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读视觉要学tensorflow吗

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我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文

书时代。所以说写博客对我而言确实也不是一件很简单的事,有时候口头能说明的一件事,你要用文字去表达出来却并不是一件很容易的事。甚至于两年前的我,也根本想不到自己会成为一名博主,还可以收获这么多的好朋友们。正好,我上大的第一门专业课就是Python,那个时候我还不知道Python具体是什么,只知道大家都叫它编程语言,于是我开始试着了解,初识Python的这些日子也算是打开了我的AI之路,我和Tensorflow之间也产生了深刻的感情!...

一个老程序员的计算机视觉蹒跚学习之路| 社区征文

很容易钻到各种学习的细节中去,优点就是有些深度的认识和收获,发布的博客文章有区别于别人的内容,缺点有两条,一是学习进展慢,二是有时耗时很久都钻不出某个问题,人很抓狂。不管怎么说,由于文章是老猿从小白的基础上去学习知识的总结,还是圈了一群粉,目前在博客网站粉丝已超 5 万,并且获得了该网站 2020 年博客之星评选的季军,也算是无心插柳了。2020 年下半年,一个老同学联系老猿,他开办的公司主要负责计算机视觉应用类软件的...

【技术人的 2023】 ——我的AI学习之旅年度总结|社区征文

# 1.前言从1956年AI概的提出至今,人工智能技术已发展了60多年,22年12月底ChatGPT的横空出世使得生成式AI的全球爆火,ChatGPT的火爆出圈,也相继出现了文心一言、Midjourney等创新性的 AI 产品,互联网掀起的 AI 风暴可以说已经席卷了全球。一系列AI产品的出现当然引起了诸多的关注,年初我也作为一名AI小白进入了AI领域,通过时长近一年的学习和实践,总算对深度学习和计算机视觉方面有一定的了解了,这更加坚定了我继续努力探索A...

AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文

警戒自己不要忘记持续学习,提高自己的价值。这次裁员成为我人生的一次重要教训,激励我更加努力地追求自己的职业目标。### 二、技术成长在我刚开始工作的时候,我认为很多程序员应该都是对技术有着一些热情,对代... 有些框架并不适用于通用的深度学习任务,它们支持的网络类型各不相同。例如,`TensorFlow.js`。而`ConvNetJS`主要支持`CNN`任务,不支持`RNN`。`Brain.js`和`synaptic`主要支持`RNN`任务,不支持`CNN`网络中的卷积和池...

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深入探索:AI与大模型在实际应用中的全景 |社区征文

##人工智能(AI)和大模型技术已经在各行各业展现出巨大的潜力,从自然语言处理到计算机视觉,再到推荐系统。在这篇博客中,我们将深入探讨AI与大模型的实际应用,并通过一个具体的案例,展示它们如何在项目中发挥关键作... 内容过滤和深度学习模型。我们选择了一个基于深度学习的神经网络模型,因为它在处理复杂的用户-商品关系上表现出色。- **模型训练**```# 代码示例:神经网络模型训练from tensorflow import kerasfrom tens...

保姆级人工智能学习成长路径|社区征文

一定要动手使用深度学习框架来完成实践项目,比如使用深度学习框架(Tensorflow或者Pytorch)完成简单的分类或者回归的任务。然后再逐渐深入,从而加深对神经网络和深度学习的理解。# 4. 第四阶段:细分领域深入学习  再进一步就是选择细分领域进行学习了,相对主流的几大方向和细分方向分别是:- 计算机视觉(CV):图像分类、目标检测、关键点检测(如人体姿态估计)、图像分割、OCR等。主要提取的是颜色、形状和纹理等特征。- 自...

浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文

可以应用于上述四类机器学习中,深度学习擅长处理非结构化输入,在视觉处理和自然语言处理方面都很厉害。深度学习,能对非结构的数据集进行自动的复杂特征提取,完全不需要人工干预。## 机器学习落地思路做机器学... ## 启动可以指定端口号,不指定默认8888 当# 还可以指定其他参数具体可以 jupyter notebook -h```### 使用Docker安装docker安装启动jupyter就比较简单了比如:docker run -it -d --name=test. tensorflow/te...

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得物AI平台-KubeAI推理训练引擎设计和实践

可以把经过优化后的深度学习模型构建成推理服务部署在实际的生产环境中,并提供基于硬件级别的推理引擎性能优化。业内最常用的TensorRT优化流程,是把pytorch / tensorflow等模型先转成*onnx*格式,然后再将*onnx*格式... PyTorch是近年来较为火爆的深度学习框架,几乎占据了CV(Computer Vision,计算机视觉)、NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)领域各业务方向,算法同学基本都在使用PyTorch框架来进行模型训练。下图是基于P...

火山引擎在机器写作和机器翻译方面的最新进展

在另外一项研究当中我们使用计算机视觉的算法去分析斯诺克比赛的运动、桌上球的运动轨迹、以及利用机器学习最后去预测球员的击球策略,预测下一杆球会落到哪个袋,并且利用这些预测去生成最终的比赛解说 [3]。这对于... 这就需要我们人工去写非常多的模板,而人工写这些模板是比较枯燥的。 我们希望提出一个新的方法,它能够自动地从语料里面学到这些模板,并且根据这些模板去做很好的生成。如何做呢?我们有两个动机:一是我们从概上可...

大模型的应用前景:从自然语言处理到图像识别 | 社区征文

学习一般特征表示,随后在一些任务上进行微调。这类迁移学习方法促进大型模型具有更强的泛化能力和适应性。- 自然语言理解的提升:大模型技术在自然语言理解行业拥有显著的提高。GPT(Generative Pre-trainedTransformer)为了代表大型语言模型,依据预训练和优化的方式,在文本生成、机器翻译、问答系统等任务中获得了显著的效果。- 图像识别和机器视觉进展:大模型技术也用于图像识别和机器视觉领域。依据深度卷积神经网络结构和...

字节跳动杨震原:抖音如何用好机器学习

机器学习的两大挑战:复杂和昂贵 我们用机器学习做智能化,会有什么样的问题呢?主要说两个问题,第一个是复杂,第二个是贵。 为什么说复杂?因为机器学习软件栈很深,它需要有平台,有PyTorch平台,有TensorFlow,还有很多... 更好地使用机器学习助力业务发展的呢? 好用的机器学习,要又快又便宜 先简单介绍一下我们的平台,我们最主要的两个平台,一个是推荐广告平台,还有一个是通用平台,包括CV(计算机视觉)、NLP(自然语言处理)平台等。 推荐...

边缘推理概述

学习模型的运行。TensorRT 可以将模型优化以获得更高的吞吐量和较低的延迟。特别适用于Jetson Nano 或 Xavier 这样的设备。 ONNX:是一个开放的模型格式,支持许多不同的深度学习框架,如 PyTorch、TensorFlow、Caffe... TensorFlow:Google 开发的深度学习框架,内置有高效的数值运算能力,众多的预训练模型和丰富的 API,支持跨平台部署。 OpenVINO:Intel 开发的一个用于加速计算机视觉的框架。OpenVINO 可以优化模型运行,提供高性能的...

AIBP,我的下一个职业规划|社区征文

持续学习与发展:关注人工智能领域的最新动态和技术发展,不断提升自己的专业能力,为公司创造更多价值。任职要求:1. 教育背景:计算机科学、人工智能、数据科学或相关领域。2. 技能要求:熟悉人工智能技术,如深度学习、自然语言处理、计算机视觉等;具备较强的数据分析和建模能力;熟练使用相关工具和编程语言,如Python、R、TensorFlow等。3. 沟通能力:具备优秀的沟通和协调能力,能够与不同部门和层级的人员有效合作。4. 解...

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