AIOpen: AI开源项目汇集

AIOpen简介

AIOpen(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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