人工智能應用領域

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在未來,人工智能的應用邊界將逐步擴展,就業數量也會隨之激增。

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學過一點編程,不成體系,收入難漲

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項目一:基于FaceNet、云平臺的人臉識別及人臉檢索系統

項目簡介

使用學習框架從零開始完成人臉檢測的技術圖像類別識別的操作,從數據預處理開始一步一步構建網絡模型并展開分析與評估,方便大家快速動手進行項目實踐!識別上千種人臉,返回層次化結構的每個人的標簽。

項目二:基于Seq2Seq的智能客服系統

項目簡介

聊天機器人/智能客服是一個用來模擬人類對話或者聊天的一l類系統,利用學習和機器學習等NLP相關算法構建出問題和答案之間的匹配模型,然后可以將其應用到客服等需要在線服務的行業領域中,聊天機器人可以降低公司客服成本,還能夠提高客戶的體驗友好性。通過實現一個聊天機器人可以幫助我們對AI整體知識的一個掌握。

項目三:基于生物學神經網絡實現手工數字識別

項目簡介

數字識別是學習的一個很好的切入口,是一個非常經典的原型問題,通過對手寫數字識別功能的實現,可以幫助我們后續對神經網絡的理解和應用。選取手寫數字識別的主要原因是手寫數字具有一定的挑戰性,要求對編程能力及神經網絡思維能力有一定的要求,但同時手寫數字問題的復雜度不高,不需要大量的運算,而且手寫數字也可以作為其他技術的一個基礎,所以以手寫數字識別為基礎,從而理解學習相關的應用知識。

項目四:基于ssd和yolo實現目標檢測

項目簡介

行人檢測是利用圖像處理技術和深度學習技術對圖像或者視頻序列中是否存在行人并給予精準定位。學習完行人檢測技術后,對類似的工業缺陷檢測,外觀檢測和醫療影像檢測等目標檢測范疇類的項目可以一通百通。該技術可與行人跟蹤、行人重識別等技術結合,應用于人工智能系統、車輛輔助駕駛系統、智能機器人、智能視頻監控、人體行為分析、智能交通等領域。

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