ModelArts云上训练，云下推理介绍

  3      模型训练 模型训练通常采用两种方式：预置算法、自定义算法 3.1      预置算法： ModelArts的AI Gallery，发布了较多官方算法，可以帮助AI开发者快速开始训练和部署模型

人工智能发展简史

人工智能|思维链

简介 以下是两道数学题： 第一题：1+1 等于几？ 第二题：已知函数f（x）=2x^2+3x +1，求f（2）的值 以上两个题目，我们发现第一道题目我们可以立刻给出答案，但是大部分人面对第二道题目的时候，还需要做一个推导的过程。其实这是一个正常的现象。 在刚开始学习数学的过程中

人工智能芯片综述

芯片类型：DSP：TI美国德州仪器公司的 TMS320 ，C2000(数字控制系统)、C6000(高性能复杂的通信系统)、C5000(低功耗、便携的无线通信终端产品)ADI模拟器件公司Motorola摩托罗拉公司FPGA：Xilinx赛灵思Altera（Intel）美高森美莱迪思NPU

人工智能的不足

比如像上面这一幅图，可以加入人工再训练一下那么就可以解决这种错误识别的问题。这种现象是一种人工智能的不足吧？但是这种人工智能应用还是非常广泛的。应用的价值也是非常大的。因为事实上我们可以解决绝大多数的问题。我所不能理解的事，有人担心人工智能发展起来之后会威胁到人类，这从何说起呢？

人工智能定义

因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题

书籍“ModelArts人工智能应用开发指南” 人工智能应用快速开发目标检测

ModelArts利用目标检测算法，并根据输入的数据自动训练目标检测模型，类似于图像分类，训练之前可以配置更多自己需要的参数，增加训练次数等 3，应用部署和测试 类似于图像分类，对模型精准度满意后，可进行部署，和在线测试

人工智能计算机视觉

在人工智能的背景下，我们介绍了现代常用与计算机视觉中的网络架构，并实现了一个基础的卷积神经网络模型。在最后，我们使用两个有趣的计算机视觉项目来作为我们开启计算机视觉之旅的入场券。

人工智能总结

21世纪初：深度学习+大数据 人工智能分为3个级别：弱人工智能强人工智能超人工智能 在失业问题上，人工智能的确会替代部分人类的工作，不过在替代的同时也会出现一些新的更有价值的工作。

人工智能-语音交流

而这些应用的普及，又进一步扩充了语料资源的收集渠道，为语言和声学模型的训练储备了丰富的燃料，使得构建大规模通用语言模型和声学模型成为可能。

人工智能 - 利弊

人工智能增进了人与人之间的距离。同时,人工智能使我们的生活更方便。

什么是人工智能领域的深度学习？

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它是机器学习的一个子集，专注于构建和训练神经网络。深度学习算法试图模拟人脑的工作原理，从大量原始数据中学习复杂的特征和模式。这种学习方法使得机器能够在许多任务中实现类人的性能，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。

浅淡人工智能

分享一篇写的很好的关于人工智能的文章：AI（人工智能）如此重要，我想我们每个公民都应该有平等的机会去了解它，去认识它，那怕我们不能掌握它。虽然人工智能不算什么新名词，已经传播很多年头，但从一些评论和知友的私信、还有网上的文章中，我看到人们对它还是很抽象地理解。

人工智能的重生

其次这个模型的这种随机性可以通过大量的真实语音进行训练，这就保证了性能的鲁棒性。在马尔可夫链的基础上还诞生了一个以对不确定性知识进行有效表示和严格推理的形式化方法——贝叶斯网络。贝叶斯网络是一个加权的有向图，是马尔可夫链的拓展。

人工智能数学基础之线性代数基础

同学们，都是知识点，好好学呐~1602664393317098226.png1602664400156083985.png1602664407083058768.png1602664413111037371.png1602664481545085322.png1602664469763045810

【云驻共创】走进人工智能世界

AI算法的训练需要大量的数据，而手工注释训练的数据费力又耗时，有些数据甚至难以获取。例如训练无人车时需要的危险情况数据，这时候，对于不易获取的数据，可以通过数据合成，数据增广等手段，在一定程度上弥补数据量不足的缺陷。

【free style】人工智能的本质

这些年因为算法的突破，以及云计算、GPU、FPGA为代表的运算能力突破，使得多层训练算法在模式识别领域获得了可实用的成果。Alpha Go击败人类顶尖棋手点燃了对于机器学习、深度学习和人工智能领域的关注和投资热潮。

【人工智能】深度学习利用人工智能进行VRT视频修复

DataLoader: PyTorch的数据加载器，用于加载训练和测试数据。 def main(): parser = argparse.ArgumentParser() # ...

人工智能：语音识别技术介绍

涉及领域：声学、人工智能、数字信号处理、心理学等方面。 语音识别的输入：对一段声音文件进行播放的序列。 语音识别的输出：输出的结果是一段文本序列。 3、语音识别的原理 语音识别需要经过特征提取、声学模型、语音模型、语音解码和搜索算法四个部分。

专用人工智能和通用人工智能之间的区别

专用人工智能：专用人工智能，也称为弱人工智能或窄AI，专注于解决特定领域内的问题，并且在该领域内表现出超乎寻常的性能。这类AI系统通常经过精心设计和训练，以应对具体任务，例如图像识别、语音识别、自动驾驶汽车、股票交易算法或者游戏策略等。