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如何读懂人工智能开源项目?

一、如何读懂人工智能开源项目?

千万别读,跟着做就完了。做着做着你就懂了

二、人工智能都有哪些知名的开源项目?

来啦来啦,我带着黑魔法来啦~

1、Real-Time-Person-Removal 在 Web 浏览器中实时移除人像。该项目采用 JavaScript+TensorFlow.js 实现“凭空消失”

2、Real-Time-Voice-Cloning 克隆某个人说话声音的 AI 项目。仅需几秒音频,就能模仿出原音频的人声

3、Real-ESRGAN 图像超分辨率模型,修复漫画图像的效果惊艳。通过 AI 技术将低分辨率、模糊的图像修复成高清图像,可用于图像放大和提升质量。基于它实现的桌面工具,还有可以直接使用的 Python 脚本,快去试试效果吧

4、GameAISDK 基于图像识别的 AI 自动化框架,支持吃鸡类、射击类、MOBA 类等游戏类型。内置多种图像识别算法和 AI 算法,不用抠图完全基于图像识别的 AI 训练和框架

5、DouZero_For_HappyDouDiZhu 基于快手开源的斗地主强化学习框架,实现的欢乐斗地主 AI 助手

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三、AI人工智能有哪些开源的实战项目?

人工智能(AI)是计算机科学的一个分支,它使计算机和机器人能够执行需要智能的任务——可以是简单地通过编程开发小游戏,也可以像让计算机诊断和治疗病人一样具有挑战性。

在大众看来,AI 似乎很复杂、神秘、难以驾驭……

英荔 AI 创造力教育开发团队一直在寻找有趣的方法,来揭开 AI 的神秘面纱,展示 AI 可以带来的无尽的创造性与可能性,让所有人都可以通过直观易懂、交互性强的方式来沉浸式感知、学习、应用 AI 。

互联创作平台、硬件编程平台、AI 训练平台后,英荔再上线新产品——英荔 AI 实验平台

英荔 AI 实验平台

实验是开发和形成新见解的关键,可帮助我们快速创新。不仅如此,实验弥合了理论分析与现实世界之间的差距,帮助我们将期望变为现实。

英荔 Al 实验平台汇聚知名 Al 项目,让学生以成熟产品为案例,学习复杂模型背后的设计思路,了解实际工业应用中 Al 的优势与局限。

目前已上线 3 项扩展,操作简洁,你可以通过这些令人兴奋的项目和实验来尝试 AI 和机器学习。

深度强化学习

强化学习是机器学习领域之一,受到行为心理学的启发,主要关注智能体如何在环境中采取不同的行动,以最大限度地提高累积奖励。

智能体与环境的交互方式与人类与环境的交互方式类似,可以认为强化学习是一套通用的学习框架。

而深度学习则擅长挖掘样本数据的内在规律,可以赋予 AI 感知并理解环境的能力。将深度学习和强化学习结合起来,AI 就可以像人类一样去解决生活中的各种问题,所以深度强化学习的方法大量运用在机器人领域。

平台中的「深度强化学习」扩展以知名游戏 Flappy Bird 为例,通过深度强化学习,使小鸟实现自动躲避障碍物。

学习者将学到强化学习的基本原理,学习样本处理,设计深度学习模型,完成强化学习模型,并最终完成测试模型,来一次「人机对决」。

鸢尾花分类

英国统计学家和生物学家 Ronald Fisher 在他 1936 年的论文中发布了包含 150 个样本的鸢尾花数据集,美国植物学家 Edgar Anderson 将其用于量化分类。此后,该数据集逐渐成为了机器学习领域用于教授分类算法最经典的数据集之一。

此扩展对大量花尊、花瓣的尺寸数据建立深度学习模型,并允许对关键参数进行调节,进而识别上传的鸢尾花照片中的鸢尾花品种。

人脸对比

好奇各个 App 究竟如何通过人脸对比来验证身份?该扩展将给你答案——它可以对比分析上传的两张图像中的人脸信息的相似度,用于推测是否是同一人。

开始对比前,需要先在数据库中录入一张合格的人脸作为对比的参照,然后才可以将新输入的人脸与数据库中已有的人脸进行对比分析,进而判断新输入的人脸的身份。

英荔致力于用可理解的材料打造最好玩的 AI 教学空间,让孩子在 AI 时代独立思考、自信表达、自由创造。开发团队正在接入更多扩展,让 AI 更易于理解和学习,敬请关注!

四、ocr开源项目推荐?

以下是一些常用的OCR开源项目推荐:1. Tesseract:由谷歌开发的OCR引擎,支持超过100种语言。它具有较高的准确性和速度,且易于使用。2. OCRopus:基于Tesseract的OCR开源项目,提供了一套完整的OCR工具包,包括图像预处理、版面分析和文本提取等功能。3. CuneiForm:俄罗斯开发的OCR引擎,支持多种语言,适用于扫描文档的OCR识别。4. GOCR:一款小巧的OCR引擎,适用于处理低分辨率图像和扫描文档。5. Ocrad:一款基于模板的OCR引擎,具有较高的准确性和速度。6. EasyOCR:基于Tesseract的Java开源OCR项目,支持多种语言和字体。7. DeepOCR:基于深度学习的OCR项目,使用深度神经网络模型进行文本识别,具有较高的准确性。以上仅是一些较为常用的OCR开源项目,你可以根据自己的需求选择最适合的项目。

五、Autocut开源项目介绍?

Autocut是一个基于Python和OpenCV的开源项目,旨在通过自动化图像处理和文本识别技术,从大量PDF文档中提取表格数据并转化为可编辑的Excel或CSV格式。

它支持多线程处理、自动识别表头和表格边框、自动拆分合并单元格等功能,可大大提高表格数据处理的效率和准确性。同时,它也具有良好的可扩展性和自定义性,可根据不同需求进行二次开发和定制化。

六、什么叫开源项目?

开源项目(Open Source,开放源码)被非盈利软件组织(美国的Open Source Initiative协会)注册为认证标记,并对其进行了正式的定义,用于描述那些源码可以被公众使用的软件,并且此软件的使用、修改和发行也不受许可证的限制。

七、如何看待很多人工智能算法项目代码开源?

开源,可以不断分支,变种。

理论上可能存在一种非常理想的开源人工智能算法,对算力要求很低,对样本数据要求很低,但出来的效果特别好的那种,相当于一个很好的次优解(最优解是什么鬼?).

但这个可能凭借一两个团队无法找到的,大量人员一起使用开源项目来寻找,是最可靠的。可以在不断在开源项目上做变种,或者其他人员可以参考这个开源框架的设计,来自己实现一个框架。

类似当年大数据框架,云计算框架刚出来时,各种公司的都开源,最后出来的精品大家都可以用。

很多软件设计并不一定需要具体到源代码,但可以参加整个系统框架设计,有专业的人研究别人源代码的框架,这样下次设计时可以避免很多坑,如同站在巨人的肩膀上,同时也能学习到很多知识。

顶级公司,可能在算力,数据上有优势,但算法本身理论上是存在一个最优解的,现在距离这个还很远,开源会更加容易找到算法本身逼近优化解,对全社会算法研究会巨大的好处。

因为后面的人,可以在很多开源框架中对比,分析,再在这些基础上开发,这个就变得容易得多,如同增加了很多人去寻物,在概率上提高了找到更优解的可能。

基于大模型的生成式人工智能现在还在发展早期,未来还有极大的发展空间,现在只是开始,开源会加速整个过程。

非人工智能回答。

八、基于threejs的开源项目?

基于Three.js的开源项目有Augmented Reality表现、3D图像处理、3D数据可视化等,比如AR.js、KinectAzure.js、Data-Driven Documents等。

九、如何看懂github开源项目?

GitHub是一个非常流行的开源代码托管平台,有很多项目都可以让用户来贡献代码或者查看代码。如果你想要看懂一个GitHub开源项目,以下是几个步骤:1. 阅读README文件 - README文件是一个项目的介绍文档,包含有关项目的概述、用途、功能和安装说明等。阅读README文件可以帮助你了解项目的背景及其主要功能。2. 查看项目结构 - 了解一个项目结构通常是非常重要的,特别是对于较大的项目,因为这有助于您确定哪些组件在项目中的位置及其相互关系,例如源代码、文档、测试用例等。3. 浏览代码 - 通过查看存储库中的源代码,可以更深入地了解和评估该项目,并了解如何实现某个特定的功能。4. 查看问题(Issues) - 在GitHub中,问题是一种用于与项目相关人员交流的特殊类型的功能。通过查看项目问题列表,您可以确认项目中的问题、错误和功能请求,以及对应的讨论、解决方案和代码变更等。5. 研究分支(Branches) - 分支是一种基于主要代码库的主要功能分支,您可以使用分支直接修改代码。通过查看分支,您可以看到项目中的当前功能、待实现的功能和讨论该功能的相应话题等。6. 下载项目 - 如果您是项目贡献者,您可以通过下载存储库中的代码并修改它们来贡献代码。如果您只是项目的终端用户,则可以下载和使用该代码。7. 贡献 -在GitHub上,您可以向一个项目贡献代码、文档或其他材料,以帮助改进或扩展该项目。如果您想为项目做出贡献,请将其fork(分叉)、克隆、修改并提交给项目主要支持者前的pull request(拉取请求)。总的来说,与GitHub开源项目互动可能需要一些学习和时间投入,但可以有助于提高您的编程技能,了解决议开源社区,以及为您的优秀作品做出贡献。

十、开源项目什么意思?

开源项目是指一种软件开发模式,即开放源代码,允许任何人查看、使用、复制、修改和分发软件源代码。开源项目通常由志愿者组成的社区开发和维护,而不是由一家公司或组织独立开发。开源项目的好处在于提高了软件质量和安全性,促进了技术交流和创新,同时也降低了软件成本。

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