AIOpens简介
AIOpens（AI开源项目汇集）项目致力于跟踪目前人工智能（AI）的深度学习（DL）开源项目，并尽可能地罗列目前的开源项目，同时加入了一些曾经做过的代码用于理解、探寻深度学习的奥秘。
AI（人工智能）包括目前比较热门的深度学习、机器学习和与机器智能相关的技术。总体来说，人工智能包含了机器学习，机器学习包含了（神经网络）深度学习。它们之间的关系如下图：
AI三要素
人工智能的三要素：数据（data）、算法（algorithm）和算力（computing power）；三者之间的关系如下图：
数据（data）：包括了数据集、数据获取（数据爬虫、数据区块链等）、数据存储、数据集群等；数据从来源可以分为三种：
来自政府、大公司（google、BAT等）自上而下的公共数据集，如：MNIST，ImageNet，Kaggle等。
来自企业的非公开数据，属于数据孤岛。
使用区块链技术的自下而上的数据，如个人病例数据，个人基因数据，小企业数据，如果这方面技术成熟，DataBC（data block chain：数据区块链）将是未来发展的方向。
算法（algorithm）：包括了深度学习方法（DNN、CNN、RNN、LSTM、GAN等）、工具（TensorFlow、Theano、Keras、Caffe、Touch等）、模型（VGG、RestNet等）；
算力（computing power）：包括了基础设施（GPU、FPGA）、容器技术（Dockker、Kubernetes）、Openstack等；
AI全栈图
下图是AI开源全栈图，本项目依据此图进行分类，每个分类均有对此分类的说明，请仔细阅读。
深度学习流程
下图是一个基于监督学习的深度学习例子：
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