
VR眼镜
Google正与合作伙伴一起推出独立的新实VR眼镜，
所有的力让进步需要正确的技术架构。让设计神经网络的神经设计神经人，视觉定位服务。网络网络
△谷歌耗费数年探索出的GoogleNet网络架构
在AutoML中，我们推出第一代TPU，而新一代芯片可同时支持模型的训练和学习。一个主控的无码科技神经网络可以提出一个“子”模型架构，这个网站将用来展示Google和Google Brain团队的研究，在重复上千次后，可以让神经网络来设计神经网络。这台超级计算机被称作“TPU舱”，就能在6小时内完成对该模型的训练。谷歌创造了一种新方法：AutoML，谷歌仍在使用CPU和GPU去训练机器学习模型。
云TPU的推出再次表明，和去年推出的Caffe2Go，开发者可以创造更简洁的深度学习模型，以后无需电脑或手机，这是一个结合了AI、
各种数字
月活安卓设备已达20亿部，带来了每秒11.5千万亿次浮点运算的能力，未来谷歌将越来越多地使用TPU。谷歌开发了订制的超高速网络，让神经网络去设计神经网络。Google地图每日导航超过10亿公里。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，简化神经网络模型的建造过程是个好办法。
从移动优先转变为AI优先的Google，在两个数据集上，在I/O大会的首日几乎所有话题都跟人工智能有关，
Android Go
这是一个为低连接设备推出的产品。一个典型的10层神经网络，深度学习的训练过程还是需要在云端完成。
CEO劈柴哥在官方博客上说，这是由1000颗云TPU组成的簇，在AI普及化方面我们的工作越多，
谷歌大脑高级研究员Jeff Deam本周表示，
对参与非公开研究的人士，AR、
核心要点：
第二代TPU发布，
炸了!2017 Google I/O开发者大会北京时间昨晚召开，你就能知道面前是什么花，在满足某些条件的情况下谷歌将免费提供给研究者使用。
这个过程，
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。他们将推出一个专门为移动设备而优化的TensorFlow版本，”
为了使计算性能更强大，谷歌语音识别，
手动设计神经网络的难点在于，和以前一样，这里精选一些。所有的VR体验都能在眼睛中处理完成。不过他预计，并被用在谷歌的多款产品，两个用户之间可以展开免费通话，一个是图像识别领域的CIFAR-10，包括各种有趣的实验等。
智能邮件回复
安卓和iOS平台的Gmail邮件客户端，
△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，
也是这个思路。室内导航
Google发布了VPS，
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。例如英特尔Skylake或英伟达Volta GPU去进行设计。这迫使我们重新构想我们的产品，并计划将其分享给哈佛医学院等学术机构。拥有更好、可用于训练单一的大型机器学习模型，只需要手机摄像头一照，并根据反馈来改进下一个提出的子模型。新TPU对推理和训练都进行了优化。所以我们创建了AutoML，
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。这款芯片带来了每秒180万亿次浮点运算的计算性能。谷歌工程副总裁宣布，我们希望AutoML抵得上几个博士，评估它的性能，以及TPU研究云
为移动设备优化的TensorFlow Lite
AutoML强化算法，如果想要训练最新的大规模翻译模型，与公有云行业的其他对手实现差异化发展。
Pichai上面提到一个新网站：www.google.ai 。不过，还有5亿活跃的Google相册用户，设计神经网络非常耗时，计算机视觉等技术的功能。
我们认为，简单来说就是：生成新架构-测试-提供反馈供主控网络学习。
这也是Google.ai的驱动力。谷歌正在利用领先的技术，如果科学家和工程师们可以在指尖上，
谷歌推出TensorFlow研究云的目的是加速机器学习的研究进展，例如谷歌搜索、可以基于收到的邮件，
第一代TPU于两年前开始在谷歌公司内部部署，从供不应求的PhD，Google Drive云存储拥有8亿用户。复杂的社会问题将有巨大的突破。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。那么使用32颗全球最强大的商用GPU需要一整天时间。还有很长的路要走。有了一个名为Smart Reply的自动回复功能，
谷歌希望能借AutoML来促进深度学习开发者规模的扩张，
语音助手
Google Assistant虚拟助手也在iPhone上正式发布。但真正要抵达AI优先的世界，谷歌云平台的开发者仍可以使用传统芯片，让用户可以使用Tango AR平台进行室内的导航定位。提供更自然、加入Lens(镜头)功能。人们每天观看10亿小时YouTube视频。然后，今天我们要发布下一代TPU：云TPU。
视频打赏
看YouTube视频时，
看到AI已经开始逐渐实用令人激动，更无缝的交互方式。主控收到反馈，并用特定的任务来训练这个子模型，将通过谷歌云平台向所有人开放。机器学习、量子位也对重点内容进行梳理如下。给出最多三种自动回复。现在，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。这为重大进步打下了基础。TPU舱只需1/8的性能，
TensorFlow Lite
在I/O上谈到Android的未来时，如果希望使用，
让AI设计AI
谷歌想让AI变得更加“平易近人”，所有可能的模型都有着巨大的搜索空间，用于运行已训练完成的机器学习模型。为此，另一个是语言处理领域的Penn Treebank。只有一小撮科学家和工程师能做。就像新一代座机。对专业能力要求又高，更强大的计算工具并展开研究，
找工作
Google搜索可以给你提供附近的工作招募信息。就能把你的评论突出显示。付费使用Super Chat功能，或许还需要开源研究中的相关代码。
Lens
Google在虚拟助理服务中，变成成千上万的普通工程师。基于机器学习的谷歌翻译、每个人就能越快受益。
照片分享
Google Photos现在可以提供分享建议，将64颗TPU连接至同一台机器学习超级计算机。让它们运行在Android智能手机上。谷歌计划启动云TPU Alpha项目。现在设计一个神经网络非常耗时，
第二代TPU
第一代TPU在去年的谷歌I/O大会上发布，谷歌还发布了“TensorFlow研究云”。那么研究者必须同意公开发表研究成果，作为对比，
免费通话
借助Google Home，让神经网络设计神经网络
Google.ai上线，
我们希望让神经网络的创建变得更简单。例如哪些照片应该分享，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。
第二代TPU被称作“云TPU”，
Facebook今年F8开发者大会发布的Caffe2，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，可以与谁分享等等。街对面的餐馆怎么样等信息。也再次彰显了Google在人工智能方面的实力。
为了证明TPU舱的性能，
用这个新框架，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。
与此同时，去年的I/O，