AI开发者指南
1、什么是人工智能?
2、人工智能的应用领域
3、人工智能的优势和挑战
1、机器学习基础
监督学习
无监督学习
强化学习
2、深度学习基础
神经网络
卷积神经网络
循环神经网络
生成对抗网络
3、自然语言处理基础
文本分类
命名实体识别
情感分析
机器翻译
4、计算机视觉基础
图像分类
目标检测
图像分割
人脸识别
1、TensorFlow
2、PyTorch
3、Keras
4、Scikitlearn
5、OpenCV
6、NLTK
7、SpaCy
8、Gensim
9、FastAPI
10、Flask
1、图像识别项目
2、语音识别项目
3、文本分析项目
4、推荐系统项目
5、聊天机器人项目
6、AI在医疗领域的应用案例分析
7、AI在金融领域的应用案例分析
8、AI在教育领域的应用案例分析
9、AI在智能家居领域的应用案例分析
10、AI在自动驾驶领域的应用案例分析
1、参加AI相关的线上和线下课程、讲座和研讨会
2、阅读AI领域的专业书籍和论文
3、关注AI领域的知名企业和研究机构,如Google、Facebook、Microsoft、OpenAI等
4、加入AI开发者社区,如GitHub、Stack Overflow、Reddit等,与其他开发者交流和分享经验
下面是一个介绍形式的概述,关于AI开发者相关的指南信息:
指南部分 | 详情 |
书生·浦语大模型全链路开源体系 | |
背景 | 大模型开发所需的工具和框架 |
开源生态 | 由上海AI Lab、商汤科技支持,国内领先的开源社区 |
构成 | 1. InternLM 官方出品语言模型 2. InternEvo 轻量级LLM训练框架 3. XTuner 微调工具包 4. LMDeploy LLM部署工具包 5. AgentLego 多功能工具API库 6. OpenCompass 大模型评估平台 7. OpenAOE 开箱即用的聊天UI |
使用场景 | AI算法开发 |
网址 | [https://internai.org.cn/home](https://internai.org.cn/home) [https://github.com/InternLM](https://github.com/InternLM) |
昇腾AI | |
背景 | 智能化转型趋势下的开发者支持 |
挑战 | AI开发门槛高,包括算力成本和定制优化 |
机遇 | 开发者通过落地应用项目推动智能化进程 |
会议 | 昇腾AI开发者创享日 |
AI研发的理想电脑配置 | |
处理器 | 推荐使用具备多核处理能力的高性能CPU,如英特尔i9或AMD Ryzen 9系列 |
显卡 | 对于神经网络训练,推荐NVIDIA的CUDA核心,如GTX 1660Ti、RTX 3060、RTX 3080等 |
ChatGPT API 开发AI应用教程 | |
全面了解OpenAI API、ChatGPT API及其应用 | |
课程目标 | 1. 掌握API基础知识 2. 注册API访问OpenAI 3. 理解ChatGPT和OpenAI差异 4. 实践文本完成、代码生成、图像生成和语音识别任务 5. 提示设计和模型行为控制 |
工具 | Postman, HTTP, JSON |
大纲 | 1. 人工智能简介 2. API实践 3. 提示设计与优化 |
请注意,这个介绍是基于提供的参考信息制作的,目的是为AI开发者提供一个快速参考的指南,更详细的信息和深入的学习可能需要访问上述提供的链接和资源。