上次写完粗浅的BP算法 介绍 本来应该继续把 卷积神经网络算法写一下的 但是最近一直在踩 TensorFlow的坑.所以就先跳过算法介绍直接来应用场景,原谅我吧. TensorFlow 介绍 TF是google开源出来的人工智能库,由python语言写的 官网地址:http://www.tensorflow.org/   请用***访问 中文地址:http://www.tensorfly.cn/ 当然还有其他AI库,不过大多数都是由python 写的 .net 的AI库叫 Accord.net…

上次 踩坑日志之一 遗留的问题终于解决了,所以作者(也就是我)终于有脸出来写第二篇了. 首先还是贴上 卷积算法的示例代码地址 :https://github.com/tensorflow/models   这个库里面主要是一些常用的模型用tensorflow实现之后的代码.其中我用的是 models/tree/master/tutorials/image/cifar10 这个示例,上一篇也大致讲过了. 关于上次遇到问题是: 虽然训练了很多次,但是每次实际去用时都是相同的结果.这个问题主要原因是…

前文回溯,之前一篇:含辞未吐,声若幽兰,史上最强免费人工智能AI语音合成TTS服务微软Azure(Python3.10接入),利用AI技术将文本合成语音,现在反过来,利用开源库Whisper再将语音转回文字,所谓闻其声而知雅意. Whisper 是一个开源的语音识别库,它是由Facebook AI Research (FAIR)开发的,支持多种语言的语音识别.它使用了双向循环神经网络(bi-directional RNNs)来识别语音并将其转换为文本. Whisper支持自定义模型,可以用于实现…

微软Azure平台的语音合成(TTS)技术确实神乎其技,这一点在之前的一篇:含辞未吐,声若幽兰,史上最强免费人工智能AI语音合成TTS服务微软Azure(Python3.10接入),已经做过详细介绍,然则Azure平台需要信用卡验证,有一定门槛,对国内用户不太友好,放眼神州,科大讯飞的讯飞开放平台也有语音合成服务接口,可以通过语音合成流式接口将文字信息转化为声音信息. 创建语音应用 首先注册讯飞开放平台,随后创建语音合成应用:https://console.xfyun.cn/app/myapp…

概述 通过本文我们来一起看一些用于人工智能的高质量AI库,它们的优点和缺点,以及它们的一些特点. 人工智能(AI)已经存在很长时间了.然而,由于这一领域的巨大进步,近年来它已成为一个流行语.人工智能曾经被称为一个完整的书呆子和天才的领域,但由于各种开发库和框架的发展,它已经成为一个友好的IT领域,并有很多人正走进它. 在这篇文章中,我们将研究用于人工智能的优质库,它们的优缺点以及它们的一些特征.让我们深入并探索这些人工智能库的世界! 1. TensorFlow “使用数据流图表的可伸缩机器学习的…

所谓文无第一,武无第二,云原生人工智能技术目前呈现三足鼎立的态势,微软,谷歌以及亚马逊三大巨头各擅胜场,不分伯仲,但目前微软Azure平台不仅仅只是一个PaaS平台,相比AWS,以及GAE,它应该是目前提供云计算人工智能服务最全面的一个平台,尤其是语音合成领域,论AI语音的平顺.自然以及拟真性,无平台能出其右. 本次,我们通过Python3.10版本接入Azure平台语音合成接口,打造一款本地的TTS服务(文本转语音:Text To Speech). 准备工作 首先根据Azure平台官方文档:h…

包含了人工智能AI从入门到精通所有视频教程(140G). 资料获取方式,关注公总号RaoRao1994,查看往期精彩-所有文章,即可获取资源下载链接 更多资源获取,请关注公总号RaoRao1994…

这里收集的是关于人工智能(AI)的教程.书籍.视频演讲和论文. 欢迎提供更多的信息. 在线教程 麻省理工学院人工智能视频教程 – 麻省理工人工智能课程 人工智能入门 – 人工智能基础学习.Peter Norvig举办的课程 EdX 人工智能 – 此课程讲授人工智能计算机系统设计的基本概念和技术. 人工智能中的计划 – 计划是人工智能系统的基础部分之一.在这个课程中,你将会学习到让机器人执行一系列动作所需要的基本算法. 机器人人工智能 – 这个课程将会教授你实现人工智能的基本方法,包括:概率推算,…

继「人工智能AI芯片与Maker创意接轨」的(上)篇中,认识了人工智能.深度学习,以及深度学习技术的应用,以及(中)篇对市面上AI芯片的类型及解决方案现况做了完整剖析后,系列文到了最后一篇,将带领各位Maker进入智能化的世界,你也能轻松成为一位AI应用创作者. Maker如何进入AI领域? 对Maker而言,要如何进入智能化的世界呢?我们可从几个方面来综合评估:创作智能化目标.算力(AI芯片).算法(模型/网络).训练数据及开发工具. 首先,确认创作内容的输入和输出项目为何?通常输出与输入的内…

本来我以为不需要解释这个问题的,到底数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)有什么区别,但是前几天因为有个学弟问我,我想了想发现我竟然也回答不出来,我在知乎和博客上查了查这个问题,发现还没有人写过比较详细和有说服力的对比和解释.那我根据以前读的书和论文,还有和与导师之间的交流,尝试着说一说这几者的区别吧,毕竟一个好的定义在未来的学习和交流中能够发挥很大的作用.同时补上数据科学和商业分析之间的关系.能力有限,如有疏漏,请包涵和指正. 导论…