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    原标题:python人工智能项目实战,PDF+源码

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    《python人工智能项目 Intelligent Projects Using Python》

    实施机器学习和深度学习方法,使用Python构建智能,认知AI项目

    主要特点

    帮助您掌握AI算法和概念的入门指南

    8个实际项目,解决医疗保健,电子商务和监控方面的各种挑战

    使用TensorFlow,Keras和其他Python库来实现智能AI应用程序

    如果您想使用Python从领先的AI域构建富有洞察力的项目,本书将是一个完美的伴侣。

    本书涵盖了AI所有核心学科项目的详细实施。我们首先介绍如何使用机器学习和深度学习技术创建智能系统的基础知识。您将吸收各种神经网络架构,如CNN,RNN,LSTM,以解决关键的新世界挑战。您将学习如何训练模型以检测人眼中的糖尿病视网膜病变状况,并创建用于执行视频到文本翻译的智能系统。您将在医疗保健领域中使用转移学习技术,并使用GAN实施样式转移。稍后您将学习构建基于AI的推荐系统,用于情感分析的移动应用程序以及用于承载客户服务的强大聊天机器人。您将在网络安全域中实施AI技术以生成Captchas。之后,您将使用强化学习训练和建造自动驾驶车辆以进行自驾车。您将使用来自Python生态系统的库(如TensorFlow,Keras等)来实现机器学习,深度学习和AI的核心方面。

    在本书的最后,您将熟练地构建自己的智能模型,以解决任何类型的AI问题,而不会有任何麻烦。

    你会学到什么

    ?使用seq-2-seq神经翻译机构建智能机器翻译系统

    ?使用GAN创建AI应用程序并使用TensorFlow部署智能移动应用程序

    ?使用CNN和RNN将视频翻译成文本

    ?实施智能AI聊天机器人,并在多个域中集成和扩展它们

    ?使用Q-Learning创建智能强化,基于学习的应用程序

    ?使用深度学习和对抗性学习打破并生成CAPTCHA

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    《Python AI项目实战 Practical Python AI Projects》

    使用优化建模探索使用Python解决人工智能问题的艺术和科学。本书涵盖了数学代数模型的实际创建和分析,如线性连续模型,非明显线性连续模型,和纯线性整数模型。作为数十年行业教学和咨询的产品,Practical Python AI Projects不是专注于理论,而是强调模型创建方面;对比的替代方法和实际变化。

    每个模型都经过彻底解释并编写执行。本书中所有示例的源代码都是可用的,使用Google OR-Tools以Python编写。它还包括一个随机问题生成器,可用于行业应用或研究。

    你会学到什么

    构建基于Python的基本人工智能(AI)应用程序

    使用数学优化方法和Google OR-Tools(优化工具)套件

    使用Python和Google OR-Tools创建几种类型的项目

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    责任编辑:

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  • 人工智能(AI)和机器学习(ML)的兴起将带来一个新的数字化时代。但是,人们担心AI技术会取代现有的人工,这部分是正确的。正如研究预测的那样,人工智能替代工作的速度必将飞速上升,从而影响到工厂工人,会计师,放射...

    人工智能(AI)和机器学习(ML)的兴起将带来一个新的数字化时代。但是,人们担心AI技术会取代现有的人工,这部分是正确的。正如研究预测的那样,人工智能替代工作的速度必将飞速上升,从而影响到工厂工人,会计师,放射科医生,律师助理和司机等工作。

    因为AI技术的快速普及和应用落地,企业劳动力正慢慢发生转变。但是,距离完全替代人工,还有很远的距离。

    重塑你的职业规划

    AI替代人工引发人们的担忧,也许人工智能和自动化取代数百万技术专业人员的工作只是时间问题。一份来自2018年由“世界经济论坛”的报告显示,大约75万个就业机会将于未来五年内转移到自动化和人工智能。但报告也指出,尽管将替换许多工作,但同时还将为AI工程师和AI专家创造1.33亿个新的职位。

    简而言之,在未来五年内,人工智能领域将新增约5800万个职位。所以,你不必担心AI和自动化会抢走工作,而应考虑如何重塑自己的职业生涯。

    面对AI和ML,如何为这种影响做好准备呢?人工智能和机器学习项目正在引领每个行业进入崭新的时代。问题是,你将这些体验变为现实的最佳方法是什么?可以用于机器学习和AI的编程语言是什么呢?提前做准备,可以首先考虑将Python用于机器学习和AI。

    为什么要使用Python?

    Python是AI的基础语言。但是,它确实不同于传统的软件项目,因此有必要更深入地研究。建立AI职业生涯的关键在于学习Python,它是一种既稳定又灵活的语言,很多开发者都喜欢它。现在,它已广泛用于机器学习应用,并已成为整个行业的最佳选择之一。

    Python有大量的库/框架

    在运行ML或AI算法时选择最适合的,通常是一项棘手的任务。而拥有正确的库集,为开发人员提供了最佳解决方案的框架,以及良好的环境至关重要。

    为了减轻开发时间,大多数开发人员都依赖Python的库和框架。在软件库中,开发人员已经查找了预编写的代码来解决编程难题。在此,Python预先存在的大量库和框架供你选择,比如下面的这些:

    SciPy,高级计算

    Keras,机器学习和深度学习模型

    Scikit-learn,数据建模

    NumPy,数据清理和数据处理

    Seaborn,数据可视化

    Caffe,图像处理

    Pandas,数据分析的一般用法

    PyTorch,训练深度学习模型

    OpenCV,图像处理

    使用这些解决方案,开发人员可以更轻松地,更快地开发产品。即使这样,开发团队也需要时间来寻找最适合其项目的库。

    Python拥有强大的社区和广泛的知名度

    根据开发社区Stack Overflow(2018)的调查,Python被视为开发人员中最受欢迎的编程语言之一。这仅意味着,对于你在就业市场中寻求的每项工作,人工智能将永远是他们寻求雇用的技能之一。

    还可以看到,有将近14万个具有定制Python软件包的在线存储库。例如,SciPy,NumPy和Matplotlib之类的Python库可以很容易地安装在运行于Python上的程序中。

    调查显示,Python相比于2019年中8个发展最快的编程语言,有151%的同比增长率。

    现在,这些用于机器学习的软件包可帮助AI工程师从大型数据集中检测模式。Python的普及也得到互联网巨头的青睐,比如Google使用它来抓取网页;皮克斯动画工作室使用它制作电影;Spotify也使用Python来推荐歌曲。

    在过去的几年中,Python已不断在全球范围内扩展其社区。你可以找到共享机器学习解决方案的多个平台和论坛。对于每个问题,你都能找到已经有人遇到了相同的问题。因此,通过社区很容易找到解决方案和指导。

    平台无关

    编程语言或框架允许开发人员在单个机器学习上实现,并且可以在另一机器学习上使用它们而无需进一步更改。关于Python的最好因素是,它是一种与平台无关的语言,并且受到Windows,macOS和Linux等其他几种平台的支持。

    Python代码本身可以创建一个独立的程序,该程序可以在大多数操作系统中执行,甚至不需要Python编译器。

    Python是简单的编程语言

    Python是提供可读代码的最简单,最一致的编程语言。尽管机器学习伴随着复杂的算法,但Python的简洁和易读性使AI专业人员可以编写可靠的简单系统。这使开发人员可以解决复杂的机器学习问题,而不用处理语言的技术问题。

    到目前为止,Python被认为是开发人员易于学习的唯一语言。与其他编程语言相比,Python是最直观的。尽管有人认为,这是由于Python提供的库数量众多,使得它适合所有开发人员使用。

    结论

    Python的强大功能和易用性使其迅速成为提供机器学习解决方案的核心语言之一。此外,自微芯片问世以来,人工智能和机器学习已成为迄今为止最大的创新领域,在这一领域发展,可为你的职业发展铺平道路。

    责任编辑:ct

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  • 目前人工智能技术发展速度很快,也很吸引眼球。但是对于各种多如牛毛的方法,目前并米有一个可靠的精准的基准来衡量各项硬件在不同算法训练和推理的性能。现在,不用愁了。国外的一个哥们, Andrey Ignatov发布了一...

    目前人工智能技术发展速度很快,也很吸引眼球。但是对于各种多如牛毛的方法,目前并米有一个可靠的精准的基准来衡量各项硬件在不同算法训练和推理的性能。

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    现在,不用愁了。国外的一个哥们, Andrey Ignatov发布了一个python库。大家可以利用这个python库测试自己硬件的性能!

    AI Benchmark Alpha是一个开源python库,用于评估各种硬件平台的AI性能,包括CPU,GPU和TPU。 该基准测试依赖于TensorFlow机器学习库,并提供精确轻量级的解决方案,用于评估关键深度学习模型的推理和训练速度。 AI Benchmark目前作为Python pip包发布,可以下载到运行Windows,Linux或macOS的任何系统。

    这个包在6月26日发布了两个版本,一个是0.1.0一个是0.1.1。

    目前,支持如下算法的性能测试:

    ● Section 1: MobileNet-V2, Classification

    ● Section 2: Inception-V3, Classification

    ● Section 3: Inception-V4, Classification

    ● Section 4: Inception-ResNet-V2, Classification

    ● Section 5: ResNet-V2-50, Classification

    ● Section 6: ResNet-V2-152, Classification

    ● Section 7: VGG-16, Classification

    ● Section 8: SRCNN 9-5-5, Image-to-Image Mapping

    ● Section 9: VGG-19, Image-to-Image Mapping

    ● Section 10: ResNet-SRGAN, Image-to-Image Mapping

    ● Section 11: ResNet-DPED, Image-to-Image Mapping

    ● Section 12: U-Net, Image-to-Image Mapping

    ● Section 13: Nvidia-SPADE, Image-to-Image Mapping

    ● Section 14: ICNet, Image Segmentation

    ● Section 15: PSPNet, Image Segmentation

    ● Section 16: DeepLab, Image Segmentation

    ● Section 17: Pixel-RNN, Image Inpainting

    ● Section 18: LSTM, Sentence Sentiment Analysis

    ● Section 19: GNMT, Text Translation

    同时,作者也给出了一些测试结果。非常有意思:

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    目前最强的桌面GPU当属于GeForce GTX 1080 Ti了。其次是TITAN Xp CE和GeForce GTX TITAN X。

    使用这个库也很简单,大家可以先pip install ai-benchmark。注意,需要安装tensorflow才能运行。

    使用方法如下:

    from ai_benchmark import AIBenchmark

    results = AIBenchmark().run()

    我自己也测试了一下,非常容易:

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    可以看到,我的硬件在MobieNet-V2算法的训练速度大约是27688±741ms,推理速度大约是2747±119ms。这速度惨不忍睹啊。各位可以自己去看看自己的成绩。

    人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

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  • 」硬件的AI性能测试Python库发布目前人工智能技术发展速度很快,也很吸引眼球。但是对于各种多如牛毛的方法,目前并米有一个可靠的精准的基准来衡量各项硬件在不同算法训练和推理的性能。人工智能发展快 Python库...

    「大神器!」硬件的AI性能测试Python库发布

    目前人工智能技术发展速度很快,也很吸引眼球。但是对于各种多如牛毛的方法,目前并米有一个可靠的精准的基准来衡量各项硬件在不同算法训练和推理的性能。

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    人工智能发展快 Python库测试版已发布

    现在,不用愁了。国外的一个哥们, Andrey Ignatov发布了一个python库。大家可以利用这个python库测试自己硬件的性能!

    AI Benchmark Alpha是一个开源python库,用于评估各种硬件平台的AI性能,包括CPU,GPU和TPU。 该基准测试依赖于TensorFlow机器学习库,并提供精确轻量级的解决方案,用于评估关键深度学习模型的推理和训练速度。 AI Benchmark目前作为Python pip包发布,可以下载到运行Windows,Linux或macOS的任何系统。

    这个包在6月26日发布了两个版本,一个是0.1.0一个是0.1.1。

    目前,支持如下算法的性能测试:

    ● Section 1: MobileNet-V2, Classification

    ● Section 2: Inception-V3, Classification

    ● Section 3: Inception-V4, Classification

    ● Section 4: Inception-ResNet-V2, Classification

    ● Section 5: ResNet-V2-50, Classification

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    ● Section 8: SRCNN 9-5-5, Image-to-Image Mapping

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    ● Section 11: ResNet-DPED, Image-to-Image Mapping

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    ● Section 13: Nvidia-SPADE, Image-to-Image Mapping

    ● Section 14: ICNet, Image Segmentation

    ● Section 15: PSPNet, Image Segmentation

    ● Section 16: DeepLab, Image Segmentation

    ● Section 17: Pixel-RNN, Image Inpainting

    ● Section 18: LSTM, Sentence Sentiment Analysis

    ● Section 19: GNMT, Text Translation

    同时,作者也给出了一些测试结果。非常有意思:

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    目前最强的桌面GPU当属于GeForce GTX 1080 Ti了。其次是TITAN Xp CE和GeForce GTX TITAN X。

    使用这个库也很简单,大家可以先pip install ai-benchmark。注意,需要安装tensorflow才能运行。

    使用方法如下:

    from ai_benchmark import AIBenchmark results = AIBenchmark().run()

    我自己也测试了一下,非常容易:

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    可以看到,我的硬件在MobieNet-V2算法的训练速度大约是27688±741ms,推理速度大约是2747±119ms。这速度惨不忍睹啊。各位可以自己去看看自己的成绩。

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  • 从本篇文章开始,作者正式开始...本文主要结合作者之前的博客、AI经验和相关视频介绍,后面随着深入会讲解更多的Python人工智能案例及应用。基础性文章,希望对您有所帮助,如果文章中存在错误或不足之处,还请海涵~
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  • Java调用Python训练模型

    千次阅读 2020-07-08 20:14:21
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